AIF基盤モデルのアプリケーション
金融サービス企業が、顧客の口座残高照会・送金処理・よくある質問への回答を単一のAIアシスタントで実行したいと考えています。このアシスタントは社内の複数のREST APIを呼び出し、「口座確認 → 限度額チェック → 送金実行 → 確認通知」のような複数ステップにわたるタスクを自律的に完了する必要があります。この要件を満たすAmazon Bedrockの機能として最も適切なものはどれですか？
AAmazon Bedrock Agents のアクショングループ機能を使用し、Lambda関数またはOpenAPI仕様経由で社内APIを接続する
✓ 正解
Amazon Bedrock Agents は、LLMがユーザーの目標達成に向けて自律的に計画を立て、アクショングループ（Lambda関数またはOpenAPI仕様で定義されたAPI）を順次呼び出してマルチステップタスクを実行する機能です。
BAmazon Bedrock Knowledge Bases を使用し、社内APIのドキュメントをベクトルDBに格納してRAGで参照する
Knowledge Bases はRAGによる文書検索に特化しており、API実行の制御には対応していません。
CAmazon Bedrock Guardrails を使用し、有害なリクエストをフィルタリングしながらAPIを保護する
Guardrails はセーフティフィルターであり、ツール実行制御には対応していません。
DAmazon Bedrock のファインチューニング機能で社内API仕様をモデルに学習させる
ファインチューニングはモデルの動作変更手法でありリアルタイムのAPI呼び出しには使えません。
解説
Amazon Bedrock Agents は、LLMがユーザーの目標達成に向けて自律的に計画を立て、アクショングループ（Lambda関数またはOpenAPI仕様で定義されたAPI）を順次呼び出してマルチステップタスクを実行する機能です。
選択肢BのKnowledge Bases はRAGによる文書検索に特化しており、API実行の制御には対応していません。
選択肢CのGuardrails はセーフティフィルターであり、ツール実行制御には対応していません。
選択肢Dのファインチューニングはモデルの動作変更手法でありリアルタイムのAPI呼び出しには使えません。
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