AIP基盤モデルの統合、データ管理、コンプライアンス
HR ソフトウェア企業が Amazon Bedrock Knowledge Bases を使用した社内ポリシーアシスタントを構築しています。S3 ベースのナレッジベースには Engineering・Finance・Legal・HR・Marketing・Operations の 6 部門のポリシードキュメントが格納されており、各ドキュメントには "department" 属性が付与されています。各ユーザーは自分の所属部門のドキュメントのみを参照できる必要があります。インフラの複雑性を最小限に抑えながらドキュメントレベルのアクセス制御を確実に実現する方法として最も適切なものはどれですか？
A部門固有のシステムプロンプトを設定し、ユーザーの所属部門のドキュメントのみを参照するよう基盤モデルへ指示して情報混在を防ぐ
システムプロンプトでモデルへ指示は出せますが、他部門のドキュメントがコンテキストウィンドウに含まれる可能性が残ります。ドキュメントレベルの確実な分離を保証する機能ではないため、このアクセス制御要件を満たしません。
BS3 オブジェクトに department 属性のメタデータを付与し、RetrieveAndGenerate API 呼び出し時にメタデータフィルター式で取得ドキュメントを部門別に絞り込む
✓ 正解
Bedrock Knowledge Bases のメタデータフィルタリングは .metadata.json の属性をフィルター式で動的に適用し、クエリ時に取得ドキュメントを部門別に絞り込めます。追加 KB 不要で単一 KB によるアクセス制御を実現し、インフラ複雑性を最小化する要件を満たします。
C6 部門それぞれに専用 S3 プレフィックスを持つ個別の Amazon Bedrock Knowledge Base を作成し、ユーザー認証に基づいてリクエストをルーティングする
部門ごとに個別の Knowledge Base を作成する構成は確実な分離を提供しますが、6 つの KB・専用 S3 プレフィックス・それぞれの同期ジョブ管理が必要となり、インフラ複雑性を最小化するという要件に反します。
DAmazon Bedrock Rerank を実装した再ランク付けステップを導入し、クエリ結果から所属部門のドキュメントを上位に優先して提示する
Bedrock Rerank は取得後の検索結果の順位付け精度を向上させる機能ですが、他部門のドキュメントを検索対象から完全に除外する機能はなく、ドキュメントレベルのアクセス制御として使用することはできません。
解説
Amazon Bedrock Knowledge Bases のメタデータフィルタリング機能を使用すると、S3 ソースドキュメントと同じプレフィックスに .metadata.json ファイルを配置して属性（department など）を定義し、RetrieveAndGenerate API の retrievalConfiguration にフィルター式を渡すことでクエリ時にドキュメントを動的に絞り込めます。追加の Knowledge Base を作成せず単一 KB でドキュメントレベルのアクセス制御が実現でき、インフラ複雑性を最小化する要件を満たします。
選択肢Aのシステムプロンプト制御は、他部門のドキュメントがコンテキストウィンドウに渡されるリスクが残り、確実なドキュメントレベルの分離が保証されません。
選択肢Cの部門別 Knowledge Base 分割は 6 つの KB・S3 プレフィックス・同期パイプラインの個別管理が必要でインフラ複雑性が増大します。
選択肢Dの Amazon Bedrock Rerank は検索結果の順位改善には有効ですが、他部門ドキュメントを取得対象から完全に排除する機能はなくアクセス制御には使用できません。
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