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AIPテスト、検証、トラブルシューティング

ある企業のBedrock Agentは複雑な多段階カスタマーサポート会話を処理しています。ユーザーから「会話が約20ターンを超えると、エージェントが会話の序盤の内容を忘れる」という報告が相次いでいます。エージェントはClaude 3 Sonnet(200Kトークンコンテキスト)を使用しており、調査の結果、会話履歴がコンテキストウィンドウの大半を消費していることが判明しました。最も効果的な解決策はどれですか?

A
エージェントの推論パラメータでmaxTokensを大きくして、より多くのトークンを処理できるようにする
エージェントのmaxTokensを大きくすることはmaxTokensは生成トークン数の上限であり、コンテキスト消費とは無関係です。
B
会話の古いターンを要約するLambdaアクショングループを実装し、要約をSession Attributesに格納して、オーケストレーションプロンプトの$session.属性変数経由でシステムプロンプトに注入する
✓ 正解
正しいアプローチは、古い会話ターンを定期的に要約してSession Attributesに保存し、エージェントのオーケストレーションプロンプトの$session.{key}変数で参照することで、重要情報を圧縮しながら文脈を維持することです。これにより、コンテキストウィンドウの消費を抑えながら長期的な会話コンテキストを保ちます。
C
Claude 3 Opusに切り替える(より大きなコンテキストウィンドウを持つため)
Claude 3 Opusに切り替えることはClaude 3 OpusもSonnetと同じ200Kコンテキストウィンドウを持つため、問題の根本的な解決にはなりません。
D
Amazon Bedrock Guardrailsのコンテキスト制限機能で不要な会話ターンを自動削除する
Amazon Bedrock Guardrailsのコンテキスト制限機能を使用することはGuardrailsにコンテキスト削除機能はありません。

解説

選択肢Aは、maxTokensは生成トークン数の上限を設定するパラメータであり、コンテキストウィンドウの消費量とは無関係のため、この問題の解決策にはなりません。 選択肢Bは、古い会話ターンを定期的に要約してSession Attributesに保存し、エージェントのオーケストレーションプロンプトの$session.属性変数経由でシステムプロンプトに注入する方法です。重要情報を圧縮しながら長期的な会話コンテキストを維持でき、コンテキストウィンドウの消費を効率的に抑える最も有効な解決策です。 選択肢Cは、Claude 3 OpusもSonnetと同じ200Kコンテキストウィンドウを持つため、モデルを切り替えても問題の根本的な解決にはなりません。 選択肢Dは、Amazon Bedrock Guardrailsにはコンテキスト削除機能は存在しないため、この問題の解決策にはなりません。

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