解説

VPCエンドポイント経由のAmazon OpenSearch Serverlessは、インターネットを完全に遮断しながらAWS内部ネットワークで通信するため、全データを社内ネットワーク内に保持する要件を満たします。サーバーレスの自動スケーリングにより週次10万件の更新にも柔軟に対応し、使用量ベースの課金でコストを最適化できます。Amazon Titan Embeddings V2は高品質なベクトル表現を生成し、高精度な文書検索を実現します。 選択肢BのAurora PostgreSQL（pgvector）はVPC内配置でネットワーク分離は可能ですが、5億トークン規模の大量インデックスではpgvectorのスケーラビリティに限界があり、週次10万件の更新処理でパフォーマンス劣化や運用コストの増大が懸念されます。 選択肢CのLangChainによるカスタムRAGはOpenSearch Serviceのプロビジョニング済みクラスターを使用するため固定コストが高く、カスタム実装による開発・運用の複雑性も大幅に増加するためコスト最適化要件を満たしにくい。 選択肢DはPrivateLinkなしの直接接続を使用するためインターネット経由のアクセスが発生し、全データを社内ネットワーク内に保持するというセキュリティ要件に違反します。