3.1標準
回答形式、社内規程の最新知識、専門文体をそれぞれ改善する。
適応方法を要件へ合わせる。
対応として適切なものを3つ選べ。
× 不正解
形式・指示はプロンプト、最新の外部知識はRAG、安定したタスク・文体適応は微調整を候補にし、評価・費用・運用を比較する。
詳細解説
正しい出力形式や指示の改善をまずプロンプトで試す
追加学習なしで短期間に検証できる。
追加学習なしで短期間に検証できる。
問題の要件では、出力形式や指示の改善をまずプロンプトで試すが解決する範囲と、別の工程が担う範囲を分けて判断する。
正しい最新の社内規程を根拠に回答するならRAGを検討する
外部文書を検索して変更を反映しやすい。
外部文書を検索して変更を反映しやすい。
問題の要件では、最新の社内規程を根拠に回答するならRAGを検討するが解決する範囲と、別の工程が担う範囲を分けて判断する。
正しい一貫した専門文体やタスク振る舞いを大量例で学習させるなら微調整を検討する
データ準備・評価・費用を踏まえた適応方法である。
データ準備・評価・費用を踏まえた適応方法である。
問題の要件では、一貫した専門文体やタスク振る舞いを大量例で学習させるなら微調整を検討するが解決する範囲と、別の工程が担う範囲を分けて判断する。
誤り全ての要件へ最初から微調整を実施する
単純な指示や最新情報には過剰、または不適切な場合がある。
単純な指示や最新情報には過剰、または不適切な場合がある。
問題の要件では、全ての要件へ最初から微調整を実施するが解決する範囲と、別の工程が担う範囲を分けて判断する。
実際に確かめる
一時的な検証環境で実行できる例です。
Amazon Bedrock公式Prompt management、Knowledge Bases、モデルカスタマイズの説明を確認する。期待される結果
3つの適応方法を要件・更新頻度・データ量・費用で使い分けられる。理解のポイント
- プロンプト
- RAG
- 微調整
確認時の注意
- 確認環境: AWS公式AIF-C01試験ガイドとAWS公式ドキュメントの確認
- AWS公式ドキュメントで、対象サービスが提供する機能と前提条件を確認する。
- モデル、データ、アプリケーション、利用者の責任分界を混同しない。
基礎のおさらい
RAG
外部知識を検索してモデル入力へ追加し、最新性と出典を高める構成。
微調整
追加データでモデルを特定タスクや文体へ適応させる方法。
問題IDAWS-AIF-140
確認環境AWS公式AIF-C01試験ガイドとAWS公式ドキュメントの確認
最終技術確認2026-08-20
誤り・権利侵害を報告