3.2標準
ベクトル検索では候補が多く、回答に適した文書が上位へ来ない。
検索結果を生成前に改善する。
設計として適切なものを2つ選べ。
× 不正解
再ランキングは候補取得後の関連性を精密化するが、候補漏れ・権限・鮮度・出典を別に確認する。
詳細解説
正しい候補文書を取得した後、質問との関連性や条件で再ランキングする
粗い検索と精密な順位付けを分け、上位文書の品質を高められる。
粗い検索と精密な順位付けを分け、上位文書の品質を高められる。
問題の要件では、候補文書を取得した後、質問との関連性や条件で再ランキング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。
正しい再ランキング後の出典、権限、鮮度を再確認する
順位を変えても認可や現行版の条件は維持する必要がある。
順位を変えても認可や現行版の条件は維持する必要がある。
問題の要件では、再ランキング後の出典、権限、鮮度を再確認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。
誤り再ランキングすれば検索漏れが必ずなくなる
候補取得段階で漏れた文書は順位付けできない。
候補取得段階で漏れた文書は順位付けできない。
問題の要件では、再ランキングすれば検索漏れが必ずなくな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。
誤り上位文書の権限を無視する
検索順位はアクセス権を上書きしない。
検索順位はアクセス権を上書きしない。
問題の要件では、上位文書の権限を無視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 Knowledge Bases公式の検索・再ランキングとAIF-C01 Domain 3.2を確認する。期待される結果
候補取得と順位付けの役割、再ランキングの限界を説明できる。理解のポイント
- 候補取得
- 再ランキング
- 権限
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
再ランキング
検索候補を別の関連度モデルや条件で並べ替え、上位の有用性を高める処理。
候補取得
大きな文書集合から、後段で評価する検索候補を選ぶ処理。
問題IDAWS-AIF-164
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