2.1基礎
生成モデル内部の入力処理と、RAGの文書検索を説明する。
同じ『埋め込み』という語の役割を区別する。
説明として正しいものを2つ選べ。
× 不正解
トークン埋め込みはモデル内部の入力表現、文書埋め込みは文書・チャンクの意味検索用表現として使われる。認可や完全復元を担うものではない。
詳細解説
誤り埋め込みは必ず元の文章へ可逆変換できる
意味表現から完全復元できる保証はない。
正しい文書埋め込みは文書やチャンク全体の意味をベクトル検索へ使う
RAGで質問との類似度を計算する用途に使える。
誤りどちらの埋め込みもアクセス権限を自動判定する
表現と認可は別の仕組みである。
正しいトークン埋め込みはモデル内部でトークンを数値表現へ変換する
単語や部分語などをニューラルネットワークが扱える表現にする。
公式資料で確認する
以下の項目を公式資料の記述と照合して確認します。
AWS公式AIF-C01 Domain 2.1・3.2とAmazon Bedrock埋め込みの説明を確認する。
参考にした公式資料
確認できる内容
内部トークン表現とRAG用文書ベクトルの役割を区別できる。
理解のポイント
- トークン
- 文書
- 認可分離
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
トークン埋め込み
トークンをモデル内部で扱う数値ベクトルへ写像する表現。
文書埋め込み
文書やチャンク全体の意味をベクトル化し、検索や分類へ利用する表現。
問題IDAWS-AIF-176
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
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