3.1標準
大量の埋め込みを低遅延で検索する。
完全検索との差を管理する。
判断として適切なものを2つ選べ。
× 不正解
近似最近傍検索は大規模データで速度を得られるが、正確検索との差、再現率、更新・メモリ・遅延を比較して採用する。
詳細解説
正しい再現率、p95遅延、インデックス構築、更新頻度、メモリを比較する
近似の効果と損失を測れる。
近似の効果と損失を測れる。
問題の要件では、再現率、p95遅延、インデックス構築、更新頻度、メモリを比較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。
正しい重要な検索では正確検索との差分や取りこぼしを検証する
候補の欠落による影響を把握できる。
候補の欠落による影響を把握できる。
問題の要件では、重要な検索では正確検索との差分や取りこぼしを検証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。
誤り近似検索は常に正確検索と同じ結果を返す
速度と再現率のトレードオフがある。
速度と再現率のトレードオフがある。
問題の要件では、近似検索は常に正確検索と同じ結果を返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。
誤りレイテンシだけを見て方式を選ぶ
品質と更新費用を無視している。
品質と更新費用を無視している。
問題の要件では、レイテンシだけを見て方式を選ぶが解決する範囲と、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。
AWS公式AIF-C01 Domain 3.1のベクトル検索、スケーラビリティ、評価を確認する。期待される結果
近似検索の速度・容量と再現率・取りこぼしを比較できる。理解のポイント
- 近似検索
- 再現率
- p95遅延
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
近似最近傍検索
完全な距離計算を省略し、近いベクトルを高速に探す検索方式。
取りこぼし
関連する候補が検索結果へ含まれないこと。
問題IDAWS-AIF-378
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