2.2標準
最新の社内規程への回答と、文体の統一が必要である。
適切な手段を選ぶ。
説明として適切なものを2つ選べ。
× 不正解
頻繁に変わる知識と出典はRAG、安定したタスクや形式の振る舞いは調整を検討する。どちらもデータ、評価、更新、根拠の設計が必要である。
詳細解説
正しい頻繁に更新される事実や出典を参照させるなら、検索で外部知識を与えるRAGが向く
再学習なしで根拠を更新しやすい。
再学習なしで根拠を更新しやすい。
問題の要件では、頻繁に更新される事実や出典を参照させるなら、検索で外部知識を与えるRAGが向くが解決する範囲と、別の工程が担う範囲を分けて判断する。
正しい安定した形式・タスク・表現を学習させるなら、データと評価を用いた調整を検討する
振る舞いの一貫性を狙える。
振る舞いの一貫性を狙える。
問題の要件では、安定した形式・タスク・表現を学習させるなら、データと評価を用いた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RAGを使えばモデルの基礎能力や出力形式が必ず変わる
検索は文脈を追加する仕組みである。
検索は文脈を追加する仕組みである。
問題の要件では、RAGを使えばモデルの基礎能力や出力形式が必ず変わ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。
誤りファインチューニングすれば最新文書の出典を自動で保持する
更新と根拠提示は別途設計する。
更新と根拠提示は別途設計する。
問題の要件では、ファインチューニングすれば最新文書の出典を自動で保持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。
AWS公式AIF-C01 Domain 2.2のRAG、ファインチューニング、データ更新を確認する。期待される結果
知識の更新とモデルの振る舞いを分けて、RAGと調整を選べる。理解のポイント
- RAG
- ファインチューニング
- 更新
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
検索した外部文書を推論時の文脈へ追加する方式。
ファインチューニング
対象データでモデルの振る舞いや重みを調整する方法。
問題IDAWS-AIF-457
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