1.2標準
S3に保存した社内文書をAmazon Bedrock Knowledge Basesで検索拡張生成に利用する。
長文を検索単位へ分割し、メタデータとともに取り込む。
最も適切な処理はどれか。
× 不正解
Bedrock Knowledge Basesでは文書のチャンク化、埋め込み生成、ベクトルストア同期を行う。チャンクサイズ・重複・アクセス制御を要件に合わせる。
詳細解説
正しい文書をチャンク化し、埋め込みとメタデータを生成して知識ベースへ同期する
検索単位を作り、ベクトル表現と属性フィルターを下流検索で利用できる。
検索単位を作り、ベクトル表現と属性フィルターを下流検索で利用できる。
誤り文書全体を1つの巨大な文字列として保存する
検索の粒度が粗く、コンテキスト上限や関連箇所の特定に不利になる。
検索の粒度が粗く、コンテキスト上限や関連箇所の特定に不利になる。
誤りCloudTrailの管理イベントを文書本文へ混ぜる
監査イベントは業務文書の検索知識とは別のデータで、無関係な文脈を追加する。
監査イベントは業務文書の検索知識とは別のデータで、無関係な文脈を追加する。
誤りS3 ACLをベクトル埋め込みへ変換する
ACLはアクセス権設定であり、文書の意味を表す埋め込みではない。
ACLはアクセス権設定であり、文書の意味を表す埋め込みではない。
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のデータソース、チャンク、埋め込み、同期の公式説明を確認する。期待される結果
文書変換とアクセス制御・監査イベントの役割を区別できる。理解のポイント
- Bedrock Knowledge Bases
- チャンク
- 埋め込み
- メタデータ
確認時の注意
- 確認環境: AWS公式DEA-C01試験ガイドと各サービスの公式ドキュメントの確認
- AWS公式DEA-C01 Domain 1・Task 1.2と各サービスの公式ドキュメントを確認する。
基礎のおさらい
検索単位
チャンクサイズとオーバーラップは検索精度・コスト・モデルコンテキストに影響する。
権限連携
検索対象文書の権限や機密性をメタデータ・IAM・データストアで管理する。
問題IDAWS-DEA-050
確認環境AWS公式DEA-C01試験ガイドと各サービスの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