AWS AIP-C01 练习卷 · 第 03 套

136 题，按 50／50／36 分卷，含单选与多选。英文原题配中文、日文机器翻译。

题目与参考答案来自用户提供的 PDF，非 AWS 官方内容。讨论为考生观点，可能有争议；按资料参考答案判分。

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已答 0/36正确 0错误 0正确率 —
Question 1Source #101

A healthcare company is developing an AI application to retrieve medical literature to help doctors conduct research. The company wants to deploy the application to multiple countries. The application needs to index 50,000 text-heavy medical documents that contain specialized terminology in English, French, and German. The application must provide high search accuracy for medical terminology. The company wants a solution that requires minimal custom code development and ongoing maintenance. Which solution will meet these requirements?

一家医疗保健公司正在开发一款人工智能应用程序来检索医学文献，以帮助医生进行研究。该公司希望将该应用程序部署到多个国家。该应用程序需要索引 50,000 个文本较多的医疗文档，其中包含英语、法语和德语的专业术语。该应用程序必须提供高准确度的医学术语搜索。该公司想要一种需要最少定制代码开发和持续维护的解决方案。哪种解决方案可以满足这些要求？

ヘルスケア企業は、医師の研究を支援するために医学文献を検索する AI アプリケーションを開発しています。同社はアプリケーションを複数の国に展開したいと考えています。このアプリケーションでは、英語、フランス語、ドイツ語の専門用語を含むテキストの多い医療文書 50,000 件のインデックスを作成する必要があります。アプリケーションは、医療用語に対して高い検索精度を提供する必要があります。同社は、最小限のカスタム コード開発と継続的なメンテナンスを必要とするソリューションを望んでいます。これらの要件を満たすソリューションはどれですか?

解析 / Explanation

正确答案 / Answer: A

The supplied answer key selects A. Use Amazon Titan Text Embeddings to process all documents in their original language without translation. Apply semantic chunking at the medical section level to preserve medical terminology context and to maintain moderate vector dimensions.

提供的答案选择 A。使用 Amazon Titan 文本嵌入以原始语言处理所有文档，无需翻译。在医学部分级别应用语义分块以保留医学术语上下文并保持适度的向量维度。

提供された回答キーは A を選択します。Amazon Titan テキスト埋め込みを使用して、すべてのドキュメントを翻訳せずに元の言語で処理します。医療セクション レベルでセマンティック チャンキングを適用して、医療用語のコンテキストを保持し、適度なベクトル次元を維持します。

原资料未附讨论；以上为参考答案对应选项。

Question 2Source #102 · Select 2

A publishing company is developing a chat assistant that uses a containerized large language model (LLM) that runs on Amazon SageMaker AI. The architecture consists of an Amazon API Gateway REST API that routes user requests to an AWS Lambda function. The Lambda function invokes a SageMaker AI real-time endpoint that hosts the LLM. Users report uneven response times. Analytics show that a high number of chats are abandoned after 2 seconds of waiting for the first token. The company wants a solution to ensure that p95 latency is under 800 ms for interactive requests to the chat assistant. Which combination of solutions will meet this requirement? (Choose two.)

一家出版公司正在开发一款聊天助手，该助手使用在 Amazon SageMaker AI 上运行的容器化大型语言模型 (LLM)。该架构由 Amazon API Gateway REST API 组成，该 API 将用户请求路由到 AWS Lambda 函数。 Lambda 函数调用托管 LLM 的 SageMaker AI 实时端点。用户报告响应时间不均匀。分析显示，在等待第一个令牌 2 秒后，大量聊天被放弃。该公司希望有一个解决方案能够确保向聊天助手发出交互式请求时 p95 延迟低于 800 毫秒。哪种解决方案组合可以满足此要求？ （选择两个。）

出版社は、Amazon SageMaker AI 上で実行されるコンテナ化されたラージ言語モデル (LLM) を使用するチャットアシスタントを開発しています。このアーキテクチャは、ユーザーのリクエストを AWS Lambda 関数にルーティングする Amazon API Gateway REST API で構成されています。 Lambda 関数は、LLM をホストする SageMaker AI リアルタイム エンドポイントを呼び出します。ユーザーからは応答時間が不均一であると報告されています。分析によると、最初のトークンを 2 秒待機した後に多数のチャットが放棄されています。同社は、チャット アシスタントへの対話型リクエストの p95 遅延を 800 ミリ秒未満にするソリューションを求めています。この要件を満たすソリューションの組み合わせはどれですか? (2つお選びください。)

多选 · 需选 2 项
解析 / Explanation

正确答案 / Answer: A,D

The supplied answer key selects A, D. Enable model preload upon container startup. Implement dynamic batching to process multiple user requests together in a single inference pass. Set the minimum number of instances to greater than 0. Enable response streaming.

提供的答案选择 A、D。在容器启动时启用模型预加载。实现动态批处理以在单个推理过程中一起处理多个用户请求。将最小实例数设置为大于 0。启用响应流。

提供された回答キーは A、D を選択します。コンテナーの起動時にモデルのプリロードを有効にします。動的バッチ処理を実装して、複数のユーザー要求を単一の推論パスでまとめて処理します。インスタンスの最小数を 0 より大きい値に設定します。応答ストリーミングを有効にします。

原资料未附讨论；以上为参考答案对应选项。

Question 3Source #103

A company runs a GenAI application that uses multiple foundation models (FMs) from Amazon Bedrock to generate text. The application serves users across three AWS Regions. The application runs on AWS Lambda functions. The company needs to implement dynamic model selection based on response quality and latency metrics. The company must be able to switch between models without modifying or redeploying the application code. The company wants to gradually roll out new models, starting with 20% of traffic. The company needs a solution that will automatically roll back if error rates exceed 1%. Which solution will meet these requirements?

一家公司运行 GenAI 应用程序，该应用程序使用 Amazon Bedrock 中的多个基础模型 (FM) 来生成文本。该应用程序为三个 AWS 区域的用户提供服务。该应用程序在 AWS Lambda 函数上运行。该公司需要根据响应质量和延迟指标实施动态模型选择。公司必须能够在模型之间切换，而无需修改或重新部署应用程序代码。该公司希望逐步推出新车型，从 20% 的流量开始。该公司需要一种在错误率超过 1% 时自动回滚的解决方案。哪种解决方案可以满足这些要求？

ある企業は、Amazon Bedrock の複数の基盤モデル (FM) を使用してテキストを生成する GenAI アプリケーションを実行しています。このアプリケーションは、3 つの AWS リージョンのユーザーにサービスを提供します。アプリケーションは AWS Lambda 関数で実行されます。企業は、応答品質と遅延のメトリクスに基づいて動的なモデル選択を実装する必要があります。企業は、アプリケーション コードを変更したり再デプロイしたりすることなく、モデルを切り替えることができなければなりません。同社は、トラフィックの20％から始めて、新しいモデルを段階的に展開したいと考えている。同社は、エラー率が 1% を超えた場合に自動的にロールバックするソリューションを必要としています。これらの要件を満たすソリューションはどれですか?

解析 / Explanation

正确答案 / Answer: A

The supplied answer key selects A. Use AWS AppConfig to create feature flags for model selection criteria. Set up validation rules for error rates. Implement the AWS AppConfig Agent Lambda extension to retrieve model configurations when the functions run. Define linear deployment strategies to gradually release new models, starting with 20% of traffic.

提供的答案选择 A。使用 AWS AppConfig 为模型选择标准创建功能标志。设置错误率的验证规则。实施 AWS AppConfig Agent Lambda 扩展以在函数运行时检索模型配置。定义线性部署策略，从 20% 的流量开始逐步发布新模型。

提供された回答キーは A を選択します。AWS AppConfig を使用して、モデル選択基準の機能フラグを作成します。エラー率の検証ルールを設定します。 AWS AppConfig Agent Lambda 拡張機能を実装して、関数の実行時にモデル設定を取得します。線形展開戦略を定義し、トラフィックの 20% から開始して新しいモデルを段階的にリリースします。

原资料未附讨论；以上为参考答案对应选项。

Question 4Source #104 · Select 2

A financial services company is developing an AI-powered search assistant application to help investment advisors quickly retrieve investment data. The application runs as an AWS Lambda function. The company is using Amazon Bedrock to develop the application by using an Amazon Bedrock knowledge base that uses Amazon OpenSearch Serverless as its data source. The application agent must manage collections at scale by automatically assigning access permissions to collections and indexes that match a specific pattern. The company uses Amazon Bedrock tools to test the knowledge base. The knowledge base sync process finishes successfully. However, the test reveals a 400 Bad Authorization error from the BedrockAgentRuntime API and a 403 Forbidden error when the test attempts to access OpenSearch Serverless. The company must resolve the permissions issues. Which combination of solutions will meet this requirement? (Choose two.)

一家金融服务公司正在开发一款人工智能驱动的搜索助手应用程序，以帮助投资顾问快速检索投资数据。该应用程序作为 AWS Lambda 函数运行。该公司正在使用 Amazon Bedrock 来开发应用程序，方法是使用 Amazon Bedrock 知识库，该知识库使用 Amazon OpenSearch Serverless 作为其数据源。应用程序代理必须通过自动向与特定模式匹配的集合和索引分配访问权限来大规模管理集合。该公司使用 Amazon Bedrock 工具来测试知识库。知识库同步过程成功完成。但是，测试显示 BedrockAgentRuntime API 出现 400 Bad Authorization 错误，并且在测试尝试访问 OpenSearch Serverless 时出现 403 Forbidden 错误。公司必须解决权限问题。哪种解决方案组合可以满足此要求？ （选择两个。）

ある金融サービス会社は、投資アドバイザーが投資データを迅速に取得できるようにする、AI を活用した検索アシスタント アプリケーションを開発しています。アプリケーションは AWS Lambda 関数として実行されます。同社は、Amazon OpenSearch Serverless をデータソースとして使用する Amazon Bedrock ナレッジベースを使用してアプリケーションを開発するために Amazon Bedrock を使用しています。アプリケーション エージェントは、特定のパターンに一致するコレクションとインデックスにアクセス許可を自動的に割り当てることで、コレクションを大規模に管理する必要があります。同社は Amazon Bedrock ツールを使用してナレッジベースをテストしています。ナレッジ ベースの同期プロセスは正常に終了します。ただし、テストでは、BedrockAgentRuntime API からの 400 Bad Authorization エラーと、OpenSearch Serverless にアクセスしようとしたときの 403 Forbidden エラーが明らかになりました。会社は権限の問題を解決する必要があります。この要件を満たすソリューションの組み合わせはどれですか? (2つお選びください。)

多选 · 需选 2 项
解析 / Explanation

正确答案 / Answer: A,B

The supplied answer key selects A, B. Update the Lambda function execution role to include the bedrock:InvokeAgent permission. Add the aoss:APIAccessAll permission to the Lambda execution role. Create an OpenSearch Serverless data access policy that includes pattern-based resource rules.

提供的答案键选择 A、B。更新 Lambda 函数执行角色以包含 bedrock:InvokeAgent 权限。为 Lambda 执行角色添加 aoss:APIAccessAll 权限。创建包含基于模式的资源规则的 OpenSearch Serverless 数据访问策略。

指定された回答キーは A、B を選択します。Lambda 関数実行ロールを更新して、bedrock:InvokeAgent 権限を含めます。 aoss:APIAccessAll 権限を Lambda 実行ロールに追加します。パターンベースのリソース ルールを含む OpenSearch サーバーレス データ アクセス ポリシーを作成します。

原资料未附讨论；以上为参考答案对应选项。

Question 5Source #105

A financial services company is developing a GenAI application that allows business analysts to query sensitive customer data by using natural language. A GenAI developer must implement a content safety framework that performs text-to-SQL transformations while preventing harmful outputs. The solution must detect and block SQL injection attempts in natural language prompts, validate generated SQL queries against predefined schemas, and create an audit trail of query transformations. Which solution will meet these requirements?

一家金融服务公司正在开发 GenAI 应用程序，允许业务分析师使用自然语言查询敏感的客户数据。 GenAI 开发人员必须实现一个内容安全框架，该框架执行文本到 SQL 的转换，同时防止有害输出。该解决方案必须在自然语言提示中检测并阻止 SQL 注入尝试，根据预定义模式验证生成的 SQL 查询，并创建查询转换的审核跟踪。哪种解决方案可以满足这些要求？

金融サービス会社は、ビジネス アナリストが自然言語を使用して機密性の高い顧客データをクエリできるようにする GenAI アプリケーションを開発しています。 GenAI 開発者は、有害な出力を防止しながらテキストから SQL への変換を実行するコンテンツ安全フレームワークを実装する必要があります。このソリューションでは、自然言語プロンプトでの SQL インジェクションの試みを検出してブロックし、生成された SQL クエリを事前定義されたスキーマに対して検証し、クエリ変換の監査証跡を作成する必要があります。これらの要件を満たすソリューションはどれですか?

解析 / Explanation

正确答案 / Answer: B

The supplied answer key selects B. Implement a multi-stage validation pipeline that uses Amazon Bedrock Guardrails to filter inputs. Configure AWS Lambda functions to use with SQL parsing libraries to validate query syntax. Use the Amazon RDS Data API to verify queries against defined schemas and collect audit logs before the pipeline runs each query.

提供的答案选择 B。实施使用 Amazon Bedrock Guardrails 来过滤输入的多阶段验证管道。配置 AWS Lambda 函数以与 SQL 解析库结合使用来验证查询语法。使用 Amazon RDS 数据 API 根据定义的架构验证查询并在管道运行每个查询之前收集审核日志。

提供された回答キーは B を選択します。Amazon Bedrock Guardrails を使用して入力をフィルターする多段階検証パイプラインを実装します。 AWS Lambda 関数を SQL 解析ライブラリと併用してクエリ構文を検証するように設定します。 Amazon RDS Data API を使用して、定義されたスキーマに対してクエリを検証し、パイプラインが各クエリを実行する前に監査ログを収集します。

原资料未附讨论；以上为参考答案对应选项。

Question 6Source #106

A company needs a system to automatically generate study materials from multiple content sources. The content sources include document files (PDF files, PowerPoint presentations, and Word documents) and multimedia files (recorded videos). The system must process more than 10,000 content sources daily with peak loads of 500 concurrent uploads. The system must also extract key concepts from document files and multimedia files and create and store contextually accurate summaries. The generated study materials must support real-time collaboration with version control. Which solution will meet these requirements?

公司需要一个系统来自动从多个内容源生成学习材料。内容源包括文档文件（PDF 文件、PowerPoint 演示文稿和 Word 文档）和多媒体文件（录制的视频）。系统每天必须处理超过 10,000 个内容源，峰值负载为 500 个并发上传。该系统还必须从文档文件和多媒体文件中提取关键概念，并创建和存储上下文准确的摘要。生成的学习材料必须支持与版本控制的实时协作。哪种解决方案可以满足这些要求？

企業は、複数のコンテンツ ソースから学習教材を自動的に生成するシステムを必要としています。コンテンツ ソースには、ドキュメント ファイル (PDF ファイル、PowerPoint プレゼンテーション、および Word ドキュメント) およびマルチメディア ファイル (録画されたビデオ) が含まれます。システムは毎日 10,000 を超えるコンテンツ ソースを処理する必要があり、最大負荷は 500 の同時アップロードです。また、システムは文書ファイルやマルチメディア ファイルから重要な概念を抽出し、文脈に沿った正確な要約を作成して保存する必要があります。生成された学習教材は、バージョン管理によるリアルタイムのコラボレーションをサポートする必要があります。これらの要件を満たすソリューションはどれですか?

解析 / Explanation

正确答案 / Answer: B

The supplied answer key selects B. Use Amazon Bedrock Data Automation (BDA) with foundation models (FMs) to process document files. Integrate BDA with Amazon Textract for PDF extraction and with Amazon Transcribe for multimedia files. Store the processed content in Amazon S3 with versioning enabled. Store the metadata in Amazon DynamoDCollaborate in real time by using AWS AppSync GraphQL subscriptions with DynamoDB.

提供的答案选择 B。使用 Amazon Bedrock Data Automation (BDA) 和基础模型 (FM) 来处理文档文件。将 BDA 与 Amazon Textract 集成以提取 PDF，并与 Amazon Transcribe 集成以提取多媒体文件。将处理后的内容存储在启用版本控制的 Amazon S3 中。通过将 AWS AppSync GraphQL 订阅与 DynamoDB 结合使用，将元数据实时存储在 Amazon DynamoDCollaborate 中。

提供された回答キーは B を選択します。Amazon Bedrock Data Automation (BDA) と基盤モデル (FM) を使用してドキュメント ファイルを処理します。 BDA を PDF 抽出用に Amazon Textract と統合し、マルチメディア ファイル用に Amazon Transcribe と統合します。バージョニングを有効にして、処理されたコンテンツを Amazon S3 に保存します。 DynamoDB で AWS AppSync GraphQL サブスクリプションを使用して、メタデータを Amazon DynamoDCollaborate にリアルタイムで保存します。

原资料未附讨论；以上为参考答案对应选项。

Question 7Source #107

A healthcare company wants to develop a proof-of-concept application that uses Amazon Bedrock to automatically summarize medical documents. The company has 3 weeks to validate the application’s accuracy. The application must comply with the company’s data privacy policies. The application must include metrics to evaluate summarization accuracy and processing time. Which solution will meet these requirements?

一家医疗保健公司希望开发一款概念验证应用程序，该应用程序使用 Amazon Bedrock 自动汇总医疗文档。该公司有 3 周的时间来验证该应用程序的准确性。该应用程序必须遵守公司的数据隐私政策。应用程序必须包含评估摘要准确性和处理时间的指标。哪种解决方案可以满足这些要求？

ある医療会社は、Amazon Bedrock を使用して医療文書を自動的に要約する概念実証アプリケーションを開発したいと考えています。同社はアプリケーションの正確性を検証するために 3 週間の猶予を与えられています。アプリケーションは会社のデータプライバシーポリシーに準拠する必要があります。アプリケーションには、要約の精度と処理時間を評価するためのメトリクスを含める必要があります。これらの要件を満たすソリューションはどれですか?

解析 / Explanation

正确答案 / Answer: A

The supplied answer key selects A. Create a dataset that includes 50-100 anonymized patient records. Implement Retrieval Augmented Generation (RAG) with a secure knowledge base. Use a judge model to evaluate accuracy metrics across three foundation models (FMs).

提供的答案选择 A。创建一个包含 50-100 条匿名患者记录的数据集。使用安全的知识库实施检索增强生成 (RAG)。使用判断模型评估三个基础模型 (FM) 的准确性指标。

提供された回答キーは A を選択します。50 ～ 100 件の匿名化された患者記録を含むデータセットを作成します。安全な知識ベースを使用して検索拡張生成 (RAG) を実装します。判定モデルを使用して、3 つの基礎モデル (FM) にわたる精度メトリクスを評価します。

原资料未附讨论；以上为参考答案对应选项。

Question 8Source #108

A company wants to select a new FM for its AI assistant. A GenAI developer needs to generate evaluation reports to help a data scientist assess the quality and safety of various foundation models (FMs). The data scientist provides the GenAI developer with sample prompts for evaluation. The GenAI developer wants to use Amazon Bedrock to automate report generation and evaluation. Which solution will meet this requirement?

一家公司想要为其 AI 助手选择一个新的 FM。 GenAI 开发人员需要生成评估报告，以帮助数据科学家评估各种基础模型 (FM) 的质量和安全性。数据科学家为 GenAI 开发人员提供评估示例提示。 GenAI 开发人员希望使用 Amazon Bedrock 自动生成和评估报告。哪种解决方案可以满足这个要求？

ある企業は、AI アシスタント用に新しい FM を選択したいと考えています。 GenAI 開発者は、データ サイエンティストがさまざまな基礎モデル (FM) の品質と安全性を評価できるように、評価レポートを生成する必要があります。データ サイエンティストは、評価用のサンプル プロンプトを GenAI 開発者に提供します。 GenAI 開発者は、Amazon Bedrock を使用してレポートの生成と評価を自動化したいと考えています。この要件を満たすソリューションはどれですか?

解析 / Explanation

正确答案 / Answer: B

The supplied answer key selects B. Combine the sample prompts into a single JSONL document. Store the document in an Amazon S3 bucket. Create an Amazon Bedrock evaluation job that uses a judge model. Specify the S3 location as input and a different S3 location as output. Run an evaluation job for each FM and select the FM as the generator.

提供的答案选择 B。将示例提示合并到单个 JSONL 文档中。将文档存储在 Amazon S3 存储桶中。创建使用判断模型的 Amazon Bedrock 评估作业。将 S3 位置指定为输入，并将不同的 S3 位置指定为输出。为每个 FM 运行评估作业并选择 FM 作为生成器。

提供された回答キーは B を選択します。サンプル プロンプトを 1 つの JSONL ドキュメントに結合します。ドキュメントを Amazon S3 バケットに保存します。判定モデルを使用する Amazon Bedrock 評価ジョブを作成します。 S3 の場所を入力として指定し、別の S3 の場所を出力として指定します。各 FM に対して評価ジョブを実行し、FM をジェネレーターとして選択します。

原资料未附讨论；以上为参考答案对应选项。

Question 9Source #109

A financial services company is developing a natural language processing (NLP) application that uses an AWS Lambda function to process customer trade inquiries by using Amazon Bedrock foundation models (FMs). The Lambda function must generate comprehensive trade analysis responses that typically exceed 4 MB and require 15-20 seconds to complete. The application must respond to customer inquiries in less than 10 seconds and comply with financial regulatory requirements to retain records for 10 years. Which solution will meet these requirements?

一家金融服务公司正在开发一种自然语言处理 (NLP) 应用程序，该应用程序使用 AWS Lambda 函数通过 Amazon Bedrock 基础模型 (FM) 处理客户交易查询。 Lambda 函数必须生成全面的交易分析响应，通常超过 4 MB，并且需要 15-20 秒才能完成。该应用程序必须在 10 秒内响应客户询问，并符合金融监管要求，保留记录 10 年。哪种解决方案可以满足这些要求？

金融サービス会社は、Amazon Bedrock Foundation Model (FM) を使用して顧客の取引問い合わせを処理する AWS Lambda 関数を使用する自然言語処理 (NLP) アプリケーションを開発しています。 Lambda 関数は、通常 4 MB を超え、完了までに 15 ～ 20 秒かかる包括的な取引分析応答を生成する必要があります。アプリケーションは顧客の問い合わせに 10 秒以内に応答し、記録を 10 年間保持するという金融規制要件に準拠する必要があります。これらの要件を満たすソリューションはどれですか?

解析 / Explanation

正确答案 / Answer: D

The supplied answer key selects D. Implement response streaming to display partial responses as the application generates them. Set a 30-second timeout for Lambda function execution time. Store complete response records in Amazon S3.

提供的答案键选择 D。实现响应流以在应用程序生成部分响应时显示部分响应。为 Lambda 函数执行时间设置 30 秒超时。将完整的响应记录存储在 Amazon S3 中。

提供された応答キーは D を選択します。アプリケーションが生成する部分応答を表示するには、応答ストリーミングを実装します。 Lambda 関数の実行時間に 30 秒のタイムアウトを設定します。完全な応答レコードを Amazon S3 に保存します。

原资料未附讨论；以上为参考答案对应选项。

Question 10Source #110 · Select 2

A university is building an AI-powered application that includes several sub-applications. The sub-applications include AI assistants, assignment graders, and internal analytics applications. The university is defining and testing multiple prompts by using various foundation models (FMs). The university wants to compare variants of each prompt and choose the variant that yield outputs that are best-suited for specified use cases. The university requires a version control solution for the prompts. The university must be able to test prompt variations and collect audit trails for prompt changes and usage. The solution must also maintain consistency while allowing the prompts to integrate into the main application. Which combination of solutions will meet these requirements with the LEAST operational overhead? (Choose two.)

一所大学正在构建一个由人工智能驱动的应用程序，其中包括多个子应用程序。子应用程序包括人工智能助手、作业评分器和内部分析应用程序。该大学正在使用各种基础模型 (FM) 定义和测试多种提示。该大学希望比较每个提示的变体，并选择产生最适合特定用例的输出的变体。该大学需要提示的版本控制解决方案。大学必须能够测试即时变化并收集审计跟踪以进行即时更改和使用。该解决方案还必须保持一致性，同时允许提示集成到主应用程序中。哪种解决方案组合能够以最少的运营开销满足这些要求？ （选择两个。）

ある大学は、いくつかのサブアプリケーションを含む AI を活用したアプリケーションを構築しています。サブアプリケーションには、AI アシスタント、課題採点者、内部分析アプリケーションが含まれます。大学は、さまざまな基礎モデル (FM) を使用して複数のプロンプトを定義し、テストしています。大学は、各プロンプトのバリアントを比較し、指定された使用例に最適な出力を生成するバリアントを選択したいと考えています。大学では、プロンプトのバージョン管理ソリューションが必要です。大学は、即時の変更をテストし、即時の変更と使用のための監査証跡を収集できなければなりません。ソリューションは、プロンプトをメイン アプリケーションに統合できるようにしながら、一貫性を維持する必要もあります。運用上のオーバーヘッドを最小限に抑えながら、これらの要件を満たすソリューションの組み合わせはどれですか? (2つお選びください。)

多选 · 需选 2 项
解析 / Explanation

正确答案 / Answer: A,C

The supplied answer key selects A, C. Use Amazon Bedrock Prompt Management to create versioned prompts. Include parameterized variables for each use case. Use Amazon Bedrock Flows to create workflows that combine FMs and AWS services.

提供的答案选择 A、C。使用 Amazon Bedrock Prompt Management 创建版本化提示。包括每个用例的参数化变量。使用 Amazon Bedrock Flows 创建结合 FM 和 AWS 服务的工作流程。

提供された回答キーは A、C を選択します。Amazon Bedrock プロンプト管理を使用して、バージョン管理されたプロンプトを作成します。ユースケースごとにパラメータ化された変数を含めます。 Amazon Bedrock Flows を使用して、FM と AWS のサービスを組み合わせたワークフローを作成します。

原资料未附讨论；以上为参考答案对应选项。

Question 11Source #111

A company is building a multicloud generative AI (GenAI)-powered secret resolution application that uses Amazon Bedrock and Agent Squad. The application resolves secrets from multiple sources, including key stores and hardware security modules (HSMs). The application uses AWS Lambda functions to retrieve secrets from the sources. The application uses AWS AppConfig to implement dynamic feature gating. The application supports secret chaining and detects secret drift. The application handles short-lived and expiring secrets. The application also supports prompt flows for templated instructions. The application uses AWS Step Functions to orchestrate agents to resolve the secrets and to manage secret validation and drift detection. The company finds multiple issues during application testing. The application does not refresh expired secrets in time for agents to use. The application sends alerts for secret drift, but agents still use stale data. Prompt flows within the application reuse outdated templates, which cause cascading failures. The company must resolve the performance issues. Which solution will meet this requirement?

一家公司正在构建一个由多云生成 AI (GenAI) 支持的秘密解析应用程序，该应用程序使用 Amazon Bedrock 和 Agent Squad。该应用程序解析来自多个来源的机密，包括密钥存储和硬件安全模块 (HSM)。该应用程序使用 AWS Lambda 函数从源检索机密。该应用程序使用 AWS AppConfig 来实现动态功能门控。该应用程序支持秘密链接并检测秘密漂移。该应用程序处理短期和过期的秘密。该应用程序还支持模板化指令的提示流程。该应用程序使用 AWS Step Functions 协调代理来解析密钥并管理密钥验证和偏差检测。该公司在应用程序测试过程中发现了多个问题。应用程序没有及时刷新过期的机密以供代理使用。该应用程序发送秘密漂移警报，但代理仍然使用过时的数据。应用程序内的提示流重复使用过时的模板，这会导致级联故障。公司必须解决绩效问题。哪种解决方案可以满足这个要求？

ある企業は、Amazon Bedrock と Agent Squad を使用する、マルチクラウド生成 AI (GenAI) を活用した秘密解決アプリケーションを構築しています。このアプリケーションは、キー ストアやハードウェア セキュリティ モジュール (HSM) などの複数のソースからシークレットを解決します。アプリケーションは AWS Lambda 関数を使用してソースからシークレットを取得します。このアプリケーションは AWS AppConfig を使用して動的な機能ゲーティングを実装します。このアプリケーションは秘密連鎖をサポートし、秘密のドリフトを検出します。アプリケーションは、有効期限が短いシークレットと期限切れのシークレットを処理します。このアプリケーションは、テンプレート化された指示のプロンプト フローもサポートしています。このアプリケーションは、AWS Step Functions を使用してエージェントを調整し、シークレットを解決し、シークレットの検証とドリフト検出を管理します。同社はアプリケーションのテスト中に複数の問題を発見しました。アプリケーションは、エージェントが使用できるように期限切れのシークレットを更新しません。アプリケーションは秘密のドリフトに関するアラートを送信しますが、エージェントは依然として古いデータを使用します。アプリケーション内のプロンプト フローは古いテンプレートを再利用するため、連鎖的なエラーが発生します。会社はパフォーマンスの問題を解決する必要があります。この要件を満たすソリューションはどれですか?

解析 / Explanation

正确答案 / Answer: A

The supplied answer key selects A. Use Step Functions Map states to run agent workflows in parallel. Pass updated secret metadata through Lambda function outputs. Use AWS AppConfig to version all prompt flows to gate and roll back faulty templates.

提供的答案选择 A。使用 Step Functions Map 状态并行运行代理工作流。通过 Lambda 函数输出传递更新的秘密元数据。使用 AWS AppConfig 对所有提示流进行版本控制，以控制和回滚错误模板。

提供された回答キーは A を選択します。 Step Functions Map 状態を使用して、エージェント ワークフローを並列実行します。更新されたシークレットメタデータを Lambda 関数出力を通じて渡します。 AWS AppConfig を使用して、すべてのプロンプト フローをバージョン管理し、欠陥のあるテンプレートをゲートおよびロールバックします。

原资料未附讨论；以上为参考答案对应选项。

Question 12Source #112

A financial services company processes more than 10,000 customer inquiries every day through a multi-agent GenAI application that uses Amazon Bedrock AgentCore. The application agents invoke several custom tools. During peak usage periods, users report that the custom tools experience up to 40% failure rates. The tools perform inconsistently for different teams at the company. A GenAI developer must implement an observability solution that provides end-to-end visibility into agent interactions and tool behavior. The solution must use built-in Amazon Bedrock capabilities and must not require custom instrumentation. The GenAI developer needs a solution that requires minimal performance overhead. Which solution will meet these requirements?

一家金融服务公司每天通过使用 Amazon Bedrock AgentCore 的多代理 GenAI 应用程序处理超过 10,000 个客户查询。应用程序代理调用多个自定义工具。在使用高峰期，用户报告自定义工具的故障率高达 40%。这些工具对于公司的不同团队来说表现不一致。 GenAI 开发人员必须实现可观察性解决方案，为代理交互和工具行为提供端到端可见性。该解决方案必须使用内置的 Amazon Bedrock 功能，并且不得需要自定义仪器。 GenAI 开发人员需要一种性能开销最小的解决方案。哪种解决方案可以满足这些要求？

金融サービス会社は、Amazon Bedrock AgentCore を使用するマルチエージェント GenAI アプリケーションを通じて、毎日 10,000 件を超える顧客からの問い合わせを処理しています。アプリケーション エージェントはいくつかのカスタム ツールを呼び出します。使用量のピーク時には、カスタム ツールの障害率が最大 40% になるとユーザーが報告しています。社内のチームごとにツールのパフォーマンスに一貫性がありません。 GenAI 開発者は、エージェントの対話とツールの動作をエンドツーエンドで可視化する可観測性ソリューションを実装する必要があります。ソリューションでは、組み込みの Amazon Bedrock 機能を使用する必要があり、カスタム インストルメンテーションを必要としない必要があります。 GenAI 開発者は、パフォーマンスのオーバーヘッドを最小限に抑えるソリューションを必要としています。これらの要件を満たすソリューションはどれですか?

解析 / Explanation

正确答案 / Answer: A

The supplied answer key selects A. Enable AgentCore Observability and trace collection. Use AWS X-Ray to capture distributed traces for the custom tools. Build Amazon CloudWatch dashboards to visualize metrics for errors, throttling, and latency during peak usage periods.

提供的答案选择 A. 启用 AgentCore 可观察性和跟踪收集。使用 AWS X-Ray 捕获自定义工具的分布式跟踪。构建 Amazon CloudWatch 仪表板以可视化高峰使用期间的错误、限制和延迟指标。

提供された回答キーは A を選択します。AgentCore の可観測性とトレース収集を有効にします。 AWS X-Ray を使用して、カスタム ツールの分散トレースをキャプチャします。 Amazon CloudWatch ダッシュボードを構築して、使用量のピーク時のエラー、スロットル、レイテンシのメトリクスを視覚化します。

原资料未附讨论；以上为参考答案对应选项。

Question 13Source #113 · Select 2

An ecommerce company is using an Anthropic Claude Sonnet model in Amazon Bedrock to generate product recommendations. An AWS Lambda function retrieves customer purchase data from Amazon DynamoDB, product reviews from Amazon S3, and customer profile information from Amazon RDS. Then the function sends the data directly to the Amazon Bedrock model through API calls. Recently, customers who have extensive purchase histories have begun to receive incomplete recommendations. Amazon CloudWatch logs for the Lambda function show execution timeouts. CloudWatch logs for Amazon Bedrock API calls show intermittent errors. The company reviews the logs and finds that some requests are failing with context length exceeded errors. Other requests finish but appear to ignore portions of the input data. The company wants the recommendation system to consider all customer data when the system generates recommendations. The company wants to use Amazon Bedrock Knowledge Bases to improve data organization and retrieval. Which combination of solutions will meet these requirements? (Choose two.)

一家电子商务公司正在 Amazon Bedrock 中使用 Anthropic Claude Sonnet 模型来生成产品推荐。 AWS Lambda 函数从 Amazon DynamoDB 检索客户购买数据、从 Amazon S3 检索产品评论以及从 Amazon RDS 检索客户个人资料信息。然后该函数通过 API 调用将数据直接发送到 Amazon Bedrock 模型。最近，拥有大量购买历史的客户开始收到不完整的推荐。 Lambda 函数的 Amazon CloudWatch 日志显示执行超时。 Amazon Bedrock API 调用的 CloudWatch 日志显示间歇性错误。该公司检查日志并发现某些请求因上下文长度超出错误而失败。其他请求完成但似乎忽略了部分输入数据。该公司希望推荐系统在生成推荐时考虑所有客户数据。该公司希望使用 Amazon Bedrock 知识库来改进数据组织和检索。哪种解决方案组合可以满足这些要求？ （选择两个。）

e コマース企業は、Amazon Bedrock の Anthropic Claude Sonnet モデルを使用して製品の推奨事項を生成しています。 AWS Lambda 関数は、Amazon DynamoDB から顧客の購入データ、Amazon S3 から製品レビュー、Amazon RDS から顧客プロファイル情報を取得します。次に、関数は API 呼び出しを通じてデータを Amazon Bedrock モデルに直接送信します。最近、豊富な購入履歴を持つ顧客が不完全な推奨を受けるようになりました。 Lambda 関数の Amazon CloudWatch ログに実行タイムアウトが表示されます。 Amazon Bedrock API 呼び出しの CloudWatch ログに断続的なエラーが表示されます。同社はログを確認し、一部のリクエストがコンテキスト長超過エラーで失敗していることを発見しました。他のリクエストは終了しますが、入力データの一部が無視されているように見えます。同社は、推奨システムが推奨を生成するときにすべての顧客データを考慮することを望んでいます。同社は、Amazon Bedrock Knowledge Bases を使用してデータの整理と検索を改善したいと考えています。これらの要件を満たすソリューションの組み合わせはどれですか? (2つお選びください。)

多选 · 需选 2 项
解析 / Explanation

正确答案 / Answer: A,E

The supplied answer key selects A, E. Implement a chunking strategy that divides the customer data into smaller segments. Configure the model to process each segment separately. Invoke the model a final time to synthesize the individual responses into comprehensive recommendations. Implement RAG by using a knowledge base to index the customer data with vector embeddings. Retrieve only the most semantically relevant information for each recommendation request based on the current customer context.

提供的答案选择 A、E。实施分块策略，将客户数据划分为更小的部分。配置模型以单独处理每个段。最后一次调用模型，将个人响应综合为综合建议。通过使用知识库通过向量嵌入对客户数据进行索引来实施 RAG。根据当前客户上下文，仅检索每个推荐请求在语义上最相关的信息。

提供された回答キーは A、E を選択します。顧客データをより小さなセグメントに分割するチャンキング戦略を実装します。各セグメントを個別に処理するようにモデルを構成します。最後にモデルを呼び出して、個々の応答を総合的な推奨事項に統合します。ナレッジ ベースを使用して RAG を実装し、ベクトル埋め込みで顧客データにインデックスを付けます。現在の顧客のコンテキストに基づいて、各推奨リクエストに対して最も意味的に関連性の高い情報のみを取得します。

原资料未附讨论；以上为参考答案对应选项。

Question 14Source #114

A company developed a multimodal content analysis application by using Amazon Bedrock. The application routes different content types (text, images, and code) to specialized foundation models (FMs). The application needs to handle multiple types of routing decisions. Simple routing based on file extension must have minimal latency. Complex routing based on content semantics requires analysis before FM selection. The application must provide detailed history and support fallback options when primary FMs fail. Which solution will meet these requirements?

一家公司使用 Amazon Bedrock 开发了多模式内容分析应用程序。该应用程序将不同的内容类型（文本、图像和代码）路由到专门的基础模型 (FM)。应用程序需要处理多种类型的路由决策。基于文件扩展名的简单路由必须具有最小的延迟。基于内容语义的复杂路由需要在FM选择之前进行分析。当主 FM 发生故障时，应用程序必须提供详细的历史记录并支持后备选项。哪种解决方案可以满足这些要求？

ある会社は、Amazon Bedrock を使用してマルチモーダルコンテンツ分析アプリケーションを開発しました。アプリケーションは、さまざまなコンテンツ タイプ (テキスト、画像、コード) を特殊な基盤モデル (FM) にルーティングします。アプリケーションは、複数の種類のルーティング決定を処理する必要があります。ファイル拡張子に基づく単純なルーティングでは、遅延を最小限に抑える必要があります。コンテンツのセマンティクスに基づく複雑なルーティングでは、FM を選択する前に分析が必要です。アプリケーションは詳細な履歴を提供し、プライマリ FM に障害が発生した場合のフォールバック オプションをサポートする必要があります。これらの要件を満たすソリューションはどれですか?

解析 / Explanation

正确答案 / Answer: B

The supplied answer key selects B. Create a hybrid solution. Handle simple routing based on file extensions in application code. Handle complex content-based routing by using an AWS Step Functions state machine with JSONata for content analysis and the InvokeModel API for specialized FMs.

提供的答案选择 B. 创建混合解决方案。根据应用程序代码中的文件扩展名处理简单路由。通过使用 AWS Step Functions 状态机以及用于内容分析的 JSONata 和用于专门 FM 的 InvokeModel API 来处理复杂的基于内容的路由。

提供された回答キーは B を選択します。ハイブリッド ソリューションを作成します。アプリケーション コード内のファイル拡張子に基づいて単純なルーティングを処理します。コンテンツ分析用の JSONata と特殊な FM 用の InvokeModel API を備えた AWS Step Functions ステートマシンを使用して、複雑なコンテンツベースのルーティングを処理します。

原资料未附讨论；以上为参考答案对应选项。

Question 15Source #115

A company is developing a customer support chat assistant that uses an Amazon Bedrock foundation model (FM). The company wants to update to a newer FM version but needs to implement a validation system to detect semantic drift in responses. The company wants to ensure that performance and functionality for end users remains consistent. The company needs a solution to compare responses between current and new FM versions for 500 test cases. The solution must detect changes in response meaning, generate quantitative similarity scores, complete validations, and log detailed results for historical comparison. Which solution will meet these requirements with the LEAST operational complexity?

一家公司正在开发使用 Amazon Bedrock 基础模型 (FM) 的客户支持聊天助手。该公司希望更新到较新的 FM 版本，但需要实施验证系统来检测响应中的语义漂移。该公司希望确保最终用户的性能和功能保持一致。该公司需要一个解决方案来比较当前和新 FM 版本对 500 个测试用例的响应。该解决方案必须检测响应含义的变化，生成定量相似性分数，完成验证并记录详细结果以进行历史比较。哪种解决方案能够以最低的操作复杂性满足这些要求？

ある企業は、Amazon Bedrock Foundation Model (FM) を使用するカスタマーサポートチャットアシスタントを開発しています。同社は新しい FM バージョンに更新したいと考えていますが、応答内のセマンティック ドリフトを検出するための検証システムを実装する必要があります。同社は、エンド ユーザーにとってのパフォーマンスと機能が一貫した状態を維持できるようにしたいと考えています。同社は、500 のテスト ケースについて、現行の FM バージョンと新しい FM バージョンの応答を比較するソリューションを必要としています。ソリューションは、応答の意味の変化を検出し、定量的類似性スコアを生成し、検証を完了し、履歴比較のために詳細な結果を記録する必要があります。運用の複雑さを最小限に抑えながら、これらの要件を満たすソリューションはどれですか?

解析 / Explanation

正确答案 / Answer: C

The supplied answer key selects C. Use Amazon Bedrock model evaluation jobs to compare the new FM version against the current version using the 500 test cases. Configure the evaluation to calculate semantic similarity metrics. Store results in Amazon S3 for historical comparison.

提供的答案选择 C。使用 Amazon Bedrock 模型评估作业使用 500 个测试用例将新 FM 版本与当前版本进行比较。配置评估以计算语义相似度度量。将结果存储在 Amazon S3 中以进行历史比较。

提供された回答キーは C を選択します。Amazon Bedrock モデル評価ジョブを使用して、500 のテストケースを使用して新しい FM バージョンを現在のバージョンと比較します。セマンティック類似性メトリックを計算するように評価を構成します。履歴比較のために結果を Amazon S3 に保存します。

原资料未附讨论；以上为参考答案对应选项。

Question 16Source #116

A media company is building an AI-powered content moderation system by using Amazon Bedrock. The system first classifies text by using a small, low-latency model. Then the system escalates requests that have a confidence score below 0.65 to a larger, more expensive model. The system must respond in near real time for high-confidence results. The system must process low-confidence requests asynchronously. The system must scale to meet sudden spikes in demand. The company wants to optimize costs for the system by invoking the larger model only when required. The company wants to use decoupled components to achieve high resiliency for the system. Which solution will meet these requirements?

一家媒体公司正在使用 Amazon Bedrock 构建人工智能驱动的内容审核系统。该系统首先使用小型、低延迟模型对文本进行分类。然后，系统会将置信度得分低于 0.65 的请求升级为更大、更昂贵的模型。系统必须近乎实时地响应以获得高可信度的结果。系统必须异步处理低置信度请求。系统必须进行扩展以满足突然的需求高峰。该公司希望通过仅在需要时调用更大的模型来优化系统成本。该公司希望使用解耦组件来实现系统的高弹性。哪种解决方案可以满足这些要求？

あるメディア企業は、Amazon Bedrock を使用して AI を活用したコンテンツ モデレーション システムを構築しています。システムはまず、小規模で低遅延のモデルを使用してテキストを分類します。次に、システムは信頼スコアが 0.65 未満のリクエストを、より大規模でより高価なモデルにエスカレーションします。信頼性の高い結果を得るには、システムはほぼリアルタイムで応答する必要があります。システムは、信頼性の低いリクエストを非同期に処理する必要があります。システムは、需要の突然の急増に対応できるように拡張する必要があります。同社は、必要な場合にのみより大きなモデルを呼び出すことで、システムのコストを最適化したいと考えています。同社は、分離されたコンポーネントを使用して、システムの高い復元力を実現したいと考えています。これらの要件を満たすソリューションはどれですか?

解析 / Explanation

正确答案 / Answer: C

The supplied answer key selects C. Send requests to an Amazon SQS queue. Use AWS Fargate to process messages. Invoke the small model first. If the confidence score is below 0.65, place the request in a second SQS queue to process asynchronously by using the large model.

提供的答案选择 C。将请求发送到 Amazon SQS 队列。使用 AWS Fargate 处理消息。首先调用小模型。如果置信度得分低于 0.65，则将请求放入第二个 SQS 队列中，以便使用大型模型进行异步处理。

指定された回答キーは C を選択します。リクエストを Amazon SQS キューに送信します。 AWS Fargate を使用してメッセージを処理します。最初に小さいモデルを呼び出します。信頼スコアが 0.65 未満の場合は、リクエストを 2 番目の SQS キューに配置し、大規模モデルを使用して非同期的に処理します。

原资料未附讨论；以上为参考答案对应选项。

Question 17Source #117

A social messaging company is building an AI chat assistant by using Amazon Bedrock. The company must ensure that every inference complies with an approved safety policy. The company wants to block harmful prompts before model invocations, filter streamed model outputs in real time, and route flagged cases for human review. Which solution will meet these requirements?

一家社交消息公司正在使用 Amazon Bedrock 构建 AI 聊天助手。公司必须确保每项推论均符合批准的安全政策。该公司希望在模型调用之前阻止有害提示，实时过滤流式模型输出，并路由标记的案例以供人工审核。哪种解决方案可以满足这些要求？

ソーシャルメッセージング会社は、Amazon Bedrock を使用して AI チャットアシスタントを構築しています。企業は、すべての推論が承認された安全ポリシーに準拠していることを確認する必要があります。同社は、モデルの呼び出し前に有害なプロンプトをブロックし、ストリーミングされたモデル出力をリアルタイムでフィルタリングし、フラグが立てられたケースを人間によるレビューのためにルーティングしたいと考えています。これらの要件を満たすソリューションはどれですか?

解析 / Explanation

正确答案 / Answer: A

The supplied answer key selects A. Configure an AWS Step Functions workflow. Configure a step to use an AWS Lambda function to pre-check inputs by using the ApplyGuardrail API. Use an InvokeModelWithResponseStream API step that has the guardrail attached. Configure a second Lambda function step to post-check outputs by using the ApplyGuardrail API. Route flagged items to an Amazon SQS queue. Enforce guardrail use by using a bedrock:GuardrailIdentifier IAM condition.

提供的答案选择 A. 配置 AWS Step Functions 工作流程。配置一个步骤以使用 AWS Lambda 函数通过 ApplyGuardrail API 预先检查输入。使用附加了护栏的 InvokeModelWithResponseStream API 步骤。配置第二个 Lambda 函数步骤以使用 ApplyGuardrail API 事后检查输出。将标记的项目路由到 Amazon SQS 队列。通过使用 bedrock:GuardrailIdentifier IAM 条件强制使用护栏。

提供された回答キーは A を選択します。AWS Step Functions ワークフローを設定します。 AWS Lambda 関数を使用して、ApplyGuardrail API を使用して入力を事前チェックするステップを構成します。ガードレールがアタッチされた InvokeModelWithResponseStream API ステップを使用します。 2 番目の Lambda 関数ステップを設定して、ApplyGuardrail API を使用して出力を事後チェックします。フラグが設定されたアイテムを Amazon SQS キューにルーティングします。 bedrock:GuardrailIdentifier IAM 条件を使用して、ガードレールの使用を強制します。

原资料未附讨论；以上为参考答案对应选项。

Question 18Source #118

A financial services company uses Amazon Bedrock to analyze customer data that is stored in an Amazon S3 bucket. The data includes personally identifiable information (PII). The company must mask PII from foundation model (FM) responses. Which solution will meet this requirement with the LEAST operational effort?

一家金融服务公司使用 Amazon Bedrock 来分析存储在 Amazon S3 存储桶中的客户数据。这些数据包括个人身份信息 (PII)。公司必须从基础模型 (FM) 响应中隐藏 PII。哪种解决方案能够以最少的操作工作量满足此要求？

金融サービス会社は、Amazon Bedrock を使用して、Amazon S3 バケットに保存されている顧客データを分析します。データには個人を特定できる情報 (PII) が含まれます。企業は、基礎モデル (FM) 応答から PII をマスクする必要があります。最小限の運用労力でこの要件を満たすソリューションはどれですか?

解析 / Explanation

正确答案 / Answer: A

The supplied answer key selects A. Create a guardrail in Amazon Bedrock to filter PII content. Define the PII type and set the guardrail action to MASK. Configure Amazon Bedrock to apply the filter to each FM response.

提供的答案选择 A。在 Amazon Bedrock 中创建护栏以过滤 PII 内容。定义 PII 类型并将护栏操作设置为 MASK。配置 Amazon Bedrock 以将过滤器应用于每个 FM 响应。

提供された回答キーは A を選択します。PII コンテンツをフィルタリングするために Amazon Bedrock にガードレールを作成します。 PII タイプを定義し、ガードレール アクションを MASK に設定します。各 FM 応答にフィルターを適用するように Amazon Bedrock を設定します。

原资料未附讨论；以上为参考答案对应选项。

Question 19Source #119

A healthcare company is implementing a clinical knowledge base application on Amazon Bed-rock that provides medical information to doctors. During testing, a quality team discovers that the generative AI (GenAI) model occasionally fabricates medical treatment recommendations that do not originate from the approved clinical guidelines. The quality team needs to implement a solution to detect the hallucinations before releasing the application. The solution must analyze model responses against verified medical information. The solution must identify semantic inconsistencies when users ask similar questions in different ways. Which solution will meet these requirements?

一家医疗保健公司正在 Amazon Bed-rock 上实施临床知识库应用程序，为医生提供医疗信息。在测试过程中，质量团队发现生成式人工智能 (GenAI) 模型偶尔会编造并非源自已批准的临床指南的医疗建议。质量团队需要实施一个解决方案来在发布应用程序之前检测幻觉。该解决方案必须根据经过验证的医疗信息分析模型响应。当用户以不同方式提出类似问题时，解决方案必须识别语义不一致的情况。哪种解决方案可以满足这些要求？

ヘルスケア企業は、医師に医療情報を提供する臨床ナレッジベース アプリケーションを Amazon Bed-rock に実装しています。テスト中に、品質チームは、生成 AI (GenAI) モデルが、承認された臨床ガイドラインに由来しない医療推奨事項を捏造する場合があることを発見しました。品質チームは、アプリケーションをリリースする前に、幻覚を検出するソリューションを実装する必要があります。ソリューションでは、検証された医療情報に対してモデル応答を分析する必要があります。ソリューションでは、ユーザーがさまざまな方法で同様の質問をした場合に、意味上の矛盾を特定する必要があります。これらの要件を満たすソリューションはどれですか?

解析 / Explanation

正确答案 / Answer: B

The supplied answer key selects B. Create a reference dataset with validated question-answer pairs from clinical guidelines. Im-plement output diffing by using Amazon Bedrock Guardrails for response consistency analysis. Use Amazon Bedrock evaluation to detect factual inaccuracies.

提供的答案选择 B。使用临床指南中经过验证的问答对创建参考数据集。使用 Amazon Bedrock Guardrails 进行响应一致性分析来实施输出差异。使用 Amazon Bedrock 评估来检测事实错误。

提供された回答キーは B を選択します。臨床ガイドラインから検証された質問と回答のペアを含む参照データセットを作成します。応答の一貫性分析のために Amazon Bedrock Guardrails を使用して出力の差分を実装します。 Amazon Bedrock の評価を使用して、事実の不正確さを検出します。

原资料未附讨论；以上为参考答案对应选项。

Question 20Source #120

A company deploys a GenAI application that uses an Amazon Bedrock foundation model (FM) and custom prompts. The company must implement an automated quality assurance system to verify FM outputs against expected responses and detect regressions over time. The solution must compare outputs against more than 500 golden examples by using semantic similarity scoring. The solution must support regularly scheduled test rules. The solution must be able to scale to more than 2,000 test cases within 6 months without the need to make architecture changes. The company wants to generate visualizations for quality metrics. The company must receive alerts if the solution detects quality degradation. Which solution will meet these requirements?

一家公司部署了一个 GenAI 应用程序，该应用程序使用 Amazon Bedrock 基础模型 (FM) 和自定义提示。公司必须实施自动化质量保证系统，以根据预期响应验证 FM 输出并检测一段时间内的回归情况。该解决方案必须使用语义相似度评分将输出与 500 多个黄金示例进行比较。该解决方案必须支持定期安排的测试规则。该解决方案必须能够在 6 个月内扩展到 2,000 多个测试用例，而无需进行架构更改。该公司希望生成质量指标的可视化。如果解决方案检测到质量下降，公司必须收到警报。哪种解决方案可以满足这些要求？

ある企業は、Amazon Bedrock Foundation Model (FM) とカスタム プロンプトを使用する GenAI アプリケーションをデプロイしています。企業は自動品質保証システムを実装して、予想される応答に対して FM 出力を検証し、時間の経過とともに後退を検出する必要があります。このソリューションでは、意味的類似性スコアリングを使用して、出力を 500 を超えるゴールデン サンプルと比較する必要があります。ソリューションは、定期的にスケジュールされたテスト ルールをサポートする必要があります。このソリューションは、アーキテクチャを変更することなく、6 か月以内に 2,000 を超えるテスト ケースに拡張できなければなりません。同社は、品質指標の視覚化を生成したいと考えています。ソリューションが品質の低下を検出した場合、企業はアラートを受け取る必要があります。これらの要件を満たすソリューションはどれですか?

解析 / Explanation

正确答案 / Answer: B

The supplied answer key selects B. Create AWS Lambda functions that invoke the FM on test cases. Compare results against ex-pected outputs. Configure Amazon EventBridge scheduled rules to run the test executions. Pub-lish custom metrics to Amazon CloudWatch to generate metric visualizations and alarms.

提供的答案选择 B. 创建在测试用例上调用 FM 的 AWS Lambda 函数。将结果与预期输出进行比较。配置 Amazon EventBridge 计划规则以运行测试执行。将自定义指标发布到 Amazon CloudWatch 以生成指标可视化和警报。

提供された回答キーは B を選択します。テスト ケースで FM を呼び出す AWS Lambda 関数を作成します。結果を予想される出力と比較します。テスト実行を実行するように Amazon EventBridge のスケジュールされたルールを設定します。カスタムメトリクスを Amazon CloudWatch に発行して、メトリクスの視覚化とアラームを生成します。

原资料未附讨论；以上为参考答案对应选项。

Question 21Source #121

A financial services company needs to build a zero-touch promotion workflow for a multilingual AI assistant that automatically moves prompt updates from a development environment to a pro-duction environment. The workflow must promote prompt updates only if the updates meet sev- eral criteria. The updates must improve accuracy in all five languages that the AI assistant supports. The up-dates must show lower variance across similar queries than older prompt versions. The updates must pass all regulatory compliance checks for content related to investment risks and fee disclo-sures. The workflow must run inside the company’s existing CI/CD pipeline, support prompt version comparisons, generate auditable evaluation reports, and remain cost-effective over time. Which solution will meet these requirements?

一家金融服务公司需要为多语言人工智能助手构建零接触推广工作流程，自动将即时更新从开发环境转移到生产环境。仅当更新满足多个条件时，工作流程才必须促进及时更新。这些更新必须提高人工智能助手支持的所有五种语言的准确性。与旧的提示版本相比，更新版本必须在类似查询中显示出更低的差异。更新必须通过与投资风险和费用披露相关的内容的所有监管合规性检查。该工作流程必须在公司现有的 CI/CD 管道内运行，支持即时版本比较，生成可审核的评估报告，并随着时间的推移保持成本效益。哪种解决方案可以满足这些要求？

金融サービス会社は、即時更新を開発環境から運用環境に自動的に移動する、多言語 AI アシスタントのゼロタッチ プロモーション ワークフローを構築する必要があります。ワークフローは、更新がいくつかの基準を満たしている場合にのみ、即時更新を促進する必要があります。このアップデートにより、AI アシスタントがサポートする 5 つの言語すべての精度が向上する必要があります。更新では、古いプロンプト バージョンよりも類似したクエリ間の差異が小さくなる必要があります。アップデートは、投資リスクおよび手数料開示に関連するコンテンツに関するすべての規制遵守チェックに合格する必要があります。ワークフローは企業の既存の CI/CD パイプライン内で実行され、迅速なバージョン比較をサポートし、監査可能な評価レポートを生成し、長期にわたってコスト効率を維持する必要があります。これらの要件を満たすソリューションはどれですか?

解析 / Explanation

正确答案 / Answer: C

The supplied answer key selects C. Use Amazon Bedrock Prompt Management to implement prompt version control and to per-form A/B testing for prompts. Use Amazon Bedrock Evaluations and LLM-based judges to per-form automated evaluations for accuracy and consistency metrics. Create a flow in Amazon Bed-rock to streamline testing across languages. Integrate the flow with the existing CI/CD pipeline.

提供的答案选择 C。使用 Amazon Bedrock Prompt Management 实施提示版本控制并对提示执行 A/B 测试。使用 Amazon Bedrock 评估和基于 LLM 的法官对准确性和一致性指标执行自动评估。在 Amazon Bed-rock 中创建流程以简化跨语言测试。将流程与现有 CI/CD 管道集成。

提供された回答キーは C を選択します。Amazon Bedrock プロンプト管理を使用して、プロンプトのバージョン管理を実装し、プロンプトの A/B テストを実行します。 Amazon Bedrock 評価と LLM ベースのジャッジを使用して、精度と一貫性のメトリクスの自動評価を実行します。 Amazon Bed-rock でフローを作成し、言語間でのテストを合理化します。フローを既存の CI/CD パイプラインと統合します。

原资料未附讨论；以上为参考答案对应选项。

Question 22Source #122

A financial company is building an AI-powered recommendation system. The system uses real-time market data and verified internal documents. The system must include evaluation capabili-ties that collect explicit user ratings and detect problematic responses in real time. The system must include evaluation capabilities that track model performance over time and support A/B testing of different prompt or model variants. The system must orchestrate multi-step workflows. The workflows must retrieve trusted knowledge, validate inputs, and generate recommendations. The system must securely store all user feedback, flagged events, and audit logs in a compliance-ready immutable repository. The repository must be write- once, tamper-evident storage that is suitable for regulated audit reten-tion. Which architecture will meet these requirements?

一家金融公司正在构建人工智能驱动的推荐系统。该系统使用实时市场数据和经过验证的内部文件。该系统必须包括收集明确的用户评级并实时检测有问题的响应的评估功能。系统必须包含评估功能，可以跟踪模型随时间的表现并支持不同提示或模型变体的 A/B 测试。系统必须协调多步骤工作流程。工作流程必须检索可信知识、验证输入并生成建议。系统必须将所有用户反馈、标记事件和审核日志安全地存储在合规性就绪的不可变存储库中。存储库必须是一次写入、防篡改的存储，适合受监管的审计保留。哪种架构能够满足这些要求？

金融会社は、AI を活用したレコメンデーション システムを構築しています。このシステムは、リアルタイムの市場データと検証済みの内部文書を使用します。システムには、明示的なユーザー評価を収集し、問題のある応答をリアルタイムで検出する評価機能が含まれている必要があります。システムには、モデルのパフォーマンスを長期にわたって追跡し、さまざまなプロンプトまたはモデルのバリアントの A/B テストをサポートする評価機能が含まれている必要があります。システムは複数ステップのワークフローを調整する必要があります。ワークフローでは、信頼できる知識を取得し、入力を検証し、推奨事項を生成する必要があります。システムは、すべてのユーザー フィードバック、フラグが立てられたイベント、および監査ログを、コンプライアンス対応の不変リポジトリに安全に保存する必要があります。リポジトリは、規制された監査保持に適した、一度だけ書き込み可能な改ざん防止ストレージである必要があります。これらの要件を満たすアーキテクチャはどれでしょうか?

解析 / Explanation

正确答案 / Answer: C

The supplied answer key selects C. Use Amazon Bedrock AgentCore to orchestrate retrieval from curated Amazon Kendra in-dexes. Configure an AWS Lambda function to sanitize input. Configure a function to check post-generation fact consistency. Configure a function to split traffic for A/B testing. Store user feedback in Amazon DynamoDB. Write audit logs through AWS CloudTrail. Store the logs in Amazon S3. Enable S3 Object Lock. Use Amazon SageMaker Model Monitor to track data drift and output anomalies continuously.

提供的答案选择 C。使用 Amazon Bedrock AgentCore 协调从精选的 Amazon Kendra 索引中进行检索。配置 AWS Lambda 函数来清理输入。配置一个函数来检查生成后的事实一致性。配置 A/B 测试流量拆分功能。将用户反馈存储在 Amazon DynamoDB 中。通过 AWS CloudTrail 写入审核日志。将日志存储在 Amazon S3 中。启用 S3 对象锁定。使用 Amazon SageMaker Model Monitor 持续跟踪数据漂移和输出异常。

提供された回答キーは C を選択します。 Amazon Bedrock AgentCore を使用して、厳選された Amazon Kendra のインデックスからの取得を調整します。入力をサニタイズするように AWS Lambda 関数を設定します。生成後のファクトの一貫性をチェックする関数を構成します。 A/B テスト用にトラフィックを分割する機能を構成します。ユーザーのフィードバックを Amazon DynamoDB に保存します。 AWS CloudTrail を通じて監査ログを書き込みます。ログを Amazon S3 に保存します。 S3 オブジェクト ロックを有効にします。 Amazon SageMaker Model Monitor を使用して、データドリフトを追跡し、異常を継続的に出力します。

原资料未附讨论；以上为参考答案对应选项。

Question 23Source #123

A retail company has a product recommendation system that uses a foundation model (FM) in Amazon Bedrock. The system processes and searches millions of product embeddings that are updated hourly. The company regularly adds new products. During peak shopping events, the current solution experiences high latency and occasional fail-ures when the system performs similarity searches across the product catalog. The company must resolve the performance issues. Which solution will meet this requirement?

一家零售公司拥有一个使用 Amazon Bedrock 中的基础模型 (FM) 的产品推荐系统。该系统处理和搜索数百万个每小时更新的产品嵌入。该公司定期添加新产品。在购物高峰期间，当系统在产品目录中执行相似性搜索时，当前的解决方案会遇到高延迟和偶尔失败的情况。公司必须解决绩效问题。哪种解决方案可以满足这个要求？

小売会社には、Amazon Bedrock の基盤モデル (FM) を使用した製品推奨システムがあります。このシステムは、毎時間更新される何百万もの製品埋め込みを処理および検索します。同社は定期的に新製品を追加します。現在のソリューションでは、ピーク時のショッピング イベント中に、システムが製品カタログ全体で類似性検索を実行するときに、待ち時間が長くなり、場合によっては障害が発生します。会社はパフォーマンスの問題を解決する必要があります。この要件を満たすソリューションはどれですか?

解析 / Explanation

正确答案 / Answer: A

The supplied answer key selects A. Implement Amazon OpenSearch Service with a multi-node architecture. Configure vector-specific index settings and memory circuit breakers. Establish dedicated vector operation queues to handle surge capacity during peak usage events.

提供的答案选择 A。使用多节点架构实施 Amazon OpenSearch Service。配置特定于向量的索引设置和内存断路器。建立专用矢量操作队列来处理高峰使用事件期间的激增容量。

提供された回答キーは A を選択します。マルチノード アーキテクチャで Amazon OpenSearch Service を実装します。ベクトル固有のインデックス設定とメモリ サーキット ブレーカーを構成します。専用のベクトル操作キューを確立して、使用量のピーク時のサージ容量を処理します。

原资料未附讨论；以上为参考答案对应选项。

Question 24Source #124

A healthcare company is developing an application that processes sensitive patient data and gen-erates treatment summaries by using a foundation model (FM). The application must maintain an audit trail of all prompts and completions. The application must securely handle protected health information (PHI) data throughout the processing lifecycle. The company must track all prompt-completion pairs with original patient data, but the company must redact any PHI from stored records. The company must enforce healthcare-specific data retention policies. Which solution will meet these requirements?

一家医疗保健公司正在开发一种应用程序，该应用程序可以使用基础模型 (FM) 处理敏感患者数据并生成治疗摘要。应用程序必须维护所有提示和完成的审核跟踪。应用程序必须在整个处理生命周期中安全地处理受保护的健康信息 (PHI) 数据。公司必须跟踪所有提示完成对与原始患者数据，但公司必须从存储的记录中编辑任何 PHI。公司必须执行医疗保健特定的数据保留政策。哪种解决方案可以满足这些要求？

医療会社は、基礎モデル (FM) を使用して機密患者データを処理し、治療概要を生成するアプリケーションを開発しています。アプリケーションは、すべてのプロンプトと完了の監査証跡を維持する必要があります。アプリケーションは、処理ライフサイクル全体を通じて保護された医療情報 (PHI) データを安全に処理する必要があります。企業は、元の患者データを含むすべてのプロンプト完了ペアを追跡する必要がありますが、保管されている記録から PHI を編集する必要があります。企業は医療固有のデータ保持ポリシーを施行する必要があります。これらの要件を満たすソリューションはどれですか?

解析 / Explanation

正确答案 / Answer: B

The supplied answer key selects B. Use Amazon Bedrock Prompt Management and Amazon Bedrock Flows to detect PHI. Con-figure Amazon Bedrock Guardrails to use sensitive information filters to mask PHI automatical-ly. Store logs in Amazon S3 and configure appropriate retention settings.

提供的答案选择 B。使用 Amazon Bedrock Prompt Management 和 Amazon Bedrock Flows 检测 PHI。配置 Amazon Bedrock Guardrails 以使用敏感信息过滤器自动屏蔽 PHI。将日志存储在 Amazon S3 中并配置适当的保留设置。

提供された回答キーは B を選択します。Amazon Bedrock Prompt Management と Amazon Bedrock Flows を使用して PHI を検出します。機密情報フィルターを使用して PHI を自動的にマスクするように Amazon Bedrock Guardrails を設定します。ログを Amazon S3 に保存し、適切な保持設定を構成します。

原资料未附讨论；以上为参考答案对应选项。

Question 25Source #125

A financial services company runs an AI application that uses Amazon Bedrock foundation models (FMs) to generate personalized investment recommendations based on customer docu-ments. The AI application processes customer portfolios, financial statements, and regulatory documentation to create personalized recommendations. The company is experiencing inconsistent model performance because of poor data quality. Some documents contain personally identifiable information (PII) that the company must redact. Other documents contain formatting inconsistencies that confuse the FMs. The company needs a solu-tion that ensures consistent, high-quality inputs to optimize FM. The solution must comply with financial regulations and PII handling policies. Which solution will meet these requirements with the LEAST operational overhead?

一家金融服务公司运行一个 AI 应用程序，该应用程序使用 Amazon Bedrock 基础模型 (FM) 根据客户文档生成个性化投资建议。人工智能应用程序处理客户投资组合、财务报表和监管文件以创建个性化建议。由于数据质量差，该公司面临模型性能不一致的问题。某些文档包含公司必须编辑的个人身份信息 (PII)。其他文档包含格式不一致的情况，令 FM 感到困惑。该公司需要一种解决方案来确保一致、高质量的输入来优化 FM。该解决方案必须符合财务法规和 PII 处理政策。哪种解决方案能够以最少的运营开销满足这些要求？

金融サービス会社は、Amazon Bedrock Foundation Model (FM) を使用して、顧客の文書に基づいてパーソナライズされた投資推奨事項を生成する AI アプリケーションを実行しています。 AI アプリケーションは、顧客のポートフォリオ、財務諸表、規制文書を処理して、パーソナライズされた推奨事項を作成します。同社は、データ品質が低いため、モデルのパフォーマンスに一貫性がないことが発生しています。一部の文書には、企業が編集する必要がある個人を特定できる情報 (PII) が含まれています。他の文書には、FM を混乱させる書式の不一致が含まれています。同社は、FM を最適化するために、一貫した高品質の入力を保証するソリューションを必要としています。ソリューションは金融規制と PII 処理ポリシーに準拠する必要があります。運用オーバーヘッドを最小限に抑えながらこれらの要件を満たすソリューションはどれですか?

解析 / Explanation

正确答案 / Answer: C

The supplied answer key selects C. Use Amazon Bedrock Guardrails to filter out PII during inference. Use pre-processing AWS Lambda functions to standardized document formatting. Use few-shot prompting techniques and standardized examples to improve model performance across document types.

提供的答案选择 C。在推理过程中使用 Amazon Bedrock Guardrails 过滤掉 PII。使用预处理 AWS Lambda 函数来标准化文档格式。使用少量提示技术和标准化示例来提高跨文档类型的模型性能。

提供された回答キーは C を選択します。推論中に Amazon Bedrock Guardrails を使用して PII をフィルターで除外します。前処理 AWS Lambda 関数を使用して、ドキュメントの書式を標準化します。数ショット プロンプト手法と標準化された例を使用して、ドキュメント タイプ全体でモデルのパフォーマンスを向上させます。

原资料未附讨论；以上为参考答案对应选项。

Question 26Source #126

A global company uses an organization in AWS Organizations to manage 25 AWS accounts. The company’s products have 50,000 daily user interactions. The company is using Amazon Bedrock AgentCore to build an AI assistant. The AI assistant must access customer data that is stored in multiple AWS accounts across sever-al business units. The AI assistant needs to perform actions on behalf of specific users by query-ing Amazon DynamoDB tables that contain customer information in each business unit's AWS account. Each business unit maintains its own AWS account that hosts its own DynamoDB ta-bles. The company must enforce strict data access security boundaries and must collect full audit trails that show which user’s credentials are used to perform each action. The solution must allow the AgentCore application to access resources across multiple accounts while preserving user identity context. The solution must support the company’s plan to expand to more than 40 AWS accounts in the next year. Which solution will meet these requirements with the LEAST operational overhead?

一家跨国公司使用 AWS Organizations 中的一个组织来管理 25 个 AWS 账户。该公司的产品每天有 50,000 次用户互动。该公司正在使用 Amazon Bedrock AgentCore 构建 AI 助手。 AI 助手必须访问存储在多个业务部门的多个 AWS 账户中的客户数据。 AI 助手需要通过查询包含每个业务部门 AWS 账户中客户信息的 Amazon DynamoDB 表来代表特定用户执行操作。每个业务部门都维护自己的 AWS 账户，用于托管自己的 DynamoDB 表。公司必须执行严格的数据访问安全边界，并且必须收集完整的审计跟踪，以显示执行每项操作所使用的用户凭据。该解决方案必须允许 AgentCore 应用程序跨多个帐户访问资源，同时保留用户身份上下文。该解决方案必须支持该公司明年扩展到 40 多个 AWS 账户的计划。哪种解决方案能够以最少的运营开销满足这些要求？

あるグローバル企業は、AWS Organizations の組織を使用して 25 の AWS アカウントを管理しています。同社の製品には毎日 50,000 件のユーザー インタラクションがあります。同社は Amazon Bedrock AgentCore を使用して AI アシスタントを構築しています。 AI アシスタントは、複数のビジネスユニットにわたる複数の AWS アカウントに保存されている顧客データにアクセスする必要があります。 The AI assistant needs to perform actions on behalf of specific users by query-ing Amazon DynamoDB tables that contain customer information in each business unit's AWS account.各ビジネスユニットは、独自の DynamoDB テーブルをホストする独自の AWS アカウントを維持します。 The company must enforce strict data access security boundaries and must collect full audit trails that show which user’s credentials are used to perform each action.このソリューションでは、ユーザー ID コンテキストを維持しながら、AgentCore アプリケーションが複数のアカウントにわたってリソースにアクセスできるようにする必要があります。このソリューションは、来年中に 40 を超える AWS アカウントに拡大するという同社の計画をサポートする必要があります。運用オーバーヘッドを最小限に抑えながらこれらの要件を満たすソリューションはどれですか?

解析 / Explanation

正确答案 / Answer: A

The supplied answer key selects A. Configure the AI assistant to use an outbound credential provider that runs AssumeRole op-erations to dynamically obtain temporary credentials so the AI assistant can access resources across accounts. Create an IAM role in each business unit account that has a trust relationship to the AI assistant’s execution role and permissions to access the DynamoDB tables. Ensure that AssumeRole calls include session tags to identify the end user.

提供的答案选择 A。将 AI 助手配置为使用运行 AssumeRole 操作的出站凭据提供程序来动态获取临时凭据，以便 AI 助手可以跨帐户访问资源。在每个业务部门账户中创建一个 IAM 角色，该角色与 AI 助手的执行角色和访问 DynamoDB 表的权限具有信任关系。确保 AssumeRole 调用包含会话标记以识别最终用户。

The supplied answer key selects A. Configure the AI assistant to use an outbound credential provider that runs AssumeRole op-erations to dynamically obtain temporary credentials so the AI assistant can access resources across accounts. Create an IAM role in each business unit account that has a trust relationship to the AI assistant’s execution role and permissions to access the DynamoDB tables. AssumeRole 呼び出しには、エンド ユーザーを識別するためのセッション タグが含まれていることを確認してください。

原资料未附讨论；以上为参考答案对应选项。

Question 27Source #127

A hospital is building an AI application to help medical clinicians to make treatment decisions. The application uses Amazon Bedrock to analyze patient case histories and suggest diagnoses. The application must maintain sub-500 ms response times to integrate with the hospital’s existing real-time clinical workflow. To comply with privacy regulations, the application must log all per-sonally identifiable information (PII) handling decisions for audits. The application must detect and remove PII from responses with at least 99% accuracy. After initial deployment, clinicians report that diagnostic summaries from the application occa-sionally include patient names and medical record numbers that were not present in the original case history inputs. An investigation reveals that Amazon Comprehend Medical successfully de- tects and removes PII from inputs with 95% accuracy, and the application replaces all detected entities with tokens before it sends inputs to Amazon Bedrock. However, the application contin-ues to generate patient-identifying information in approximately 3-5% of outputs. The company needs a solution to prevent the application from displaying PII in outputs while meeting all other operational requirements. Which solution will meet these requirements?

一家医院正在构建人工智能应用程序来帮助临床医生做出治疗决策。该应用程序使用 Amazon Bedrock 分析患者病史并提出诊断建议。应用程序必须保持低于 500 毫秒的响应时间，才能与医院现有的实时临床工作流程集成。为了遵守隐私法规，应用程序必须记录所有个人身份信息 (PII) 处理决策以供审核。应用程序必须以至少 99% 的准确度从响应中检测并删除 PII。初步部署后，临床医生报告说，应用程序的诊断摘要有时会包含原始病史输入中不存在的患者姓名和病历编号。一项调查显示，Amazon Comprehend Medical 成功检测并从输入中删除 PII，准确率高达 95%，并且该应用程序在将输入发送到 Amazon Bedrock 之前用令牌替换所有检测到的实体。然而，该应用程序继续在大约 3-5% 的输出中生成患者识别信息。该公司需要一种解决方案来防止应用程序在输出中显示 PII，同时满足所有其他操作要求。哪种解决方案可以满足这些要求？

ある病院は、臨床医による治療の決定を支援する AI アプリケーションを構築しています。このアプリケーションは Amazon Bedrock を使用して患者の病歴を分析し、診断を提案します。病院の既存のリアルタイム臨床ワークフローと統合するには、アプリケーションは 500 ミリ秒未満の応答時間を維持する必要があります。プライバシー規制を遵守するには、アプリケーションは監査のために個人を特定できる情報 (PII) を扱う決定をすべて記録する必要があります。アプリケーションは、応答から PII を少なくとも 99% の精度で検出して削除する必要があります。最初の導入後、臨床医は、アプリケーションからの診断概要に、元の病歴入力には存在しなかった患者名や医療記録番号が含まれる場合があると報告しています。調査の結果、Amazon Comprehend Medical は入力から PII を 95% の精度で検出して削除することに成功し、アプリケーションは入力を Amazon Bedrock に送信する前に、検出されたすべてのエンティティをトークンに置き換えることが明らかになりました。ただし、アプリケーションは出力の約 3 ～ 5% で患者を識別する情報を生成し続けます。同社は、他のすべての運用要件を満たしながら、アプリケーションが出力に PII を表示しないようにするソリューションを必要としています。これらの要件を満たすソリューションはどれですか?

解析 / Explanation

正确答案 / Answer: A

A and D are good answers. But I select a because of the ask "prevent the application from displaying PII in outputs while meeting all other
operational requirements." Amazon Bedrock guardrails does that.

A 和 D 是很好的答案。但我选择了一个，因为有人问“防止应用程序在输出中显示 PII，同时满足所有其他要求”
操作要求。”亚马逊基岩护栏可以做到这一点。

A と D は良い答えです。ただし、「他のすべての条件を満たしている間、アプリケーションが出力に PII を表示しないようにする」という質問のため、私は a を選択します。
運用要件。」 Amazon Bedrock ガードレールがそれを実現します。

原始讨论（英文，仅供参考）
Rudrajit2 weeks, 4 days ago
Selected Answer: A
A and D are good answers. But I select a because of the ask "prevent the application from displaying PII in outputs while meeting all other
operational requirements." Amazon Bedrock guardrails does that.
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Question 28Source #128

A company is designing a GenAI solution to help children between the ages of 8 and 14 understand world history. The system must support concurrent use for up to 30 children in a classroom and provide responses in less than 1 second. The company is using Amazon Bedrock and Amazon Nova Pro with a knowledge base that contains history textbooks that are written for students between the ages of 6 and 21. The company uses an Amazon Bedrock flow to ensure that the solution uses the knowledge base to generate every response. The company sets the prompt response temperature to 0.7. Early testing of the solution results in some responses that are historically inaccurate, violent, and not appropriate for children. A GenAI developer must prevent the solution from responding to prompts inaccurately and inappropriately. Which solution will meet this requirement?

一家公司正在设计 GenAI 解决方案，帮助 8 至 14 岁的儿童了解世界历史。该系统必须支持教室中最多 30 名儿童同时使用，并在 1 秒内提供响应。该公司正在使用 Amazon Bedrock 和 Amazon Nova Pro 以及知识库，其中包含为 6 至 21 岁学生编写的历史教科书。该公司使用 Amazon Bedrock 流程来确保解决方案使用知识库生成每个响应。该公司将即时响应温度设定为0.7。对该解决方案的早期测试会导致一些反应历史上不准确、暴力且不适合儿童。 GenAI 开发人员必须防止解决方案对提示做出不准确和不恰当的响应。哪种解决方案可以满足这个要求？

ある企業は、8 歳から 14 歳までの子供たちが世界の歴史を理解できるようにする GenAI ソリューションを設計しています。このシステムは、教室内で最大 30 人の児童の同時使用をサポートし、1 秒以内に応答を提供する必要があります。同社は、6 歳から 21 歳までの学生向けに書かれた歴史教科書を含むナレッジベースとともに、Amazon Bedrock と Amazon Nova Pro を使用しています。同社は Amazon Bedrock フローを使用して、ソリューションがナレッジベースを使用してすべての応答を生成することを保証します。同社は即時応答温度を0.7に設定している。解決策を早期にテストすると、歴史的に不正確で、暴力的で、子供にとって不適切な反応がいくつか得られます。 GenAI 開発者は、ソリューションがプロンプトに不正確かつ不適切に応答することを防止する必要があります。この要件を満たすソリューションはどれですか?

解析 / Explanation

正确答案 / Answer: B

The supplied answer key selects B. Configure Amazon Bedrock guardrails for the model responses by using content filters. Set the content filter strength high and set the guardrail action to block. Add the guardrail to the flow. Reduce the inference temperature in the flow.

提供的答案键选择 B。使用内容过滤器为模型响应配置 Amazon Bedrock 护栏。将内容过滤强度设置为高并将护栏动作设置为阻止。将护栏添加到流程中。降低流程中的推理温度。

提供された回答キーは B を選択します。コンテンツフィルターを使用してモデル応答の Amazon Bedrock ガードレールを設定します。コンテンツ フィルターの強度を高く設定し、ガードレール アクションをブロックに設定します。ガードレールをフローに追加します。流れ内の推論温度を下げます。

原资料未附讨论；以上为参考答案对应选项。

Question 29Source #129

A legal research company is developing an AI-powered chat assistant that uses Amazon Bedrock with a knowledge base that contains millions of legal documents. When attorneys search for legal case precedents, the initial retrieval returns many documents. The company wants the chat assistant to generate all responses within 3 seconds. The foundation model (FM) that the chat assistant uses has a context window limitation that allows effective processing for only 10 documents for each query. Currently, the retrieval configuration fetches 50 documents by using semantic search. Attorneys report that highly relevant precedents frequently appear in positions 15-40 of the results. The company needs a solution to improve the relevance of query results. The solution must meet the company's latency and context window constraints. Which solution will meet these requirements?

一家法律研究公司正在开发一款人工智能聊天助手，该助手使用 Amazon Bedrock 以及包含数百万份法律文档的知识库。当律师搜索法律判例时，最初的检索会返回许多文档。该公司希望聊天助手能够在 3 秒内生成所有回复。聊天助手使用的基础模型 (FM) 具有上下文窗口限制，每次查询只能有效处理 10 个文档。目前，检索配置通过使用语义搜索获取 50 个文档。律师报告称，高度相关的先例经常出现在结果的第 15-40 位中。该公司需要一种解决方案来提高查询结果的相关性。该解决方案必须满足公司的延迟和上下文窗口限制。哪种解决方案可以满足这些要求？

法律調査会社は、Amazon Bedrock と数百万の法的文書を含むナレッジベースを使用する、AI を活用したチャットアシスタントを開発しています。弁護士が判例を検索すると、最初の検索で多くの文書が返されます。同社は、チャット アシスタントがすべての応答を 3 秒以内に生成することを望んでいます。チャット アシスタントが使用する基盤モデル (FM) には、クエリごとに 10 ドキュメントのみを効果的に処理できるコンテキスト ウィンドウの制限があります。現在、取得構成はセマンティック検索を使用して 50 個のドキュメントをフェッチします。弁護士らは、関連性の高い判例が結果の 15 ～ 40 位に頻繁に現れると報告しています。同社は、クエリ結果の関連性を向上させるソリューションを必要としています。ソリューションは、企業のレイテンシとコンテキスト ウィンドウの制約を満たす必要があります。これらの要件を満たすソリューションはどれですか?

解析 / Explanation

正确答案 / Answer: B

The supplied answer key selects B. Enable reranking on the knowledge base by using a reranker model with language-specific configurations. Configure the chat assistant to initially retrieve 50 documents. Use the reranker model's cross-encoder architecture to evaluate query-document pairs. Return only the top 10 highest-scored documents.

提供的答案键选择 B。通过使用具有特定于语言的配置的重新排序模型来启用知识库重新排序。将聊天助手配置为最初检索 50 个文档。使用重排序模型的交叉编码器架构来评估查询-文档对。仅返回得分最高的前 10 个文档。

提供された回答キーは B を選択します。言語固有の構成を持つリランカー モデルを使用して、ナレッジ ベースでの再ランキングを有効にします。最初に 50 個のドキュメントを取得するようにチャット アシスタントを構成します。リランカー モデルのクロス エンコーダー アーキテクチャを使用して、クエリとドキュメントのペアを評価します。スコアの最も高い上位 10 個のドキュメントのみを返します。

原资料未附讨论；以上为参考答案对应选项。

Question 30Source #130

A multinational healthcare company is building a GenAI solution to analyze patient medical records and clinical trial data to identify treatment patterns and generate research insights. Some of the countries where the company operates require the company to store patient data on premises within each country. The solution must provide low-latency, AI-assisted diagnostics for remote clinics around the world. The solution must use cloud-based foundation models (FMs) to perform advanced, large-scale analytics. The company needs a solution that ensures data residency, delivers sub-100 ms inference at clinics, and supports consistent development workflows across hybrid environments. Which solution will meet these requirements with the LEAST operational overhead?

一家跨国医疗保健公司正在构建 GenAI 解决方案来分析患者病历和临床试验数据，以识别治疗模式并生成研究见解。该公司开展业务的一些国家/地区要求该公司在每个国家/地区的场所存储患者数据。该解决方案必须为世界各地的远程诊所提供低延迟的人工智能辅助诊断。该解决方案必须使用基于云的基础模型 (FM) 来执行高级、大规模分析。该公司需要一种解决方案，确保数据驻留、在诊所提供低于 100 毫秒的推理，并支持跨混合环境的一致开发工作流程。哪种解决方案能够以最少的运营开销满足这些要求？

多国籍医療企業は、患者の医療記録と臨床試験データを分析して治療パターンを特定し、研究上の洞察を生成する GenAI ソリューションを構築しています。同社が事業を展開している一部の国では、患者データを各国内の施設に保管することが求められています。このソリューションは、世界中の遠隔診療所に低遅延の AI 支援診断を提供する必要があります。このソリューションでは、クラウドベースの基盤モデル (FM) を使用して、高度な大規模分析を実行する必要があります。同社は、データの常駐性を確保し、クリニックで 100 ミリ秒未満の推論を実現し、ハイブリッド環境全体で一貫した開発ワークフローをサポートするソリューションを必要としています。運用オーバーヘッドを最小限に抑えながらこれらの要件を満たすソリューションはどれですか?

解析 / Explanation

正确答案 / Answer: D

The supplied answer key selects D. Use AWS Outposts to process and store sensitive on-premises patient data in countries that have data residency requirements. Deploy AWS Wavelength at remote clinics to perform real-time inference.

提供的答案选择 D。使用 AWS Outposts 在有数据驻留要求的国家/地区处理和存储敏感的本地患者数据。在远程诊所部署 AWS Wavelength 以执行实时推理。

提供された回答キーは D を選択します。データ常駐要件がある国で機密のオンプレミス患者データを処理および保存するには、AWS Outposts を使用します。 AWS Wavelength を遠隔診療所にデプロイして、リアルタイム推論を実行します。

原资料未附讨论；以上为参考答案对应选项。

Question 31Source #131

A global company runs an AI-powered document-processing pipeline that uses Amazon Bedrock to summarize text documents. The pipeline occasionally times out during peak traffic periods. The timeouts cause service degradation. The company needs a solution to detect when error rates exceed 10% within any 60-second window. The solution must switch to an alternate process path when the error rate threshold is exceeded. The solution must automatically resume normal Amazon Bedrock processing when the pipeline recovers. The company must ensure that the pipeline processes all documents within 15 minutes. Which solution will meet these requirements?

一家跨国公司运行一个由 AI 驱动的文档处理管道，该管道使用 Amazon Bedrock 来汇总文本文档。在高峰流量期间，管道偶尔会超时。超时会导致服务降级。该公司需要一种解决方案来检测任何 60 秒窗口内错误率何时超过 10%。当超过错误率阈值时，解决方案必须切换到备用进程路径。当管道恢复时，解决方案必须自动恢复正常的 Amazon Bedrock 处理。公司必须确保管道在 15 分钟内处理完所有文档。哪种解决方案可以满足这些要求？

ある世界的企業は、Amazon Bedrock を使用してテキスト文書を要約する AI を活用した文書処理パイプラインを実行しています。トラフィックのピーク時にパイプラインがタイムアウトになることがあります。タイムアウトはサービスの低下を引き起こします。同社は、60 秒以内にエラー率が 10% を超えた場合にそれを検出するソリューションを必要としています。エラー率のしきい値を超えた場合、ソリューションは代替プロセス パスに切り替える必要があります。ソリューションは、パイプラインが回復したときに、通常の Amazon Bedrock 処理を自動的に再開する必要があります。企業は、パイプラインがすべてのドキュメントを 15 分以内に処理することを保証する必要があります。これらの要件を満たすソリューションはどれですか?

解析 / Explanation

正确答案 / Answer: A

The supplied answer key selects A. Configure an AWS Step Functions workflow that implements a circuit breaker pattern by tracking Amazon Bedrock invocation failures in Amazon DynamoDB. Configure the workflow to route processing jobs between normal and alternate processing paths based on the current failure state.

提供的答案选择 A。配置 AWS Step Functions 工作流程，通过跟踪 Amazon DynamoDB 中的 Amazon Bedrock 调用失败来实施断路器模式。配置工作流以根据当前故障状态在正常处理路径和备用处理路径之间路由处理作业。

提供された回答キーは A を選択します。Amazon DynamoDB で Amazon Bedrock 呼び出しの失敗を追跡することでサーキット ブレーカー パターンを実装する AWS Step Functions ワークフローを設定します。現在の障害状態に基づいて、通常の処理パスと代替処理パスの間で処理ジョブをルーティングするようにワークフローを構成します。

原资料未附讨论；以上为参考答案对应选项。

Question 32Source #132

A media company needs to automatically generate searchable metadata for a video library that contains 10,000 hours of content. Each video includes visual scenes, spoken dialogue, background music, and on-screen text. The company needs a solution to extract scene descriptions, speaker transcripts with timestamps, text overlay content, and emotional context from each video. The output must synchronize all metadata types with one another and create a searchable index. Users must be able to search based on any metadata type and jump directly to a specific moment in each video. What solution will meet these requirements?

一家媒体公司需要为包含 10,000 小时内容的视频库自动生成可搜索元数据。每个视频都包括视觉场景、口头对话、背景音乐和屏幕文本。该公司需要一个解决方案来从每个视频中提取场景描述、带有时间戳的演讲者文字记录、文本覆盖内容和情感背景。输出必须使所有元数据类型彼此同步并创建可搜索索引。用户必须能够根据任何元数据类型进行搜索并直接跳转到每个视频中的特定时刻。什么解决方案可以满足这些要求？

メディア企業は、10,000 時間のコンテンツを含むビデオ ライブラリの検索可能なメタデータを自動的に生成する必要があります。各ビデオには、視覚的なシーン、会話、BGM、画面上のテキストが含まれています。同社は、各ビデオからシーンの説明、タイムスタンプ付きの話者のトランスクリプト、テキスト オーバーレイ コンテンツ、感情的なコンテキストを抽出するソリューションを必要としています。出力では、すべてのメタデータ タイプを相互に同期し、検索可能なインデックスを作成する必要があります。ユーザーは、あらゆるメタデータ タイプに基づいて検索し、各ビデオの特定の瞬間に直接ジャンプできなければなりません。これらの要件を満たすソリューションは何でしょうか?

解析 / Explanation

正确答案 / Answer: B

The supplied answer key selects B. Create an Amazon SageMaker AI processing job that extracts video frames at fixed intervals and attaches timestamps. Use Amazon Transcribe with time markers enabled to process audio. Use an Anthropic Claude model in Amazon Bedrock to analyze frame-transcript pairs. Store outputs in a unified JSON structure that preserves temporal relationships.

提供的答案选择 B。创建一个 Amazon SageMaker AI 处理作业，以固定间隔提取视频帧并附加时间戳。使用启用了时间标记的 Amazon Transcribe 来处理音频。使用 Amazon Bedrock 中的 Anthropic Claude 模型来分析帧转录对。将输出存储在保留时间关系的统一 JSON 结构中。

提供された回答キーは B を選択します。固定間隔でビデオフレームを抽出し、タイムスタンプを添付する Amazon SageMaker AI 処理ジョブを作成します。タイムマーカーを有効にして Amazon Transcribe を使用して音声を処理します。 Amazon Bedrock の Anthropic Claude モデルを使用して、フレームと転写のペアを分析します。一時的な関係を保持する統合された JSON 構造に出力を保存します。

原资料未附讨论；以上为参考答案对应选项。

Question 33Source #133

A financial services company is developing a GenAI application that needs to analyze data across multiple AWS accounts by using a foundation model (FM). The data and application are in Amazon S3 buckets in three separate accounts. Account A contains transaction data. Account B contains customer profiles, including personally identifiable information (PII). Account C hosts the GenAI application. The company plans to add data sources from seven more business units within the next few months. The company must have strict control over PII data. The company must ensure that the FM accesses only necessary data fields. The company needs a solution to establish secure cross-account access for the GenAI application. Which solution will meet these requirements?

一家金融服务公司正在开发 GenAI 应用程序，该应用程序需要使用基础模型 (FM) 分析多个 AWS 账户的数据。数据和应用程序位于三个独立账户的 Amazon S3 存储桶中。账户A包含交易数据。帐户 B 包含客户资料，包括个人身份信息 (PII)。账户 C 托管 GenAI 应用程序。该公司计划在未来几个月内添加来自另外七个业务部门的数据源。公司必须严格控制 PII 数据。公司必须确保 FM 仅访问必要的数据字段。该公司需要一个解决方案来为 GenAI 应用程序建立安全的跨账户访问。哪种解决方案可以满足这些要求？

金融サービス会社は、基盤モデル (FM) を使用して複数の AWS アカウントにわたるデータを分析する必要がある GenAI アプリケーションを開発しています。データとアプリケーションは、3 つの別々のアカウントの Amazon S3 バケットにあります。アカウント A にはトランザクション データが含まれています。アカウント B には、個人を特定できる情報 (PII) を含む顧客プロファイルが含まれています。アカウント C は GenAI アプリケーションをホストします。同社は、今後数か月以内にさらに 7 つの事業部門からのデータ ソースを追加する予定です。企業は PII データを厳密に管理する必要があります。企業は、FM が必要なデータ フィールドのみにアクセスするようにする必要があります。同社は、GenAI アプリケーションへの安全なクロスアカウント アクセスを確立するソリューションを必要としています。これらの要件を満たすソリューションはどれですか?

解析 / Explanation

正确答案 / Answer: C

The supplied answer key selects C. Set up AWS Lake Formation in each source account. Register the S3 buckets with Lake Formation. Create IAM roles in each source account that have permissions to access specific S3 bucket paths. Configure Lake Formation permissions to allow access only to specific data columns by using Lake Formation tag-based access controls. Use Amazon SageMaker AI to deploy the FM with an execution role in Account C that can assume the cross-account IAM roles to access the data through Lake Formation.

提供的答案选择 C。在每个源账户中设置 AWS Lake Formation。向 Lake Formation 注册 S3 存储桶。在每个有权访问特定 S3 存储桶路径的源账户中创建 IAM 角色。使用 Lake Formation 基于标记的访问控制将 Lake Formation 权限配置为仅允许访问特定数据列。使用 Amazon SageMaker AI 在账户 C 中部署具有执行角色的 FM，该角色可以承担跨账户 IAM 角色以通过 Lake Formation 访问数据。

提供された回答キーは C を選択します。各ソース アカウントで AWS Lake Formation をセットアップします。 S3 バケットを Lake Formation に登録します。特定の S3 バケット パスにアクセスする権限を持つ各ソース アカウントに IAM ロールを作成します。 Lake Formation タグベースのアクセス制御を使用して、特定のデータ列へのアクセスのみを許可するように Lake Formation のアクセス許可を構成します。 Amazon SageMaker AI を使用して、Lake Formation 経由でデータにアクセスするためのクロスアカウント IAM ロールを引き受けることができるアカウント C の実行ロールで FM をデプロイします。

原资料未附讨论；以上为参考答案对应选项。

Question 34Source #134

A logistics company is building an agentic GenAI-powered solution to automate freight optimization. The solution must retrieve data in real time from multiple internal and external systems. The solution must include a human-in-the-loop approval step before the optimization process is finished. The solution must support modular growth as the number of integrations and amount of logic increases. Which solution will meet these requirements with the LEAST operational overhead?

一家物流公司正在构建由 GenAI 驱动的代理解决方案，以实现货运优化的自动化。该解决方案必须从多个内部和外部系统实时检索数据。在优化过程完成之前，解决方案必须包括人机交互审批步骤。随着集成数量和逻辑数量的增加，解决方案必须支持模块化增长。哪种解决方案能够以最少的运营开销满足这些要求？

ある物流会社は、貨物の最適化を自動化するための GenAI を活用したエージェント ソリューションを構築しています。ソリューションは、複数の内部および外部システムからリアルタイムでデータを取得する必要があります。ソリューションには、最適化プロセスが完了する前に、人間参加型の承認ステップを含める必要があります。ソリューションは、統合の数とロジックの量が増加するにつれて、モジュールの拡張をサポートする必要があります。運用オーバーヘッドを最小限に抑えながらこれらの要件を満たすソリューションはどれですか?

解析 / Explanation

正确答案 / Answer: B

The supplied answer key selects B. Build a hierarchical system by using the Strands Agents SDK and Amazon Bedrock AgentCore. Configure a coordinating agent to delegate tasks to multiple specialized agents. Use MCP to facilitate inter-agent messaging. Use AWS Step Functions to implement a human-in-the-loop approval step.

提供的答案选择 B。使用 Strands Agents SDK 和 Amazon Bedrock AgentCore 构建分层系统。配置协调代理以将任务委派给多个专门代理。使用 MCP 促进代理间消息传递。使用 AWS Step Functions 实施人工参与审批步骤。

提供された回答キーは B を選択します。Strands Agents SDK と Amazon Bedrock AgentCore を使用して階層システムを構築します。複数の専門エージェントにタスクを委任するように調整エージェントを構成します。 MCP を使用してエージェント間のメッセージングを容易にします。 AWS Step Functions を使用して、人間参加型の承認ステップを実装します。

原资料未附讨论；以上为参考答案对应选项。

Question 35Source #135

A financial services company is building a fraud detection system by using Amazon Bedrock. The system will monitor activity in multiple stock trading applications that run in the United States and Europe. The system must process 1,000 transactions every second with sub-500 ms response times. The system must also maintain high availability during connectivity disruptions. The company must ensure that data for European customers is processed only in AWS Regions that are based in Europe. Which solution will meet these requirements?

一家金融服务公司正在使用 Amazon Bedrock 构建欺诈检测系统。该系统将监控在美国和欧洲运行的多个股票交易应用程序的活动。系统必须每秒处理 1,000 个事务，响应时间低于 500 毫秒。系统还必须在连接中断期间保持高可用性。公司必须确保欧洲客户的数据仅在位于欧洲的 AWS 区域进行处理。哪种解决方案可以满足这些要求？

金融サービス会社は、Amazon Bedrock を使用して不正検出システムを構築しています。このシステムは、米国とヨーロッパで実行されている複数の株式取引アプリケーションのアクティビティを監視します。システムは、500 ミリ秒未満の応答時間で毎秒 1,000 件のトランザクションを処理する必要があります。システムは、接続が中断されている間も高可用性を維持する必要があります。会社は、ヨーロッパの顧客のデータがヨーロッパに拠点を置く AWS リージョンでのみ処理されるようにする必要があります。これらの要件を満たすソリューションはどれですか?

解析 / Explanation

正确答案 / Answer: A

The supplied answer key selects A. Configure AWS Lambda functions and Amazon EKS applications to use the InvokeModel API with a global inference profile. Deploy an automated failover system that uses Amazon Route 53 health checks. Create a dedicated European inference profile and enable Geographic cross-Region inference for European applications. Use Amazon CloudWatch alarms to monitor utilization metrics.

提供的答案选择 A。配置 AWS Lambda 函数和 Amazon EKS 应用程序以将 InvokeModel API 与全局推理配置文件结合使用。部署使用 Amazon Route 53 运行状况检查的自动故障转移系统。创建专用的欧洲推理配置文件并为欧洲应用程序启用地理跨区域推理。使用 Amazon CloudWatch 警报来监控利用率指标。

提供された回答キーは A を選択します。グローバル推論プロファイルで InvokeModel API を使用するように AWS Lambda 関数と Amazon EKS アプリケーションを設定します。 Amazon Route 53 ヘルスチェックを使用する自動フェイルオーバー システムをデプロイします。専用のヨーロッパ推論プロファイルを作成し、ヨーロッパ アプリケーションの地理的クロスリージョン推論を有効にします。 Amazon CloudWatch アラームを使用して、使用率メト​​リクスを監視します。

原始讨论（英文，仅供参考）
seoyeon_011 week, 2 days ago
Could someone explain why this answer makes sense in this context?
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Question 36Source #136

A company is implementing a 2-week initiative to incorporate GenAI into several hundred existing applications to provide context-driven natural language help for users. To simplify the process to choose an appropriate model for each application, a GenAI Developer is building a system to automatically compare foundation models (FMs) based on general text generation accuracy. The system runs a job that performs a series of steps. First, the system creates a service role and attaches an IAM permissions policy that allows Amazon Bedrock to invoke the FMs and grants access to Amazon S3. Then the system requests and receives access to all the FMs that need to be tested. Then the system creates S3 buckets to store the evaluation results. Then the system creates evaluation configurations by using the TREX built-in dataset. Finally, the system specifies the Accuracy metric and Generation evaluation type in each evaluation configuration. When the GenAI developer attempts to run the system, it fails with an AccessDenied exception. The GenAI developer must resolve the issue. Which solution will meet this requirement?

一家公司正在实施一项为期两周的计划，将 GenAI 整合到数百个现有应用程序中，为用户提供上下文驱动的自然语言帮助。为了简化为每个应用程序选择合适模型的过程，GenAI 开发人员正在构建一个系统，以根据一般文本生成准确性自动比较基础模型 (FM)。系统运行一个执行一系列步骤的作业。首先，系统创建一个服务角色并附加一个 IAM 权限策略，该策略允许 Amazon Bedrock 调用 FM 并授予对 Amazon S3 的访问权限。然后系统请求并接收对所有需要测试的FM的访问。然后系统创建S3存储桶来存储评估结果。然后系统使用 TREX 内置数据集创建评估配置。最后，系统指定每个评估配置中的准确度度量和生成评估类型。当 GenAI 开发人员尝试运行系统时，它会失败并出现 AccessDenied 异常。 GenAI 开发人员必须解决该问题。哪种解决方案可以满足这个要求？

ある企業は、GenAI を数百の既存アプリケーションに組み込んで、コンテキスト主導の自然言語ヘルプをユーザーに提供する 2 週間の取り組みを実施しています。各アプリケーションに適切なモデルを選択するプロセスを簡素化するために、GenAI 開発者は、一般的なテキスト生成精度に基づいて基礎モデル (FM) を自動的に比較するシステムを構築しています。システムは、一連のステップを実行するジョブを実行します。まず、システムはサービスロールを作成し、Amazon Bedrock が FM を呼び出して Amazon S3 へのアクセスを許可する IAM アクセス許可ポリシーをアタッチします。次に、システムはテストする必要があるすべての FM へのアクセスを要求し、受信します。次に、システムは評価結果を保存するための S3 バケットを作成します。次に、システムは TREX 組み込みデータセットを使用して評価設定を作成します。最後に、システムは各評価構成で精度メトリックと生成評価タイプを指定します。 GenAI 開発者がシステムを実行しようとすると、AccessDenied 例外が発生して失敗します。 GenAI 開発者は問題を解決する必要があります。この要件を満たすソリューションはどれですか?

解析 / Explanation

正确答案 / Answer: A

The supplied answer key selects A. Create a trust policy that defines Amazon Bedrock as the service principal. Attach the trust policy to the service role.

提供的答案选择 A。创建将 Amazon Bedrock 定义为服务主体的信任策略。将信任策略附加到服务角色。

提供された回答キーは A を選択します。Amazon Bedrock をサービス プリンシパルとして定義する信頼ポリシーを作成します。信頼ポリシーをサービスロールにアタッチします。

原资料未附讨论；以上为参考答案对应选项。

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