難問チャレンジ定義問題
RAGシステムで「ユーザーの質問に最も関連する文書を検索する」際に使うベクターの種類はどれか？
A.ワンホットエンコーディングベクター
✗ カテゴリ変数のエンコーディング手法。意味的類似度の計算には不向き。
B.TF-IDFスパースベクター
✗ キーワード頻度に基づくスパースベクター。意味的な類似性（同義語など）を捉えられない。
C.Embeddingモデルが生成した密ベクター（Dense Vector）← 正解
✓ 正解。EmbeddingモデルはテキストをDense Vectorに変換し、意味的に近いテキストが空間的に近くなる特性を活用する。
D.バイナリベクター
✗ バイナリベクターは画像特徴量等に使われるが、意味的類似検索への活用は一般的でない。
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IT・クラウド の関連資格
AWS Certified Cloud Practitioner（CLF-C02）
AWSクラウドの入門資格。クラウドの概念・AWSのコアサービス・セキュリティ・料金モデルを問う。
AWS Certified Solutions Architect - Associate（SAA-C03）
AWSでのシステム設計能力を問うアソシエイト資格。高可用性・セキュリティ・コスト最適化の設計が中心。
DP-900：Microsoft Azure Data Fundamentals
Azureのデータサービスの基礎を問うMicrosoft認定資格。リレーショナル/非リレーショナルデータ、分析ワークロード、コアのデータ概念を扱う。