生成AI定義問題
外部の信頼できる知識ソース（社内文書など）を検索してLLMの応答に組み込むことでハルシネーションを低減する技術はどれか？
A.ファインチューニング（Fine-tuning）
✗ モデルを特定データで追加学習する手法。推論時にリアルタイムで知識を検索するRAGとは仕組みが違う。
B.プロンプトキャッシング
✗ 同じプロンプトの再計算を省くコスト最適化手法。知識ソースの検索とは関係ない。
C.RAG（検索拡張生成）← 正解
✓ 正解。質問に関連する文書を検索しプロンプトに追加してLLMに渡すことで正確性を向上させる。
D.量子化（Quantization）
✗ モデルのサイズ圧縮技術。知識ソースの利用方法とは関係ない。
「生成AI」の他の問題
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
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