AI-900重要概念応用
Azure OpenAI Service を使用してチャットボットを開発し、デプロイしたところ、特定の業界用語や社内独自の概念に対して不正確な回答が増加しました。このモデルの専門知識をカスタマイズするための最も効果的で費用対効果の高い方法はどれですか？
A.基盤モデル全体をファインチューニングして再学習させる
✗ 全体的なファインチューニングはコストが高く、実装も複雑であり、業界用語への対応には過度です。
B.Retrieval Augmented Generation（RAG）パターンで、外部の企業知識ベースを統合する← 正解
✓ 正解です。RAGパターンで社内知識ベース（ドキュメントDB）と統合すれば、追加学習なしに最新の業界知識を参照でき、最も費用効果的です。
C.より大規模なモデル（GPT-4）にアップグレードすれば自動的に精度が向上する
✗ モデルサイズの増加だけでは、企業固有の知識習得にはつながらず、コストが増加するのみです。
D.チャットボットの出力に対して手動でフィルタリングルールを設定する
✗ 手動フィルタリングはスケーラビリティに欠け、根本的な解決にはなりません。
この問題のポイント
RAGパターンで社内知識ベース（ドキュメントDB）と統合すれば、追加学習なしに最新の業界知識を参照でき、最も費用効果的です。
「AI-900重要概念」の他の問題
「知識マイニング（Knowledge Mining）」の具体的なユースケースとして最も適切なものはどれか？「Azure AI Services」という名称が指すものはどれか？Azure AI Personalizer（Personalizer）が内部で使用するAI手法はどれか？企業が大量のカスタマーサポートチケット（数百万件）を保有しており、これらから自動的に回答パターンを抽出し、既存のナレッジ…Azure Anomaly Detector を使用してサーバーのCPU使用率を監視している場合、過去3ヶ月間のデータで…小売企業が Azure Computer Vision を用いた画像検索システムを導入し、顧客が撮影した衣類の写真から類…
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。