AWSのAI・MLサービス応用問題
Amazon Bedrockを使用して基盤モデル（FM）を呼び出すアプリケーションを構築しています。特定のユーザーグループに対してモデルの出力を自社のブランドガイドラインに沿った内容に制限したい場合、最も適切なアプローチはどれですか？
A.Amazon BedrockのGuardrailsを設定し、禁止トピックや不適切なコンテンツフィルタリングルールを定義する← 正解
✓ 正解です。Amazon Bedrock GuardrailsはFMの入出力に対してコンテンツフィルタリングや禁止トピック制限を設定できる専用機能です。
B.Amazon Comprehendを使用して出力テキストを事後的にフィルタリングするLambda関数を作成する
✗ 事後フィルタリングも可能ですが、Bedrock Guardrailsを使う方がより統合的かつ効率的な公式のアプローチです。
C.基盤モデルを一から再トレーニングして、ブランドガイドラインに沿った応答のみを学習させる
✗ 基盤モデルの再トレーニングは現実的でなく、Bedrockが提供するマネージドなカスタマイズ手段を活用すべきです。
D.Amazon SageMakerのエンドポイントにデプロイした独自モデルに切り替える
✗ SageMakerへの移行はアーキテクチャの大幅変更を伴い、BedrockのGuardrails機能で解決できる問題に対して過剰な対応です。