AWS認定資格 WEB問題集＆徹底解説
機械学習エンジニア–アソシエイト
解説
正解はAです。
Amazon S3イベント通知を利用してAWS Lambda関数をトリガーし、そのLambda関数でKendraインデックスを更新するアプローチは、S3バケットに新しいドキュメントが追加された際にほぼリアルタイムでインデックスを更新する最も効率的かつ迅速な方法です。また、Amazon Lexの組み込みフォールバックインテントは、ユーザーの意図が不明確な場合や定義されたインテントにマッチしない場合に、自動的に代替応答を提供する標準的なベストプラクティスです。これらの組み合わせは、問題の2つの要件を最適に満たします。
選択肢 B：AWS Glueクローラーは、大規模なデータカタログ作成やETL処理に適していますが、S3へのドキュメント追加イベントに「迅速に」反応してKendraインデックスを更新する用途には向きません。また、Lexのフォールバック処理にAWS Step Functionsを導入するのは過度に複雑であり、Lexの組み込みフォールバックインテントで十分対応可能です。
選択肢 C：AWS CloudTrailはAPIアクティビティを記録・監視するサービスであり、S3へのドキュメントアップロードをトリガーとしてKendraインデックスを直接的かつ効率的に更新するメカニズムとしては適切ではありません。Kendraのデータソースの再同期も、イベント駆動型のアプローチに比べると遅延が発生する可能性があります。Lexのカスタムインテントは、特定のユースケースには有効ですが、曖昧な問い合わせ全般に対する汎用的なフォールバックとしては、組み込みのフォールバックインテントの方が推奨されます。
選択肢 D：Amazon EventBridgeのスケジュールルールによる定期的な更新は、「迅速な更新」という要件を満たすには不十分です。S3へのドキュメント追加とKendraの更新に時間差が生じます。また、Amazon Comprehendによる感情分析は、ユーザーの質問の意図が不明確である場合のフォールバック処理とは直接関連しません。感情に基づいて代替応答を行うのは、質問内容の曖昧さを解決するアプローチとは異なります。
Amazon Lex
Amazon Simple Storage Service (Amazon S3)
AWS Lambda
Amazon S3イベント通知を利用してAWS Lambda関数をトリガーし、そのLambda関数でKendraインデックスを更新するアプローチは、S3バケットに新しいドキュメントが追加された際にほぼリアルタイムでインデックスを更新する最も効率的かつ迅速な方法です。また、Amazon Lexの組み込みフォールバックインテントは、ユーザーの意図が不明確な場合や定義されたインテントにマッチしない場合に、自動的に代替応答を提供する標準的なベストプラクティスです。これらの組み合わせは、問題の2つの要件を最適に満たします。
選択肢 B：AWS Glueクローラーは、大規模なデータカタログ作成やETL処理に適していますが、S3へのドキュメント追加イベントに「迅速に」反応してKendraインデックスを更新する用途には向きません。また、Lexのフォールバック処理にAWS Step Functionsを導入するのは過度に複雑であり、Lexの組み込みフォールバックインテントで十分対応可能です。
選択肢 C：AWS CloudTrailはAPIアクティビティを記録・監視するサービスであり、S3へのドキュメントアップロードをトリガーとしてKendraインデックスを直接的かつ効率的に更新するメカニズムとしては適切ではありません。Kendraのデータソースの再同期も、イベント駆動型のアプローチに比べると遅延が発生する可能性があります。Lexのカスタムインテントは、特定のユースケースには有効ですが、曖昧な問い合わせ全般に対する汎用的なフォールバックとしては、組み込みのフォールバックインテントの方が推奨されます。
選択肢 D：Amazon EventBridgeのスケジュールルールによる定期的な更新は、「迅速な更新」という要件を満たすには不十分です。S3へのドキュメント追加とKendraの更新に時間差が生じます。また、Amazon Comprehendによる感情分析は、ユーザーの質問の意図が不明確である場合のフォールバック処理とは直接関連しません。感情に基づいて代替応答を行うのは、質問内容の曖昧さを解決するアプローチとは異なります。
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Amazon KendraAmazon Lex
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No.8 解説
ある企業は、顧客サポートの効率化のため、Amazon Kendraを利用した関連ドキュメントの検索と、Amazon Lexを利用したチャットボットシステムを導入しています。
このシステムでは、Amazon S3バケットに新しいサポートドキュメントが追加された際にKendraインデックスが迅速に更新されることと、ユーザーの問い合わせ意図が不明瞭な場合にLexが適切に代替応答を行うことが求められています。
これらの要件を同時に満たし、両サービスが最適に連携するソリューションとして最も適切なものはどれですか。
このシステムでは、Amazon S3バケットに新しいサポートドキュメントが追加された際にKendraインデックスが迅速に更新されることと、ユーザーの問い合わせ意図が不明瞭な場合にLexが適切に代替応答を行うことが求められています。
これらの要件を同時に満たし、両サービスが最適に連携するソリューションとして最も適切なものはどれですか。
- Amazon S3イベント通知を使用してAWS Lambda関数をトリガーし、Kendraインデックスを更新する。Lexボットには、組み込みのフォールバックインテントを設定して曖昧な問い合わせを処理する。
- AWS Glueクローラーを定期的に実行してS3バケット内のドキュメントをスキャンし、Kendraインデックスを更新する。Lexボットには、AWS Step Functionsと連携して複雑な代替応答ロジックを実装する。
- AWS CloudTrailでS3バケットへのドキュメントアップロードを監視し、そのイベントに基づいてKendraのデータソースを再同期する。Lexボットには、特定のキーワードに一致しない場合にのみ発動するカスタムインテントを定義する。
- Amazon EventBridgeのスケジュールルールを設定し、毎日特定の時間にKendraインデックスの更新APIを呼び出す。Lexボットには、Amazon Comprehendを利用して質問の感情を分析し、ネガティブな場合に代替応答を返す。