AWS Certified Generative AI Developer - Professional

Q111. あるオンライン教育サービスのGenAI開発者が、Amazon Bedrock Knowledge Basesを用いたRAGシステムを構築しています。このシステムは、Amazon S3バケットに保存された50冊の教科書（いずれも平...

Q101. ある金融サービス企業が、顧客との通話記録、財務レポート、各種文書といった非構造化データを前処理する必要に迫られています。同社は、Amazon Bedrockアプリケーションを支えるために、これらの非構造化データをAmazon S...

Q91. あるSaaS企業が、顧客サポートチケットを管理するプラットフォームを運用しています。同社は、Amazon Bedrockを活用し、AIによる感情分析と自動応答生成をプラットフォームへ組み込みたいと考えています。緊急度の高い問い合わ...

Q81. ある資産運用会社が、投資アドバイザーが投資データを素早く検索できるよう支援する、AI搭載の検索アシスタントアプリケーションを開発しています。このアプリケーションはAWS Lambda関数として実行されます。同社は、Amazon O...

Q71. あるメディア企業が、自社Webサイトのコンテンツを要約して利用者に情報を提供するAIアシスタントアプリケーションを運用しています。この会社は、アプリケーションに基盤モデル（FM）へのアクセスを与えるためにAmazon Bedroc...

Q61. あるヘルスケア系スタートアップが、利用者へ健康相談情報を提供する検索拡張生成（RAG）方式のシステムをAmazon Bedrock上に構築しています。この会社は、複数のチャンキング戦略を比較検討するとともに、2つの基盤モデル（FM...

Q51. ある製造業の企業が、AIアシスタント向けに新たな基盤モデル（FM）を選定したいと考えています。担当のGenAI開発者は、データサイエンティストがさまざまな基盤モデル（FM）の品質と安全性を評価できるよう、評価レポートを生成する必要...

Q41. ある証券会社が、プレミアム顧客と標準顧客の双方にサービスを提供する生成AI（GenAI）アプリケーションを開発しています。このアプリケーションは、Amazon API Gateway REST APIの背後に配置したAWS Lam...

Q31. ソフトウェア開発会社が、マネージド型のモデルサービス上でホストされる基盤モデル（FM）を利用する生成AI（GenAI）アプリケーション向けにAPIを設計しています。このAPIには、応答をストリーミング配信してレイテンシーを抑えるこ...

Q21. ある大学病院が、臨床文書の要約システムの稼働にAmazon Bedrockを使用しています。このシステムは、複雑な臨床文書を扱う際に一貫性のない要約を生成してしまいます。単純な臨床文書に対しては、これまで良好に機能していました。同...