AmazonAmazon ML Engineer Associate MLA-C01 Certification·ES·Actualizado 3 Aug 2026
RAG Inc. está diseñando un pipeline RAG y debe elegir un modelo de embedding y una configuración de búsqueda de similitud para usar Amazon OpenSearch Service. (seleccione DOS)
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Respuesta correcta: Usar un modelo de embedding de Bedrock como text-embedding-3-large (embeddings densos de alta dimensión), persistir vectores de embedding con la misma dimensionalidad en un índice de OpenSearch usando un campo dense_vector, y configurar el plugin k-NN de OpenSearch con HNSW y similitud de coseno para una recuperación ANN rápida., Alojar un modelo de embedding (text-embedding-3-small o large) en Bedrock o SageMaker para generar vectores, e indexarlos en OpenSearch con un mapeo dense_vector y la dimensionalidad apropiada; habilitar el plugin k-NN con la métrica de coseno y ajustar ef_construction y ef_search para las compensaciones de recall/latencia..
Por qué esta es la respuesta
Las dos opciones correctas describen un enfoque robusto para RAG con OpenSearch. Ambas utilizan modelos de embedding de alta calidad (como los de Bedrock o SageMaker) para generar vectores densos, los almacenan en OpenSearch con el tipo de campo densevector y aprovechan el plugin k-NN de OpenSearch con HNSW y similitud de coseno para una búsqueda ANN eficiente. La segunda opción añade detalles sobre la optimización de efconstruction y efsearch para equilibrar la recuperación y la latencia, lo cual es una buena práctica.
Las opciones incorrectas fallan porque:
Usar análisis de sentimiento de Comprehend no genera embeddings adecuados para similitud semántica.
Almacenar embeddings en DynamoDB no es óptimo para búsquedas de similitud vectorial a escala; OpenSearch está diseñado para esto.
Depender solo de BM25 o coincidencia de términos en texto sin procesar no captura la similitud semántica de manera efectiva para RAG.
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