AmazonAmazon ML Engineer Associate MLA-C01 Certification
·JA
·更新日 4 Aug 2026
法律文書SaaSであるStreamDocsは、大量のPDFが保存されたS3バケットからAmazon Bedrockナレッジベースを構築しています。セマンティック検索をサポートし、ドキュメントのメタデータ(document_id、page)を保存するベクトル検索を求めています。取得品質、保守性、およびAWSマネージドコンポーネントのバランスが最も取れている構成はどれですか?
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正解: PDFを含むS3バケットプレフィックスをデータソースとして使用するようにBedrockナレッジベースを設定します。テキストを抽出し、ドキュメントを重複するテキストチャンク(チャンクあたり約500トークン、50〜100トークンの重複)に分割し、メタデータ(document_id、page)を保持します。HNSW ANNを使用してk-NN(dense_vector)フィールドでAmazon OpenSearch Serviceにベクトルをインデックス化し、OpenSearchインデックスにメタデータを保存します。IAMロールを介したS3およびOpenSearchアクセスにKMS暗号化を使用します。.
これが解答である理由
このオプションは、Bedrockナレッジベース、S3、およびOpenSearch Serviceを組み合わせることで、セマンティック検索とメタデータ保存の要件を最も効果的に満たします。Bedrockナレッジベースは、S3からのPDFの取り込み、テキスト抽出、チャンキング、埋め込み生成を自動化し、取得品質を高めます。OpenSearch Serviceは、HNSW ANNによる効率的なベクトル検索と、documentidやpageなどのメタデータの保存をサポートし、高い保守性とスケーラビリティを提供します。IAMロールとKMS暗号化は、セキュリティを確保します。他のオプションは、スケーラビリティ、検索品質、またはマネージドサービスの利用において課題があります。
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