コンテンツ分野 4: GenAI アプリケーションの運用効率と最適化

スキル 4.1.1: 有効性を維持しながら FM コストを削減するトークン効率システムを開発する (トークンの推定と追跡、コンテキストウィンドウの最適化、応答サイズのコントロール、プロンプト圧縮、コンテキストプルーニング、応答制限の使用など)。

スキル 4.1.2: コスト効率の高いモデル選択フレームワークを作成する (コスト能力のトレードオフ評価、クエリの複雑さに基づく階層化された FM、応答品質に対する推論コストバランシング、価格対性能比の測定、効率的な推論パターンの使用など)。

スキル 4.1.3: GenAI ワークロードのリソース利用とスループットを最大化する高パフォーマンス FM システムを開発する (バッチ戦略、容量プランニング、使用率モニタリング、自動スケーリング構成、プロビジョンドスループット最適化の使用など)。

スキル 4.1.4: 不必要な FM 呼び出しを回避することでコストを削減して応答時間を改善するインテリジェントなキャッシュシステムを作成する (セマンティックキャッシュ、結果フィンガープリンティング、エッジキャッシュ、決定論的リクエストハッシュ、プロンプトキャッシュの使用など)。

スキル 4.2.1: レイテンシーとコストのトレードオフに対処し FM に関するユーザーエクスペリエンスを向上させる即応型 AI システムを作成する (事前計算を使用した予測可能なクエリの実行、時間的制約のあるアプリケーション向けのレイテンシーが最適化された Amazon Bedrock モデル、複雑なワークフローに対する並列リクエスト、応答ストリーミング、パフォーマンスベンチマークの使用など)。

スキル 4.2.2: FM コンテキスト拡張の検索対象情報の関連性と処理速度を向上させるように検索パフォーマンスを強化する (インデックス最適化、クエリの前処理、カスタムスコアリングによるハイブリッド検索実装の使用など)。

スキル 4.2.3: GenAI ワークロード固有のスループットの課題に対処するように FM スループット最適化を実装する (トークン処理最適化、バッチ推論戦略、同時モデル呼び出し管理の使用など)。

スキル 4.2.4: 特定の GenAI ユースケースで最適な結果が得られるように FM パフォーマンスを強化する [モデル固有のパラメータ構成の使用、A/B テストを使用した改善点の評価、要件に基づく適切な温度 (Temperature) とトップ K (top-k)/トップ P (top-p) 選択の使用など]。

スキル 4.2.5: FM ワークロードに特化した効率的なリソース割り当てシステムを作成する (トークン処理要件に対する容量プランニング、プロンプトパターンと完成パターンに対する使用率モニタリング、GenAI トラフィックパターン向けに最適化された自動スケーリング構成の使用など)。

スキル 4.2.6: GenAI ワークフロー向けに FM システムのパフォーマンスを最適化する (API コールプロファイリングを使用したプロンプト-完成パターン、ベクトルデータベースクエリ最適化を使用した検索拡張、LLM 推論固有のレイテンシー削減手法、効率的なサービスコミュニケーションパターンの使用など)。

スキル 4.3.1: FM アプリケーションのパフォーマンスを完全に可視化する包括的なオブザーバビリティシステムを作成する (運用メトリクス、パフォーマンストレース、FM インタラクショントレース、カスタムダッシュボードでのビジネスインパクトメトリクスの使用など)。

スキル 4.3.2: 問題を事前に特定し FM 実装に固有の重要業績評価指標を評価するための包括的な GenAI モニタリングシステムを実装する (CloudWatch を使用したトークンの使用状況、プロンプトの有効性、ハルシネーション率、応答品質・トークンのバーストパターンと応答ドリフトの異常検出・Amazon Bedrock のモデル呼び出しログを使用した詳細なリクエストおよび応答分析の実行・パフォーマンスベンチマーク・コスト異常検出の使用など)。

スキル 4.3.3: FM アプリケーションに実用的なインサイトを提供する統合オブザーバビリティソリューションを開発する (運用メトリクスダッシュボード、ビジネスインパクト視覚化、コンプライアンスモニタリング、フォレンジックトレーサビリティと監査ログ記録、ユーザーインタラクション追跡、モデル挙動パターン追跡の使用など)。

スキル 4.3.4: FM に最適なツール運用と利用を確保するために、ツールパフォーマンスフレームワークを作成する (コールパターン追跡、パフォーマンスメトリクス収集、ツールコールのオブザーバビリティ、マルチエージェントコーディネーション追跡、異常検出のための利用状況ベースラインの使用など)。

スキル 4.3.5: ベクトルストアの最適な運用と FM 拡張の信頼性を確保するベクトルストア運用管理システムを作成する (ベクトルデータベースのパフォーマンスモニタリング、自動インデックス最適化ルーチン、データ品質検証プロセスの使用など)。

スキル 4.3.6: 従来の ML システムにない GenAI 固有の障害モードを特定する FM 固有のトラブルシューティングフレームワークを開発する (ゴールデンデータセットを使用したハルシネーションの検出、出力差分手法を使用した応答一貫性分析の実施、推論パストレースを使用した論理エラーの特定、特化型のオブザーバビリティパイプラインの使用など)。