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AWS Certified Generative AI Developer - Professional (AIP-C01) に合格した備忘録

#aws #generative-ai #certification
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はじめに

先日、AWS Certified Generative AI Developer - Professionalに合格しました。控えているAWS Summitの前に限定Swagを受け取る資格が欲しかったため、受験しました。

合格スコア 少しギリギリですが、無事合格でした！これで無事本当の全冠になりました。

試験概要としてはこんな感じです：

AWS Certified Generative AI Developer - Professional (AIP-C01) - AWS Certified Generative AI Developer - Professional
AWS Certified Generative AI Developer - Professional 試験に関する情報
AWS Certified Generative AI Developer - Professional (AIP-C01) - AWS Certified Generative AI Developer - Professional favicon https://docs.aws.amazon.com/ja_jp/aws-certification/latest/ai-professional-01/ai-professional-01.html

GenAI デベロッパーの役割を担う方を対象としています。本試験では、受験者が基盤モデル (FM) をアプリケーションとビジネスワークフローに効果的に統合できるかどうかが検証されます。この認定は、AWS テクノロジーを使用して GenAI ソリューションを本番環境に実装する方法に関する実践的な知識を証明するものです。

勉強したことまとめ

Amazon Bedrock Knowledge Bases

RAGを作るためのマネージドサービス。ベクトルデータベースやembeddingモデルをマネージドで作ってくれるので、こちら側では対象のデータを接続するぐらいしかやることがない。ベクトルDBとしてはAmazon S3 Vectors、Amazon Aurora PostgreSQL (pgvector)、Amazon OpenSearch Serverless、Pineconeなどがサポートされている

RAGを呼び出す際は２種類のAPIがあり、RetrieveAndGenerateかRetrieve。メタデータを利用したフィルタも適用可能。ソース帰属機能付き。以下の動画が非常にわかりやすい

その他参考資料:

【いまさら聞けない】Amazon Bedrock Knowledge BasesでRAG環境を構築する手順 | DevelopersIO
【いまさら聞けない】Amazon Bedrock Knowledge BasesでRAG環境を構築する手順 | DevelopersIO favicon https://dev.classmethod.jp/articles/amazon-bedrock-knowledge-bases-rag/
【いまさら聞けない】Amazon Bedrock Knowledge BasesでRAG環境を構築する手順 | DevelopersIO
Amazon S3 Vectors をベクトルストアにした Amazon Bedrock Knowledge Bases のノーコード RAG 構築をゼロから解説 | DevelopersIO
本記事ではコードを書かずに、Amazon S3 Vectors をベクトルストアとして接続した Bedrock Knowledge Bases で RAG を構築する手順を紹介します。 開発はあまり馴染みがない方やインフラエンジニア向けにも分かりやすいように、ハンズオン的に実施できる内容を目指しました。
Amazon S3 Vectors をベクトルストアにした Amazon Bedrock Knowledge Bases のノーコード RAG 構築をゼロから解説 | DevelopersIO favicon https://dev.classmethod.jp/articles/bedrock-knowledge-bases-s3-vectors-rag-no-code/
Amazon S3 Vectors をベクトルストアにした Amazon Bedrock Knowledge Bases のノーコード RAG 構築をゼロから解説 | DevelopersIO

Amazon Bedrock Guardrails

入力プロンプトと出力結果の両方に適用できるガードレールを設定できる。トピックのブロック、PIIのマスク、プロンプトインジェクションの防御などが可能

わかりやすい:

安心してAIを使うために - Amazon Bedrock Guardrails 仕組みと動作結果 - サーバーワークスエンジニアブログ
こんにちは、近藤（りょう）です！ 生成AIを業務に導入する企業は急速に増えています。運用を検討する際に課題となるのが、一般的な大規模言語モデル（LLM）の応答制限機能だけでは十分でない点です。 社外秘情報や個人情報の漏洩リスク、組織独自のルール適用、ヘイトスピーチや危険な発言の完全なブロックなど、ビジネスに求められるセキュリティ要件を満たしきれない場合があります。 こうした課題を解決するために提供されているのが Amazon Bedrock Guardrails です。 本記事では、Amazon Bedrock Guardrails が生成AIアプリケーションの セーフティレイヤー としてどの…
安心してAIを使うために - Amazon Bedrock Guardrails 仕組みと動作結果 - サーバーワークスエンジニアブログ favicon https://blog.serverworks.co.jp/2025/09/24/092804
安心してAIを使うために - Amazon Bedrock Guardrails 仕組みと動作結果 - サーバーワークスエンジニアブログ

Amazon Bedrock AgentCore

様々なコンポーネントがある これはAIにまとめさせたやつ

コンポーネント役割
Runtimeセキュアなサーバーレス実行環境。セッションごとに隔離されたmicroVM、最大数千セッションへ瞬時にスケール
Memory短期(セッション単位)・長期(共有)のメモリ管理。セッションをまたいだ状態保持
Gateway既存API・LambdaをMCP互換ツールに変換し、外部MCPサーバーへ接続
IdentityCognito/Entra ID/Okta/OAuthと統合した認証・アクセス制御(M2M認証)
Browserクラウドベースのセキュアなブラウザランタイム(エージェントがWeb操作)
Code Interpreterサンドボックス環境でのセキュアなコード実行
Observability分散トレーシング・メトリクス・ログによるエージェント可視化
Policyエージェントのアクションに対する集中制御
  • Strands Agents:AWSネイティブのエージェントオーケストレーション。複数ツールを「decode→correlate→normalize→route」のような統制されたフロー(Strand)に構成
  • AWS Agent Squad:マルチエージェントシステム構築

わかりやすい:

【Amazon Bedrock】Bedrock Agents × Strands Agents × AgentCoreの機能を整理してみた
【Amazon Bedrock】Bedrock Agents × Strands Agents × AgentCoreの機能を整理してみた favicon https://zenn.dev/t_oishi/articles/71201ab711954e
【Amazon Bedrock】Bedrock Agents × Strands Agents × AgentCoreの機能を整理してみた

Amazon Bedrock Prompt Management

プロンプトのバージョン管理ができる

Amazon Bedrock Flows

なんかフローを作れるすごいやつ

Amazon Bedrock Model Evaluation

LLM-as-a-JudgeでLLMにjudgeさせられる

AWS AppConfig

デプロイなしでアプリケーションのパラメータを変えたりできるやつ