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AWS · AIP-C01

AWS Certified Generative AI Developer – Professional

AIP-C01 英文 PDF 練習題，共 136 題，按題庫順序提供題目、原腳本支持的選項、答案及已有解析。本方案僅適用於此考試，一次付費，不自動續費。

考試介紹

面向生成式 AI 開發人員，考覈在 AWS 上設計、構建、保護及部署生產級生成式 AI 應用。

考試代碼
AIP-C01
官方考試／認證名稱
AWS Certified Generative AI Developer – Professional
考試形式
單選題及多選題
考試時長
180 分鐘
官方考試題量
75 題
官方可選考試語言
英文、日文、韓文、簡體中文

官方考試語言與下方練習題文件的語言分別列出；實際考試版本及可選語種以官方預約頁面爲準。

官方來源：官方資料
信息覈對日期：2026-10-20

支持的語言

  • 英文
  • 簡體中文
先試閱，再決定

前20 題免費試閱

題庫共 136 題

題目按題庫原始順序展示。展開查看答案和解析。

本頁試閱由簡體題庫轉換爲繁體中文。

免責聲明：本站所有題目均整理自互聯網，僅供學習參考。

第 16 題

Question#16Topic1

一家公司正在使用 AWS Lambda 和 REST API 構建推理代理來自動化支持工作流程。系統必須在交互過程中保留內存，共享相關的代理狀態，並支持事件驅動的調用和同步調用。系統還必須強制執行訪問控制和基於會話的權限。
哪種步驟組合提供了最具可擴展性的解決方案？ （選擇兩個。）

  1. A.使用 Amazon Bedrock AgentCore 管理內存和會話感知推理。部署具有內置身份支持、事件處理和可觀察性的代理。
  2. B.使用 Amazon API Gateway 和 Amazon EventBridge 將 Lambda 函數和 REST API 註冊爲操作。使 Amazon Bedrock AgentCore 能夠調用 Lambda 函數和 REST API，而無需自定義編排代碼。
  3. C.使用 Amazon Bedrock Agents 進行推理和對話管理。使用 AWS Step Functions 和 Amazon SQS 隊列進行編排。將代理狀態存儲在 Amazon DynamoDB 中以維護步驟之間的內存。
  4. D.將推理邏輯部署爲 Amazon API Gateway 後面的 Amazon ECS 上的容器。使用 Amazon Aurora 存儲內存數據和身份數據。
  5. E.使用 Amazon Kendra 和 Amazon Bedrock 構建自定義 RAG 管道。使用 AWS Lambda 編排工具調用。將代理狀態存儲在 Amazon S3 中。
查看答案與解析

答案

AB

解析



第 17 題

Question#17Topic1

一家金融服務公司正在開發檢索增強生成 (RAG) 應用程序，以幫助投資分析師查詢跨多種投資工具、市場部門和監管環境的複雜財務關係。該數據集包含具有多跳關係的高度互連的實體。分析師必須能夠全面檢查這些關係，以提供準確的投資指導。該應用程序必須提供全面的答案，以捕獲金融實體之間的間接關係。應用程序必須在 3 秒內產生響應。
哪種解決方案能夠以最少的運營開銷滿足這些要求？

  1. A.將 Amazon Bedrock 知識庫與 Graph RAG 和 Amazon Neptune Analytics 結合使用來存儲財務數據。分析實體之間的多跳關係並自動識別跨文檔的相關信息。
  2. B.使用 Amazon Bedrock 知識庫和 Amazon OpenSearch Service 矢量存儲來實現自定義關係識別邏輯，該邏輯使用 AWS Lambda 函數按順序查詢多個矢量嵌入。
  3. C.使用 Amazon OpenSearch Serverless 矢量數據庫進行 k 最近鄰 (k-NN) 搜索。在 Amazon EC2 Auto Scaling 組中運行的應用程序層中實施手動關係映射。
  4. D.使用 Amazon DynamoDB 將財務數據存儲在自定義索引系統中。使用 AWS Lambda 函數根據輸入問題查詢相關記錄。使用 Amazon SageMaker AI 生成響應。
查看答案與解析

答案

A

解析



第 18 題

Question#18Topic1

一家醫療保健公司使用 Amazon Bedrock 部署一個生成臨牀文檔摘要的應用程序。該應用程序的響應質量不一致，偶爾會出現事實幻覺。每月成本超出公司預計 40%。 GenAI 開發人員必須實施近乎實時的監控解決方案來檢測幻覺、識別異常代幣消耗並提供成本異常的早期預警。該解決方案必須需要最少的定製開發工作和維護開銷。
哪種解決方案可以滿足這些要求？

  1. A.配置 Amazon CloudWatch 警報以監控 InputTokenCount 和 OutputTokenCount 指標以檢測異常。將模型調用日誌存儲在 Amazon S3 存儲桶中。使用 AWS Glue 和 Amazon Athena 識別潛在的幻覺。
  2. B.運行 Amazon Bedrock 評估作業，使用基於 LLM 的判斷來檢測幻覺。配置 Amazon CloudWatch 以跟蹤令牌使用情況。創建 AWS Lambda 函數來處理 CloudWatch 指標。配置 Lambda 函數以發送使用模式通知。
  3. C.配置 Amazon Bedrock 以將模型調用日誌存儲在 Amazon S3 存儲桶中。啓用文本輸出日誌記錄。配置 Amazon Bedrock 護欄以運行上下文接地檢查以檢測幻覺。爲令牌使用指標創建 Amazon CloudWatch 異常檢測警報。
  4. D.使用 AWS CloudTrail 記錄所有 Amazon Bedrock API 調用。在 Amazon QuickSight 中創建自定義控制面板以可視化令牌使用模式。使用 Amazon SageMaker Model Monitor 檢測生成的摘要中的質量偏差。
查看答案與解析

答案

C

解析



第 19 題

Question#19Topic1

一家公司正在構建生成式人工智能 (GenAI) 應用程序，該應用程序可根據各種內部和外部數據源生成內容。該公司希望確保生成的輸出完全可追溯。應用程序必須支持數據源註冊並啓用元數據標記以將內容歸因於其原始源。應用程序還必須維護整個管道中數據訪問和使用的審覈日誌。
哪種解決方案可以滿足這些要求？

  1. A.使用 AWS Lake Formation 對數據源進行編目並控制訪問。直接在 Amazon S3 中應用元數據標籤。使用 AWS CloudTrail 監控 API 活動。
  2. B.使用 AWS Glue 數據目錄註冊和標記數據源。使用 Amazon CloudWatch Logs 監控訪問模式和應用程序行爲。
  3. C.將數據存儲在 Amazon S3 中並使用對象標記進行歸因。使用 AWS Glue 數據目錄來管理架構信息。使用 AWS CloudTrail 記錄對 S3 存儲桶的訪問。
  4. D.使用 AWS Glue 數據目錄註冊所有數據源。將元數據標籤應用於屬性數據源。使用 AWS CloudTrail 記錄跨服務的訪問和活動。
查看答案與解析

答案

D

解析



第 20 題

Question#20Topic1

一家金融服務公司需要構建一個使用 Amazon Bedrock 處理季度報告的文檔分析系統。系統必須分析財務數據、執行情緒分析並驗證各批次報告的合規性。每批次包含 5 個報告。每個報告都需要多次基礎模型 (FM) 調用。每批次解決方案必須在 10 秒內完成分析。當前每個批次的順序處理需要 45 秒。
哪種解決方案可以滿足這些要求？

  1. A.使用具有預配置併發性的 AWS Lambda 函數來按順序處理每種分析類型。將 Lambda 函數超時配置爲 10 秒。配置具有指數退避的自動重試。
  2. B.將 AWS Step Functions 與並行狀態結合使用，同時爲每種分析類型調用單獨的 AWS Lambda 函數。配置 Amazon Bedrock 客戶端超時。使用 Amazon CloudWatch 指標來跟蹤執行時間和模型推理延遲。
  3. C.創建 Amazon SQS 隊列來緩衝分析請求。使用預留併發部署多個 AWS Lambda 函數。配置每個 Lambda 函數以按順序處理每個報告的不同方面，然後合併結果。
  4. D.部署運行按順序處理每個報告的容器的 Amazon ECS 集羣。使用負載均衡器來分配批量工作負載。根據CPU利用率配置自動伸縮策略以應對需求波動。
查看答案與解析

答案

B

解析



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