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AWS · AIP-C01

AWS Certified Generative AI Developer – Professional

AIP-C01 英文 PDF 练习题，共 136 题，按题库顺序提供题目、原脚本支持的选项、答案及已有解析。本方案仅适用于此考试，一次付费，不自动续费。

考试介绍

面向生成式 AI 开发人员，考核在 AWS 上设计、构建、保护及部署生产级生成式 AI 应用。

考试代码
AIP-C01
官方考试／认证名称
AWS Certified Generative AI Developer – Professional
考试形式
单选题及多选题
考试时长
180 分钟
官方考试题量
75 题
官方可选考试语言
英文、日文、韩文、简体中文

官方考试语言与下方练习题文件的语言分别列出；实际考试版本及可选语种以官方预约页面为准。

官方来源：官方资料
信息核对日期：2026-10-20

支持的语言

  • 英文
  • 简体中文
先试阅，再决定

前20 题免费试阅

题库共 136 题

题目按题库原始顺序展示。展开查看答案和解析。

免责声明：本站所有题目均整理自互联网，仅供学习参考。

第 16 题

Question#16Topic1

一家公司正在使用 AWS Lambda 和 REST API 构建推理代理来自动化支持工作流程。系统必须在交互过程中保留内存，共享相关的代理状态，并支持事件驱动的调用和同步调用。系统还必须强制执行访问控制和基于会话的权限。
哪种步骤组合提供了最具可扩展性的解决方案？ （选择两个。）

  1. A.使用 Amazon Bedrock AgentCore 管理内存和会话感知推理。部署具有内置身份支持、事件处理和可观察性的代理。
  2. B.使用 Amazon API Gateway 和 Amazon EventBridge 将 Lambda 函数和 REST API 注册为操作。使 Amazon Bedrock AgentCore 能够调用 Lambda 函数和 REST API，而无需自定义编排代码。
  3. C.使用 Amazon Bedrock Agents 进行推理和对话管理。使用 AWS Step Functions 和 Amazon SQS 队列进行编排。将代理状态存储在 Amazon DynamoDB 中以维护步骤之间的内存。
  4. D.将推理逻辑部署为 Amazon API Gateway 后面的 Amazon ECS 上的容器。使用 Amazon Aurora 存储内存数据和身份数据。
  5. E.使用 Amazon Kendra 和 Amazon Bedrock 构建自定义 RAG 管道。使用 AWS Lambda 编排工具调用。将代理状态存储在 Amazon S3 中。
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答案

AB

解析



第 17 题

Question#17Topic1

一家金融服务公司正在开发检索增强生成 (RAG) 应用程序，以帮助投资分析师查询跨多种投资工具、市场部门和监管环境的复杂财务关系。该数据集包含具有多跳关系的高度互连的实体。分析师必须能够全面检查这些关系，以提供准确的投资指导。该应用程序必须提供全面的答案，以捕获金融实体之间的间接关系。应用程序必须在 3 秒内产生响应。
哪种解决方案能够以最少的运营开销满足这些要求？

  1. A.将 Amazon Bedrock 知识库与 Graph RAG 和 Amazon Neptune Analytics 结合使用来存储财务数据。分析实体之间的多跳关系并自动识别跨文档的相关信息。
  2. B.使用 Amazon Bedrock 知识库和 Amazon OpenSearch Service 矢量存储来实现自定义关系识别逻辑，该逻辑使用 AWS Lambda 函数按顺序查询多个矢量嵌入。
  3. C.使用 Amazon OpenSearch Serverless 矢量数据库进行 k 最近邻 (k-NN) 搜索。在 Amazon EC2 Auto Scaling 组中运行的应用程序层中实施手动关系映射。
  4. D.使用 Amazon DynamoDB 将财务数据存储在自定义索引系统中。使用 AWS Lambda 函数根据输入问题查询相关记录。使用 Amazon SageMaker AI 生成响应。
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答案

A

解析



第 18 题

Question#18Topic1

一家医疗保健公司使用 Amazon Bedrock 部署一个生成临床文档摘要的应用程序。该应用程序的响应质量不一致，偶尔会出现事实幻觉。每月成本超出公司预计 40%。 GenAI 开发人员必须实施近乎实时的监控解决方案来检测幻觉、识别异常代币消耗并提供成本异常的早期预警。该解决方案必须需要最少的定制开发工作和维护开销。
哪种解决方案可以满足这些要求？

  1. A.配置 Amazon CloudWatch 警报以监控 InputTokenCount 和 OutputTokenCount 指标以检测异常。将模型调用日志存储在 Amazon S3 存储桶中。使用 AWS Glue 和 Amazon Athena 识别潜在的幻觉。
  2. B.运行 Amazon Bedrock 评估作业，使用基于 LLM 的判断来检测幻觉。配置 Amazon CloudWatch 以跟踪令牌使用情况。创建 AWS Lambda 函数来处理 CloudWatch 指标。配置 Lambda 函数以发送使用模式通知。
  3. C.配置 Amazon Bedrock 以将模型调用日志存储在 Amazon S3 存储桶中。启用文本输出日志记录。配置 Amazon Bedrock 护栏以运行上下文接地检查以检测幻觉。为令牌使用指标创建 Amazon CloudWatch 异常检测警报。
  4. D.使用 AWS CloudTrail 记录所有 Amazon Bedrock API 调用。在 Amazon QuickSight 中创建自定义控制面板以可视化令牌使用模式。使用 Amazon SageMaker Model Monitor 检测生成的摘要中的质量偏差。
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答案

C

解析



第 19 题

Question#19Topic1

一家公司正在构建生成式人工智能 (GenAI) 应用程序，该应用程序可根据各种内部和外部数据源生成内容。该公司希望确保生成的输出完全可追溯。应用程序必须支持数据源注册并启用元数据标记以将内容归因于其原始源。应用程序还必须维护整个管道中数据访问和使用的审核日志。
哪种解决方案可以满足这些要求？

  1. A.使用 AWS Lake Formation 对数据源进行编目并控制访问。直接在 Amazon S3 中应用元数据标签。使用 AWS CloudTrail 监控 API 活动。
  2. B.使用 AWS Glue 数据目录注册和标记数据源。使用 Amazon CloudWatch Logs 监控访问模式和应用程序行为。
  3. C.将数据存储在 Amazon S3 中并使用对象标记进行归因。使用 AWS Glue 数据目录来管理架构信息。使用 AWS CloudTrail 记录对 S3 存储桶的访问。
  4. D.使用 AWS Glue 数据目录注册所有数据源。将元数据标签应用于属性数据源。使用 AWS CloudTrail 记录跨服务的访问和活动。
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答案

D

解析



第 20 题

Question#20Topic1

一家金融服务公司需要构建一个使用 Amazon Bedrock 处理季度报告的文档分析系统。系统必须分析财务数据、执行情绪分析并验证各批次报告的合规性。每批次包含 5 个报告。每个报告都需要多次基础模型 (FM) 调用。每批次解决方案必须在 10 秒内完成分析。当前每个批次的顺序处理需要 45 秒。
哪种解决方案可以满足这些要求？

  1. A.使用具有预配置并发性的 AWS Lambda 函数来按顺序处理每种分析类型。将 Lambda 函数超时配置为 10 秒。配置具有指数退避的自动重试。
  2. B.将 AWS Step Functions 与并行状态结合使用，同时为每种分析类型调用单独的 AWS Lambda 函数。配置 Amazon Bedrock 客户端超时。使用 Amazon CloudWatch 指标来跟踪执行时间和模型推理延迟。
  3. C.创建 Amazon SQS 队列来缓冲分析请求。使用预留并发部署多个 AWS Lambda 函数。配置每个 Lambda 函数以按顺序处理每个报告的不同方面，然后合并结果。
  4. D.部署运行按顺序处理每个报告的容器的 Amazon ECS 集群。使用负载均衡器来分配批量工作负载。根据CPU利用率配置自动伸缩策略以应对需求波动。
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答案

B

解析



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