AWS エージェンティック AI のためのデータベースの実証は、エージェンティック AI アプリケーションのデータレイヤーに焦点を当て、データベースドメインにおける AWS スキルを検証する実践的な Exam Lab です。この時間制限付きの評価では、AWS がプロビジョニングした実際の環境で作業し、破損した AI 搭載の顧客インテリジェンスエージェントを復元します。エージェントアクセスとメモリのための Amazon Aurora PostgreSQL と Amazon DynamoDB を設定し、ドキュメント検索のための pgvector と Amazon Bedrock Knowledge Bases をセットアップし、エージェントデバッグのための Model Context Protocol (MCP) サーバーを設定し、エージェントのデータベースクエリを最適化します。
この Exam Lab は、AWS がプロビジョニングした実際の環境で実行されます。開始後、すべての課題を完了するまでに 140 分の制限時間があります。この Exam Lab では手順のガイドは提供されますが、ヒントは提供されません。合格するには、Amazon Aurora PostgreSQL、Amazon DynamoDB、Amazon Bedrock Knowledge Bases、AWS Lambda などのデータベースサービスの熟練度を示す必要があります。
重要: 各 Exam Lab は信頼性を確保するために継続的にテストされています。受験中に何か問題があるように見える場合は、課題のガイドを注意深く見直してください。ほとんどの問題は技術的な障害ではなく、設定手順の見落としに起因します。
ヒント: 提供されたすべてのガイドを行動する前に注意深く読んだ受験者は、合格する可能性が大幅に高くなります。時間的なプレッシャーがある場合でも、各課題を十分に理解する時間を取ってください。
開始する前の注意点:
- 課題はランダム化されており、実際のシナリオの順序を反映していない場合があります。
- この Exam Lab は一時停止または再起動できません。終了した場合は、最初からやり直す必要があります。
- Exam Lab に不合格の場合、再度受験するには 25 日間待つ必要があります。
この評価の準備として、次のトレーニングをお勧めします:
- AWS SimuLearn: Create Trustworthy LLMs with Aurora Vector Database
- AWS Generative AI Developer - Agentic AI Solutions and Tool Integrations
- AWS SimuLearn: Design a NoSQL Database
