クイズ：データ検証・処理・品質改善（D1 タスク 1.3.1〜1.3.4）

クイズ1

RAG のナレッジソースとして投入予定のデータセットについて、欠損率や一意性などの品質ルールを定義し、投入前に基準を満たすか自動評価したいと考えています。最も適切な AWS サービスはどれですか。

大量のスキャンされた請求書 PDF から、文字・表・フォーム項目を抽出して GenAI の入力にしたいと考えています。最も適切な AWS サービスはどれですか。

テキストデータから感情・エンティティ・言語・PII を抽出して前処理に使いたいと考えています。最も適切な AWS サービスはどれですか。

ドキュメント・画像・音声・動画が混在する多様な入力から、構造化データをマネージドに一括抽出したいと考えています。最も適切な AWS の機能はどれですか。

あるチームが、スキャン文書の表抽出に Textract を使うか Comprehend を使うか迷っています。スキャンされた帳票から表構造を取り出す目的に合致するのはどちらで、その理由は何ですか。

マルチモーダルモデルへ画像とテキストを同時に渡す際、モデル別の入力形式差を吸収して統一的に扱う最も適切な方法はどれですか。

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