クイズ：Titan Embeddings と埋め込みソリューション選定（D1 タスク 1.5.2）
クイズ1
RAG システムで、テキストクエリで画像を、画像で関連テキストを相互に検索したいという要件があります。最も適切な埋め込みモデルはどれですか。
クイズ2
RAG の検索品質が突然劣化しました。調査の結果、取り込み時と検索時で異なる埋め込みモデルが使われていました。最も適切な対処はどれですか。
クイズ3
埋め込みモデルとテキスト生成 FM の役割について、最も正確な説明はどれですか。
クイズ4
埋め込みモデルの次元数を選ぶとき、考慮すべきトレードオフとして最も正確なのはどれですか。
クイズ5
あるチームが、テキスト検索だけの RAG で Titan Text Embeddings を使うか Titan Multimodal Embeddings を使うか迷っています。テキストのみの検索要件に合致するのはどちらで、その理由は何ですか。
クイズ6
埋め込みモデルを別のモデルへ変更する判断をしたとき、ベクトルストアに対して必ず行うべき作業はどれですか。
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