Tổng kết
Tổng kết & Chiến lược thi AIP-C01
Chúc mừng bạn đã hoàn thành workshop! Dưới đây là tổng kết kiến thức và chiến lược để bạn tự tin bước vào phòng thi.
Chiến lược làm bài thi
Quản lý thời gian
- 85 câu hỏi / 180 phút = trung bình ~2 phút/câu
- Đọc câu hỏi và loại trừ đáp án sai trước
- Nếu không chắc, đánh dấu (flag) và quay lại sau
- Dành 15-20 phút cuối để review các câu đã flag
Kỹ thuật trả lời
- Đọc kỹ câu hỏi — chú ý các từ khóa: “MOST cost-effective”, “LEAST operational overhead”, “BEST practice”
- Loại trừ đáp án rõ ràng sai trước
- Khi có 2 đáp án đều đúng, chọn đáp án phù hợp nhất với yêu cầu cụ thể của câu hỏi
- AWS luôn ưu tiên: managed services > self-managed, serverless > server-based, least privilege
Ưu tiên theo Domain weighting
| Ưu tiên | Domain | Tỷ trọng | Chiến lược |
|---|
| 1 | Domain 1: FM Integration | 31% | Ôn kỹ nhất — RAG, vector stores, prompt engineering |
| 2 | Domain 2: Implementation | 26% | Agentic AI, streaming APIs, deployment patterns |
| 3 | Domain 3: Safety & Security | 20% | Guardrails, PII, governance — AWS luôn hỏi security |
| 4 | Domain 4: Optimization | 12% | Token optimization, caching, monitoring |
| 5 | Domain 5: Testing | 11% | Model evaluation, troubleshooting |
Domain 1 + Domain 2 = 57% tổng điểm. Nếu bạn nắm vững 2 domain này, bạn đã có hơn nửa đường đến điểm đạt.
Tóm tắt kiến thức theo Domain
Domain 1: FM Integration (31%)
- Amazon Bedrock là trung tâm — hiểu rõ APIs, Knowledge Bases, Prompt Management
- RAG pipeline: Documents → Chunking → Embeddings → Vector Store → Retrieve → Generate
- Vector stores: Bedrock KB (managed), OpenSearch (scalable), Aurora pgvector (SQL)
- Chunking strategies: Fixed-size, hierarchical, semantic
- Hybrid search = keyword + semantic search
- Prompt engineering: System prompts, few-shot, chain-of-thought, Prompt Flows
Domain 2: Implementation (26%)
- Agentic AI: Bedrock Agents, Strands Agents, MCP, action groups
- Streaming:
InvokeModelWithResponseStream cho real-time UX - Model cascading: Model nhỏ cho simple tasks, model lớn cho complex tasks
- CI/CD: CodePipeline + CodeBuild cho GenAI deployments
- Cross Region Inference: Auto-failover khi region bị quá tải
Domain 3: Safety & Security (20%)
- Bedrock Guardrails: Content filters, denied topics, PII filters, prompt attack detection
- Defense-in-depth: Input filter → Guardrails → Output filter
- PII protection: Comprehend PII detection, Macie, Guardrails anonymization
- Governance: Model cards, CloudTrail audit, data lineage với Glue
- Responsible AI: Transparency, fairness, LLM-as-a-Judge
Domain 4: Optimization (12%)
- Token optimization: Prompt compression, context pruning, response limiting
- Caching: Semantic caching, prompt caching, edge caching
- Provisioned throughput vs on-demand
- Monitoring: CloudWatch, Model Invocation Logs, Logs Insights
Domain 5: Testing (11%)
- Bedrock Model Evaluations: Built-in evaluation tools
- LLM-as-a-Judge: Dùng LLM đánh giá LLM
- Troubleshooting: Context window overflow, embedding drift, prompt regression
- RAG evaluation: Retrieval quality + generation quality
Tài liệu ôn thi bổ sung
Lời khuyên cuối cùng
- Thực hành nhiều — Hands-on experience với Bedrock là cách tốt nhất để hiểu sâu
- Đọc AWS docs — Đặc biệt là Bedrock User Guide và Best Practices
- Làm practice exams — Quen với format câu hỏi và quản lý thời gian
- Tập trung vào managed services — AWS luôn ưu tiên managed solutions trong đáp án
- Hiểu trade-offs — Cost vs performance, latency vs accuracy, managed vs custom