A retail company has a generative AI (GenAI) product recommendation application that uses Amazon Bedrock. The application suggests products to customers based on browsing history and demographics. The company needs to implement fairness evaluation across multiple demographic groups to detect and measure bias in recommendations between two prompt approaches. The company wants to collect and monitor fairness metrics in real time. The company must receive an alert if the fairness metrics show a discrepancy of more than 15% between demographic groups. The company must receive weekly reports that compare the performance of the two prompt approaches. Which solution will meet these requirements with the LEAST custom development effort?
小売会社には、Amazon Bedrock を使用した生成 AI (GenAI) 製品推奨アプリケーションがあります。このアプリケーションは、閲覧履歴と人口統計に基づいて顧客に製品を提案します。同社は、2 つの即時アプローチ間の推奨事項の偏りを検出して測定するために、複数の人口統計グループにわたる公平性評価を実装する必要があります。同社は、公平性の指標をリアルタイムで収集して監視したいと考えています。公平性指標が人口統計グループ間で 15% を超える差異を示した場合、企業はアラートを受け取る必要があります。企業は、2 つの即時アプローチのパフォーマンスを比較する週次レポートを受け取る必要があります。最小限のカスタム開発労力でこれらの要件を満たすソリューションはどれですか?