Amazon Web Services ブログ

Category: Amazon Machine Learning

Amazon Bedrock と Amazon FSx for NetApp ONTAP を使用して AWS で RAG ベースの生成 AI アプリケーションを構築する

このブログでは、Amazon Bedrock と Amazon FSx for NetApp ONTAP を使用して、企業固有の非構造化ユーザーファイルデータを簡単、高速、かつ安全な方法で Amazon Bedrock に取り込み、AWS 上の生成 AI アプリケーションに RAG エクスペリエンスを提供するソリューションを紹介します。

Amazon Bedrock で利用可能になった Meta からの Llama 3.2 モデルの紹介: 新世代のマルチモーダルビジョンモデルと軽量モデル

7 月に、AWS は Llama 3.1 モデルが Amazon Bedrock で利用可能になったことをお知 […]

図2 ：カーボンクレジットのポートフォリオ例

寄稿：大阪ガス株式会社による生成 AI を使ったカーボンクレジット評価システムのご紹介（後半）

本稿は、 当社株式会社による生成AIを使ったカーボンクレジット評価システムの取り組みについて、執行役員 事業創造本部長 夏秋 英治様より寄稿いただきました。前半、後半の 2 回に分けてご紹介いただきます。本稿は、その後半となります。

図4: AWSアーキテクチャ概要

寄稿：大阪ガス株式会社による生成 AI を使ったカーボンクレジット評価システムのご紹介（前半）

本稿は、 大阪ガス株式会社による生成 AI を使ったカーボンクレジット評価システムの取り組みについて、未来価値開発部 カーボンクレジット開発ユニットリーダー 岡田 和也様より寄稿いただきました。前半、後半の 2 回に分けてご紹介いただきます。本稿は、その前半となります。

ANA X が実践する生成 AI でのお客様の声 (VoC) 分析

ANA X が実践する生成 AI でのお客様の声 (VoC) 分析

生成 AI がコンタクトセンターでの VoC 分析にどのように貢献するか、特に最新の LLM (大規模言語モデル) 技術を用いた手法の利点と従来手法との比較した際の優位性についてを紹介します。

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