Amazon Web Services ブログ

Category: Amazon Bedrock Knowledge Bases

Amazon Bedrock Knowledge BasesでSAPおよびエンタープライズデータから新たな可能性を解き放つ

生成AI(Generative AI)の力とエンタープライズデータインテリジェンスを組み合わせた新しいソリューションを見てみましょう。この記事では、Amazon Bedrock Knowledge Basesが組織のSAPおよびエンタープライズデータの活用方法をどのように革新し、イノベーション、効率性、戦略的意思決定のための新たな可能性を創出しているかを探ります。自然言語クエリから自動化されたドキュメント処理、インテリジェントなインサイト生成まで、このソリューションが企業のSAP投資をAI時代の戦略的資産に変革する方法をご紹介します。

東京海上日動システムズ株式会社様の AWS 生成 AI 事例:全社生成 AI 実行基盤とエンタープライズ RAG システムの構築

東京海上日動システムズ様における全社向け生成 AI 実行基盤の構築事例を紹介しています。マルチアカウント構成による基盤設計の考え方や、RAG システムにおける技術選定と実装の工夫、コスト最適化の取り組みなど、企業での生成 AI 活用を検討される際の参考となる内容です。

SAP 対応エージェンティック AI アシスタントを AWS の生成 AI サービスで実現

AWSとSAPは、最先端の生成AIサービス、堅牢なインフラストラクチャ、豊富な実装リソースの包括的なスイートにより、生成AI導入ジャーニーのあらゆる段階で顧客を支援します。これらの提供サービスはSAPシステムと統合でき、AWSとSAPの広大なクラウドサービスエコシステムを補完します。
このブログ(2部構成のシリーズのパート1)では、Amazon Bedrockおよびその他のAWSサービスを活用して、MS Teams、Slack、Streamlitユーザーインターフェースを通じて統一されたビューで自然言語を使用してSAPおよび非SAPデータソースから洞察を得る方法について説明し、実例を示します。

JWT を使用した Amazon Bedrock と Amazon OpenSearch Service による SaaS 向けマルチテナント RAG 実装

本ブログでは、RAG 実装で使用される Vector DB の一つである Amazon OpenSearch Service を例に、JSON Web Token(JWT)と FGAC を組み合わせたテナント分離パターンとテナントリソースへのルーティング方法を紹介します。