Amazon Web Services ブログ
Category: Amazon Bedrock
Amazon Titan Text Embeddings V2、Amazon OpenSearch Serverless、および Amazon Bedrock Knowledge Bases における バイナリ埋め込みを使用した費用対効果の高い RAG アプリケーションの構築
本日、Amazon Bedrock Knowledge Bases と Amazon OpenSearch Serverless における Amazon Titan Text Embeddings V2 用のバイナリ埋め込みの提供開始を発表できることを嬉しく思います。Amazon Bedrock でのバイナリ埋め込みと OpenSearch Serverless でのバイナリベクトルストアのサポートにより、Amazon Bedrock Knowledge Bases でバイナリ埋め込みとバイナリベクトルストアを使用した Retrieval Augmented Generation (RAG) アプリケーションを構築し、メモリ使用量と全体的なコストを削減することができます。
生成 AI を使用して公益事業者の顧客エクスペリエンスとフィールド サービスの効率を向上
本記事は 2024 年 10 月 14 日に公開された “Improving Utility cu […]
Amazon Bedrock Agents を使用して堅牢な生成 AI アプリケーションを構築するためのベストプラクティス – Part 2
この連載の第 1 部では、Amazon Bedrock Agents を使用して正確で信頼性の高いエージェントを作成するためのベストプラクティスを探りました。この第 2 部では、堅牢で拡張性が高く、セキュアなインテリジェントエージェントを構築するのに役立つ、アーキテクチャ上の考慮事項と開発ライフサイクルのプラクティスについて詳しく説明します。会話型 AI の世界を探索し始めたばかりの方も、既存のエージェントのデプロイメントを最適化したい方も、この包括的なガイドは長期的に価値のある洞察と実践的なヒントを提供し、目標達成の助けとなるでしょう。
Amazon Bedrock Agents を使用して堅牢な生成 AI アプリケーションを構築するためのベストプラクティス – Part 1
この 2 部構成のシリーズでは、Amazon Bedrock Agents を使用して生成 AI アプリケーションを構築するためのベストプラクティスを探ります。パート 1 では、正確で信頼できるエージェントの作成に焦点を当てます。パート 2 では、アーキテクチャの考慮事項と開発ライフサイクルの実践について説明します。
Amazon Bedrockを使用し生成 AI メタデータで AWS Glue Data Catalog を強化する
本記事は、2024/11/15 に公開された Enrich your AWS Glue Data Catalo […]
AWS Weekly Roundup: re:Invent 2024 での AWS BuilderCards、AWS Community Day、Amazon Bedrock、ベクトルデータベースなど (2024 年 11 月 18 日)
11 月 18 日週、ブラジルで 2024 年最後のラテンアメリカ Amazon Web Services ( […]
Contribution: Introduction to the Carbon Credit Evaluation System Using Generative AI by Osaka Gas Co., Ltd. (Second half)
This article is a contribution from Mr. Eiji Natsuaki, Executive Officer and Head of the Business Creation Division of Osaka Gas Co., Ltd., regarding the company’s efforts to use generative AI for a carbon credit evaluation system. It is the second part of a two-part series.
Contribution: Introduction of a carbon credit evaluation system using Generative AI by Osaka Gas Co., Ltd. (First half)
This article is a contribution from Mr. Kazuya Okada, the leader of the Carbon Credit Development Unit in the Future Value Development Department of Osaka Gas Co., Ltd., regarding the company’s efforts to use generative AI for a carbon credit evaluation system. It will be introduced in two parts, this being the first part.
臨床生成 AI ワークフローの AWS Step Functions による オーケストレーション
この記事は、“Orchestrating Clinical Generative AI Workflows U […]
企業データ×生成 AI ! アクロクエストの DocCollector と Amazon Bedrock で実現する Box 内データ活用
本記事では、アクロクエストテクノロジー社の DocCollector を利用して Box 内のデータを AWS に取り込み、生成 AI アプリケーション開発のためのサービスである Amazon Bedrock を活用した RAG システムを構築する具体的な方法について解説します。