Amazon Web Services ブログ
Category: Amazon Machine Learning
ナレッジベースは、Amazon Bedrock でフルマネージド型の RAG エクスペリエンスを提供するようになりました
私たちは9 月に、Amazon Bedrock のナレッジベースをプレビュー版として導入しました。11月28日 […]
Amazon Transcribe Call Analytics に、新しい生成系 AI を活用したコールサマリーが追加されました (プレビュー)
生成系人工知能 (AI) を活用した通話要約を Amazon Transcribe Call Analytic […]
AWS Step Functions と Amazon Bedrock を使用して生成系 AI アプリケーションを構築
11月26日、AWS Step Functions と Amazon Bedrock の新しい 2 つの最適化 […]
AWS Weekly Roundup – EC2 DL2q インスタンス、PartyRock、6 周年を迎えた Amplify など – 2023 年 11 月 20 日
11月13日週は、なんと 160 を超える新サービスがリリースされました。たくさんの更新情報であふれかえってい […]
【開催報告】コンテンツ制作・配信におけるクラウド活用〜最新事例から知る業務効率化手法~
はじめに 2023年10月20日、新聞・出版業界のお客様向けに、「コンテンツ制作・配信におけるクラウド活用」と […]
AWSを利用した運航障害中における航空会社の回復と復旧
はじめに 私たちは、いつでも国や世界を飛び回れることが簡単で当たり前のことと思っています。しかし、航空会社は、 […]
AWS AppSync と GraphQL で Amazon Bedrock をデータに接続する
本記事では、AWS AppSync と GraphQL API を活用して、Amazon Bedrock の基盤モデル (FM) とエージェントをパブリック API とプライベート API およびデータベースの両方にシームレスに接続する方法について説明します。Amazon Bedrock は生成系 AI サービスであり、基盤モデル (FM) で生成系 AI アプリケーションを構築し拡張する最も簡単な方法です。Amazon Bedrock の包括的な機能により、様々なトップクラスの FM を簡単に試すことができ、ファインチューニングや検索拡張生成 (RAG) などのテクニックを使用して、お客様のデータで FM を個別にカスタマイズし、コードを書くことなく複雑なビジネスタスクを実行するマネージドエージェントを作成することができます。
Amazon Bedrock が Meta の Llama 2 Chat 13B モデルにアクセスできるように
11月13日、Meta の Llama 2 Chat 13B 大規模言語モデル (LLM) が Amazon […]
Amazon Bedrockの画像生成AIテクノロジーを活用して新規製品開発の企画構想を充実させよう
みなさん、こんにちは!製造業のお客様を中心に技術支援を行っているソリューションアーキテクトの山田です。 前回こ […]
Amazon Bedrock で、Cohere Command Light と Cohere Embed の英語モデルと多言語モデルにアクセスできるように
Cohere は、ビジネスアプリケーションでテキスト生成、要約、検索、クラスタリング、分類、検索拡張生成 (R […]