Amazon Web Services ブログ
Category: Artificial Intelligence
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。
Coca-Cola Andina が AWS 上の Thanos でオペレーションの可視性を強化
飲料会社の Coca-Cola Andina は、生産性、効率性、顧客満足度を向上させるために、データからより良い洞察を引き出すには、クラウドが鍵であることに気付きました。そのため、同社はオンプレミスのデータストア全体を、アマゾンウェブサービス(AWS)に新しく構築したデータレイクに移行しました。
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 ( […]
Amazon SageMaker Canvas でノーコード機械学習を行うために Google Cloud Platform BigQuery からデータをインポートする
現代のクラウド中心のビジネス環境では、データが複数のクラウドやオンプレミスのシステムに分散していることが多くあります。この断片化は、お客様が機械学習 (ML) イニシアチブとして、データを統合し、分析する作業を複雑にしています。
本稿では、さまざまなクラウド環境の中でも Google Cloud Platform (GCP) BigQueryに焦点を当て、データソースを移動することなく、データを直接抽出するアプローチをご紹介します。これにより、クラウド環境間でデータ移動の際に発生する複雑さとオーバーヘッドを最小限に抑えることができるため、組織は ML プロジェクトで様々なデータ資産にアクセスし、活用できるようになります。
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。
AWS の Sales Concierge で製薬企業の営業生産性と効率を飛躍的に向上
このブログは、“Boost sales team productivity and effecti […]