Amazon Web Services ブログ
Category: Advanced (300)
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。
AWS KMS が楕円曲線ディフィー・ヘルマン (ECDH) をサポート
AWS Key Management Service (AWS KMS) に楕円曲線ディフィー・ヘルマン (ECDH) 鍵共有のサポートが追加されました。この新機能により、2つの当事者間で安全にデータを共有するための共有シークレットを導出することができます。本ブログでは、この新しい DeriveSharedSecret API の概要と、公開鍵のみを交換して共有シークレットを導出する手順を解説します。さらに、AWS CLIとOpenSSLを使ってECDHによる共有シークレット導出を実践する例も紹介します
AWS Lambda を使用した Amazon DynamoDB の変更を Amazon Aurora PostgreSQL へ継続的に複製する方法
(本記事は 2024/05/14に投稿された Continuously replicate Amazon Dy […]
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。
Amazon Connect で 58% のコストダウン
ANA X はこれまでのノウハウとその選択肢を生かし、オンプレミス型の PBX を中心としたコールセンターシステムから、クラウドベースの Amazon Connect にマイグレーションを成功させました。本記事では、その経緯と成功体験を共有し、読者が自らの力でシステム移行と運営を実現できる可能性について触れます。
AWS IoT サービスを使用したコネクテッドカーのプロトタイプの構築
自動車業界では大変革が起きています。ソフトウェアのイノベーションに牽引され、自動車の概念は単なる移動手段として […]
エージェントワークスペースで機微情報を扱う方法
コンタクトセンターのエージェントは、複雑なワークフローを伴うトピックでもお客様をサポートしています。ステップバイステップガイドはエージェント向けのワークフロー機能ですが、操作する際、エージェントは機密データや極秘データを収集・入力することも頻繁にあります。そのようなデータは、通話ログやスクリーン録画に記録されるべきではありません。 このブログ記事では、Amazon Connect のコンタクトフローで機密情報を収集するステップバイステップガイドを呼び出す際に、自動的に録画を一時停止し、ワークフローが完了したら録画を再開するソリューションを説明します。
AWS Private CA と AWS KMS を使用した ISO/IEC 18013-5 準拠のモバイル運転免許証ソリューションの構築
このブログでは、mDL 仕様 ISO/IEC 18013-5:2021 に従って、AWS Private Certificate Authority (AWS Private CA) と AWS Key Management Service (AWS KMS) を使用して、Amazon Web Services (AWS) で mDL 発行機関を構築する方法を紹介します。これらの AWS サービスは、ISO/IEC 18013-5 が発行機関に課す暗号化要件に適合しています。
VMware 仮想環境における AWS Backup の予算計画ガイド
今まで AWS Backup で VMware ワークロードのバックアップをする際のコスト算出について悩んだことはありませんか? 本記事ではオンプレミスまたはクラウドベースの VMware 仮想環境でクラウドバックアップを検討する方々を対象に、実コストを見積もるための有用なヒントを解説します。
Amazon Bedrock を活用した RAG チャットボットアーキテクチャのハードニング : セキュアデザインのためのブループリントとアンチパターンへの緩和戦略
本ブログでは、Amazon Bedrock を詳細なセキュリティ計画とともに使用して、安全で責任あるチャットボットアプリケーションをデプロイする方法を示しています。また、アプリケーションで大規模言語モデル (LLM) を公開する際に発生する可能性のある一般的なセキュリティリスクとアンチパターンを特定します。Amazon Bedrock には、脆弱性を軽減し、安全な設計の原則を取り入れるために使用できる機能が組み込まれています。本ブログでは、LLM ベースのアプリケーションの信頼性を高めるためのアーキテクチャ上の考慮事項とベストプラクティス戦略に焦点を当てています。