Amazon Web Services ブログ

Category: Advanced (300)

Amazon DynamoDB におけるスケジューリングされたプロビジョニングモードのコスト最適化

DynamoDB プロビジョニングモードのテーブルのコスト管理では、読み取りと書き込みのキャパシティを設定できます。Application Auto Scaling またはトラフィックのピーク時とオフピーク時を考慮したスケジュールに基づいて設定ができます。

機器の履歴データを AWS IoT SiteWise にインポートする

このブログ記事では、BulkImportJob API を使う方法と、コードサンプルを使用して過去の機器データを AWS IoT SiteWise にインポートする方法を紹介します。
このインポートしたデータを使用して、AWS IoT SiteWise Monitor や Amazon Managed Grafana を通じて洞察を得たり、Amazon Lookout for Equipment や Amazon SageMaker で ML モデルをトレーニングしたり、分析アプリケーションを強化することができます。

Amazon FSx for NetApp ONTAP を使用した SQL Server Always On Failover Cluster インスタンスの HA と DR の実装

このブログでは、高可用性と災害復旧の SQL Server Failover Cluster インスタンスアーキテクチャを設計する際の基準となるアーキテクチャパターンを説明します。Amazon FSx for NetApp ONTAP ファイルシステムの NetApp SnapMirror によるレプリケーション機能を活用して、2 つの AWS リージョンにまたがるデータレプリケーションを実現します。

Amazon SageMaker、Amazon OpenSearch Service、Streamlit、LangChain を使った質問応答ボットの構築

エンタープライズ企業における生成系 AI と大規模言語モデル (LLM) の最も一般的な用途の 1 つは、企業の知識コーパスに基づいた質問応答です。Amazon Lex は AI ベースのチャットボットを構築するためのフレームワークを提供します。事前学習済みの基盤モデル (Foundation Models; FM) は、さまざまなトピックに関する要約・テキスト生成・質問応答などの自然言語理解 (NLU) タスクではうまく機能しますが、幻覚やハルシネーションと言われる不正確な情報を含まない回答を提供するのが難しい、もしくは、学習データに含まれない内容に関する質問へ回答することはできません。さらに、基盤モデルは特定の時点のデータをスナップショットとして使用してトレーニングされており、推論時に新しいデータにアクセスすることはできません。推論時に最新のデータにアクセスできない場合、不正確または不適切な応答を返す可能性があります。

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