Amazon Connect アドベントカレンダー 2023、4日目の記事です！ クラスメソッドとギークフィードさん、スカイアーチHRソリューションズ さんの有志が募ってチャレンジしている企画になります。 (アドベントカレンダーのカレンダー一覧はこちら↓) はじめに Amazon Connect + GPT-4 Turbo JSONモード + Whisper の構成で、発話での「時刻と日付」の言い回しをどこまで正しく認識してくれるか調査しました。 以前、電話予約の無人化をAmazon Connect + GPT-4 JSONモード + Whisperで構築し、1回の発話で予約情報を正しく認識してくれるか、という記事を執筆しました。 上記の記事では、下記の５つの予約情報を発話し、正しく抽出されました。 お名前 電話番号 予約日 予約時間 人数 処理の流れは、顧客がConnectの電話番号から

米Amazon Web Services（アマゾン・ウェブ・サービス、AWS）は2023年11月28日（米国時間）、年次イベント「AWS re:Invent 2023」で新しい生成AI（人工知能）アシスタントのサービス「Amazon Q」を発表した。企業向けに特化し、AWSの各種クラウドサービスを熟知したエキスパートとしての顔や、自社データを使ってカスタマイズできるビジネスエキスパートとしての顔などを持つ。 AWSのアダム・セリプスキーCEO（最高経営責任者）は基調講演で、「AIチャットアプリケーションは消費者にとって便利だが、多くの場合、一般的な知識だけでは業務では機能しない」と述べ、競合のAIアシスタントサービスとの差異化を強調した。 同日に米国東部・西部リージョンでプレビュー版を公開し、対応言語は英語のみ。AWSの管理コンソールやドキュメントページ、AWSのWebサイトから利用できる

こんにちは。機械学習グループの深澤(@fukkaa1225)です。 先日、Amazon Bedrock が一般利用できるよう(GA)になりました 。本記事ではこちらを用いて RAG(Retrieval-augmented generation) アプリケーションを作成してみた様子と、他 LLM モデルとの比較結果についてご紹介します。 Amazon Bedrock とは aws.amazon.com 公式サイトより文言を引用します。 Amazon Bedrock は、Amazon や主要な AI スタートアップ企業が提供する基盤モデル (FM) を API を通じて利用できるようにする完全マネージド型サービスです。そのため、さまざまな FM から選択して、ユースケースに最も適したモデルを見つけることができます。Amazon Bedrock のサーバーレスエクスペリエンスにより、すぐに FM

AWSのコード生成AI「CodeWhisperer」、生成モデルのカスタマイズが可能に。社内の独自ライブラリやAPIを生成コードに組み込める新機能がプレビュー公開 Amazon Web Services（AWS）は、コメントやコードの一部からAIがコードを自動生成してくれるサービス「Amazon CodeWhisperer」の新機能として、生成モデルをカスタマイズし、社内の独自ライブラリやAPIなども生成されるコードに組み込むことができる新機能をプレビュー公開しました。 下記はAWS CEO Adam Selipsky氏のツイート。 Exciting news! Amazon CodeWhisperer’s new customization capability is now available in preview! The new feature helps customers to

米Amazonは9月25日（現地時間）、米AI企業のAnthropicと生成AIを推進するための戦略的提携を結び、最大40億ドルを投資すると発表した。少数株主権を取得する。 Anthropicは、米OpenAIの元エンジニアが2021年に創業した非公開企業。米Google、米Zoom、韓国通信大手のSK Telecomなどが出資している。 7月にはOpenAIの「ChatGPT」と競合するテキスト生成AIモデル「Claude」の新版「Claude 2」をリリースした。 提携の一環として、Anthropicは自社のワークロードの主要なクラウドプロバイダーとしてAmazon傘下のAWSを利用する。AWSの独自AIトレーニングチップ、TrainiumとInferentiaを使って将来の基盤モデルの開発やトレーニングを行う。両社はこれらの独自チップの開発でも協力する。 また、AhthropicはA

2023年4月にアナウンスされていた生成AIをAWSで使えるようにするツール「Amazon Bedrock」が2023年9月28日に正式リリースされ、一般ユーザーへの提供が開始されました。 基盤モデル API サービス – Amazon Bedrock – AWS https://aws.amazon.com/jp/bedrock/ Amazon Bedrock Is Now Generally Available – Build and Scale Generative AI Applications with Foundation Models | AWS News Blog https://aws.amazon.com/jp/blogs/aws/amazon-bedrock-is-now-generally-available-build-and-scale-generative-a

カスタマーサポートプラットフォーム「Zendesk」の代理販売および導入支援を行う株式会社エクレクトが、AWS専業のクラウドインテグレーターである株式会社サーバーワークスと連携。 「Zendesk」で管理された顧客情報と「Amazon Connect Voice ID」による声紋認証を組み合わせ、“声”で本人認証が可能な「Voice ID 認証機能」をリリースしました。 デジタル声紋で認証する「Amazon Connect Voice ID」「Amazon Connect Voice ID」は、AIなどを搭載したオールインワンのクラウドコンタクトセンターを設置できるサービス「Amazon Connect」の機能のひとつです。 この機能では、機械学習を使用してリアルタイムの発信者認証と不正リスク検出を提供し、音声対話をより高速かつ安全にすることができます。 仕組みとしては、声紋登録に同意した

こんにちは、SaaS プロダクト開発部テックリードの丸山です。 先日、プライベートで使用している AWS アカウントに 15 万円の請求書が届きました。AWS Batch を使用して動画を GPU エンコードする仕組みを構築して運用していたのですが（構築したのは 5 年前）、プログラムの例外処理に不適切な点があり、プロセスが実行中のまま終了しない状態になってしまいました。そのため、コンピューティング環境（GPU を搭載した EC2 インスタンス）が動きっぱなしになり、高額請求される結果となりました。これを教訓に現在は毎日 AWS の料金を Slack に通知するようにしています。読者の皆さまにおかれましても、くれぐれも油断されなきよう。 さて今回は、少し前の話にはなりますが、昨年実施した視聴動向データの分析基盤のリニューアルプロジェクトについてご紹介したいと思います。 視聴動向データの分析

はじめに 12月初旬に行われた「AWS re:Invent 2022」の基調講演では機械学習を中心にした講演が行われ、多くのアップデートが発表されました。 今年の発表では機械学習プラットフォームの Amazon SageMaker や DWH サービスの Amazon Redshift といった既存サービスに対する機能が中心でした。 MLOps 成熟度モデルなどに代表されるフレームワークを AWS エコシステムで体現に向けた発展体系になっているのが伝わります。 MLOps を構成する要素 MLOps とは？という説明は様々な記事でなされていますが今回は自分なりの整理ですが「MLモデリング」と「運用」の2軸で見たときに、以下を継続的に実現できることが MLOps として捉えられこれらを実現するための要素が機能として提供されいる印象です。 ML モデリング インフラの抽象化 疎結合のワークフロ

Amazon Web Services ブログ 【動画公開】機械学習プロジェクトの進め方を説明する「ML Enablement Series」が始まりました！ 「MLマックス！」（この掛け声の意味は動画冒頭にて説明しています） AWS Black Belt オンラインセミナーにて、機械学習モデル開発プロジェクトの進め方を解説する「ML Enablement Series」が始まりました。本シリーズはこれから機械学習プロジェクトを始める方向けの「Lightパート」と、すでに機械学習を利用しており、より深いAWSの機械学習ソリューションを知りたい方向けの「Darkパート」から構成されています。毎週1本の動画をお届けし、継続して機械学習の知識を深めることのできるコンテンツです。 機械学習プロジェクトの多くはビジネスインパクトが出せず、失敗しているといわれています。ビジネスインパクトを出すためには

HIRANO@おんせん県おおいたです みんな、温泉入ってますかー？　（挨拶 re:InventのMachine LearningキーノートでAmazon Neptune MLが発表されましたので、紹介します。 Amazon Neptune とは Amazon Neptuneはグラフ構造に特化したマネージドデータベースです。グラフ構造とは、ノードとノードの関係性を表現するデータ構造です。例えば、SNSの各ユーザがノードで、フォーロが関係性になります。つまり大規模で複雑なネットワーク構造をデータベースに格納、検索できるのがAmazon Neptuneになります。 大規模なネットワーク構造から、目的のものを検索することは簡単です。例えば、Aさんのフォロワーの一覧を取り出すことは簡単にできます。しかし、ネットワーク構造を俯瞰的に見て何か新しいパターンを見つける、というのは人間による作業が必要でした

こんにちは。sunnyと申します。運用企画チームというところで、サーバ監視運用部隊の運用をやっています。趣味はジョギングでマラソン大会にも出場しますが、一向にスリムになる気配がありません。知ってる方はつまらないけど、知らない方にとって「へー」となりそうな緩めの記事を書きます。よろしくお願いします。 AWSを学ぶ 今日は、AWS初学者にオススメの学習ノウハウのお話です。 何かをきちんと学ぶには本やドキュメントなどを読むという方法が一般的かと思いますが、私はどうも文字が苦手なので（もちろん必要な時は読みますが）、実際に手を動かしたり動画で学べるものが無いかと探しました。それで効果的だと思ったものをまとめましたので、書いていきたいと思います。ちなみに幸いなことに「AWSを勉強したい」と会社に言ったら、AWSのアカウントが貰えました。ありがとうございますありがとうございます。 注意 : AWSは日

JAWS-UG 初心者支部 #22 ハンズオン用の資料です。 目的 AWSアカウントを不正利用されないために、アカウントを作成したらまずやるべきセキュリティ周りの設定を行います。 前提 AWSアカウントを作成済みであること AWSアカウントにログインしていること リージョンは東京リージョンを利用します ハンズオン手順 アカウント周りの設定 ルートアクセスキーの削除 ※ルートアカウントのアクセスキーは、デフォルトでは作成されておりません。アクセスキーを作成済みの方を対象とします。 ルートアカウントは全てのサービスへのアクセスが出来てしまうため、ルートアカウントは使用せず、IAMユーザーを使用しましょう。 CLI等のプログラムアクセスも不要なため、アクセスキーを削除します。 https://console.aws.amazon.com/iam/home#/security_credential