2024/5/5更新：生成AIに興味を持った方向け、続編を投稿しました。 「Qiitaに聞いた！！」をAmazon Bedrockで作った！（Claude 3でRAG） タイトルはふざけてますが、プロンプトエンジニアリングにより本投稿と同様の内容を行う解説をしています。 （BedrockのClaude 3モデルと、Google検索を使った構成です） 生成AIはとても注目度が高い技術ですが、すこしとっつきにくいところがあるかもしれません。新しいモデルや活用手法が毎日のように登場し、ウォッチし続けるのはかなり大変です。 タイミングを逃して入門できていない方向けに、 とりあえず作って体感してみよう というコンセプトで、ハンズオン記事を作成しました。🎉🎉🎉 ハンズオンの内容は「RAG」です。RAGは生成AIの活用法としてよく出てくるキーワードです。ハンズオンでは、ただのRAGではなく最先端の
Difyって何？ 少し前から話題の、プログラミングなしで生成AIアプリケーションを開発できるOSSです。 「Dify すごい」 でSNSを検索すると、驚き屋さんがみんな驚いています。このゴールデンウィークはAmazon BedrockとDifyの話題でもちきりでしたね。 元々は「GPTビルダーのOSS版ね。はい解散」という感じだったのですが、最近追加された「ワークフロー」機能がすごく便利のようです。 ちょっとしたアプリなら、ローコードで簡単に作れてしまうとのこと。 最近は自分でPCやサーバー準備して動かさなくても、SaaS版が公式から準備されたようです。無料プランもあります。 やってみた サインアップ 公式サイト右上の「Get Started」からサインアップします。 GitHub連携すると、いきなり開発画面に辿り着きました！いいUX。 「（いち？）から作成」よりワークフローを作ってみまし
こんにちは。エムスリーエンジニアリンググループのコンシューマチームに所属している園田です。 普段の業務では AWS やサーバーサイド、フロントエンドで遊んでいるのですが、最近はもっぱら OpenAI や Claude3 で遊んでます。 今回は、最近巷で話題の LLM ローコード構築ツールである Dify の OSS 版を AWS のマネージドサービスのみを使って構築してみました。 DifyとはオープンソースのLLMアプリ開発プラットフォームで、様々なLLMを使用してChatGPTのGPTsのようなものがノーコードで簡単に作れます。 引用元: DifyでSEO記事作成を試してみる｜掛谷知秀 試しにAskDoctorsのガイドラインHTMLをナレッジ登録してみた ローカル環境で Dify を構築する記事はたくさん見かけますが、AWS のマネージドサービスで構築する内容は見かけなかった*1ので公
AWSコスト異常検知を導入したら、『人にお願いする』トイルが発生したのでSlackBotを作って解消した - KAYAC engineers' blog
SREチームの池田(@mashiike)です。SRE連載の５月号になります。 AWSのコストについては、多くの方がすごく気にしていると思います。 カヤックでもAWSのコストの変動に関しては敏感に気にしています。 そんな方々の心のお供になる機能が、 AWSコスト異常検知(AWS Cost Anomaly Detection) です。 今回は、このコスト異常検知にまつわるトイル削減の取り組みを紹介します。 背景 AWSコスト異常検知は、AWS マネジメントコンソールの中では『Billing and Cost Management』配下にある機能になります。 この機能を使うことでAWSで発生したコストに関して、通常とは異なるコストの発生を検知することができます。 コスト異常検知自体については、CureApp テックブログ様のZennの記事がわかりやすくまとまっているので、そちらを参照いただければ
Amazonの従業員であるバンジョー・オバヨミ氏がローグライクデッキ構築ゲームのSlay the SpireをプレイできるAIを3時間で構築し、どうやって構築したのかという解説記事を投稿しました。 Community | I Built an LLM Bot in 3 hours to Conquer Slay the Spire https://community.aws/content/2esiarYrF0xRNOMPj0god4ikRzw/i-built-an-llm-bot-in-3-hours-to-conquer-slay-the-spire Slay the Spireは200枚以上のカードと50以上の敵やイベントを備えたゲームで、プレイするたびに毎回状況が変化してリプレイ性が高いことなどから高い人気を集めています。オバヨミ氏もSlay the Spireを160時間以上プレ
こんにちは。Gunosy R&D チームの森田です。 GPT-4o が発表されたこのタイミングで！？という向きもあるかとおもいますが、LLMの世界は一ヶ月もすればまったく違う状況になっているのが常なので、いずれは GPT-4o を超えるモデルが発表される時も来るでしょう。 Claude 3 Opus は一時期 GPT-4 のスコアを超え、 Claude 3 Haiku では GPT-3.5-Turbo のトークン当たりで約半額とコストパフォーマンスに優れていますし、 AWS Bedrock 経由で安定して利用できることもあり、Claude 3 は乗り換え先の候補の一つです。 Claude 3 への乗り換えには、点々とつまづくポイントがあるので、引っかかった所と回避方法をご紹介します。 今回紹介する内容はClaude 3に限らないものもありますので、ローカルLLM や他のLLM への乗り換え
Amazon Web Services ブログ 生成AIで外観検査をやってみた 1. はじめに 製造業における品質管理は非常に重要な課題です。製品の外観や組立状態を確認し、欠陥の有無を判断する外観検査工程は、高い品質を維持するうえで欠かせません。この検査工程を人手に頼らず自動化できれば、コスト削減と品質の安定化が期待できるため、さまざまな検査工程の自動化が試みられています。今でも外観検査のソリューションとしてAWSではAmazon Lookout for Visionというサービスを提供していますが、今回は違う切り口から、Amazon Titan Multimodal Embeddings G1を使って生成AIで同じような外観検査ができるかトライしてみました。 Embedding方式の利点は、製品カテゴリーを問わず同じ数値化モデルを活用できる点にあります。サンプル画像の数値化自体は製品に依
[アップデート] Amazon SES に新機能 Mail Manager が追加されました | DevelopersIO
いわさです。 先日 Amazon SES を眺めていたら何やら見たことのない機能が追加されていました。 なんか新しいの登場したな。Mail Manager pic.twitter.com/6wIyviNuiB — いわさ (@Tak1wa) May 22, 2024 そして、つい先程アップデートのアナウンスと公式ブログも公開されました。 どうやら受信メールゲートウェイを担う機能のようです。 今までも Amazon SES ではシンプルにメールを受信して SNS への通知や Lambda の実行などは出来ていましたが、公式ブログによると受信メール機能が強化されたようなイメージでしょうか。 Amazon SES currently offers a way to receive incoming emails from the internet using its SMTP interface
![[アップデート] Amazon SES に新機能 Mail Manager が追加されました | DevelopersIO](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/dc7b169c31f578b497e4c85d122a88c24b6c46ba/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fdevio2023-media.developers.io%2Fwp-content%2Fuploads%2F2023%2F08%2Famazon-ses.png)
Amazon Kendra と Amazon Bedrock で構成した RAG システムに対する Advanced RAG 手法の精度寄与検証 | Amazon Web Services
Amazon Web Services ブログ Amazon Kendra と Amazon Bedrock で構成した RAG システムに対する Advanced RAG 手法の精度寄与検証 By Kazuki Motohashi, Ph.D., Partner Solutions Architect, AI/ML – AWS Japan By Kazuhito Go, Sr. AI/ML Specialist Solutions Architect – AWS Japan By Kenjiro Kondo, TELCO Solutions Architect – AWS Japan 生成 AI は会話、ストーリー、画像、動画、音楽などの新しいコンテンツやアイデアを作成できる AI の一種です。生成 AI によりアプリケーションが再発明され、新しいカスタマーエクスペリエンスが提供されます
ビジネス用生成AIアシスタント「Amazon Q」公開 自然言語でアプリ作れる「Amazon Q Apps」も
米Amazon傘下のAmazon Web Services（AWS）は4月30日（現地時間）、ソフトウェア開発や社内データの参照など、ビジネス利用に特化した生成AIアシスタント「Amazon Q」の一般提供を始めた。 2023年11月に発表したサービスを一般向けにリリースした。料金は1ユーザー当たり20ドルから。英語版のみ。 ユーザーは、チャットUIを通じて、コード生成やテスト・デバッグ、計画・推論、生成したコードの変換、新たなコードの実装など、ソフトウェア開発を効率化できる。 企業のデータベース基盤に接続すれば、コードベースや製品情報、業績、人材などの質問に回答させることができる他、データの要約やトレンド解析なども可能だ。 社内データから生成AIアプリを構築できる新機能「Amazon Q Apps」のプレビューも発表した。自然言語でアプリの説明を記述するだけで、求める業務を遂行するアプリ
Amazon Kendra の Custom Document Enrichment と Amazon Bedrock で画像検索に対応する - Taste of Tech Topics
こんにちは、機械学習チーム YAMALEX の駿です。 YAMALEX は Acroquest 社内で発足した、会社の未来の技術を創る、機械学習がメインテーマのデータサイエンスチームです。 （詳細はリンク先をご覧ください。） 皆さんは、「前のプレゼン資料に使った、犬の画像はどこいったかな？あの画像が欲しいので、探してくれないかな？」と無茶振りされたことはありませんか？ そんな時でも、「舌を出して喜んでいる」と検索すれば画像がヒットし、こんな無茶振りにも応えることができるシステムを Amazon Kendra （以下、 Kendra ）で構築しました。 舌を出して喜んでいる犬 ちょっと待って Kendra は機械学習を利用した検索サービスで、ウェブサイトや S3 に保存したドキュメントなどをもとに、適切な検索結果を返します。 しかし、 Kendra で検索できるのはテキストだけで、画像を S
当エントリは弊社AWS事業本部による『AWS 入門ブログリレー 2024』の50日目のエントリです。 このブログリレーの企画は、普段 AWS サービスについて最新のネタ・深い/細かいテーマを主に書き連ねてきたメンバーの手によって、 今一度初心に返って、基本的な部分を見つめ直してみよう、解説してみようというコンセプトが含まれています。 AWS をこれから学ぼう！という方にとっては文字通りの入門記事として、またすでに AWS を活用されている方にとっても AWS サービスの再発見や 2024 年のサービスアップデートのキャッチアップの場となればと考えておりますので、ぜひ最後までお付合い頂ければ幸いです。 では、さっそくいってみましょう。今回のテーマはワークフローを制御する『AWS Step Functions』です。 AWS Step Functionsの概要 AWS Step Functio
Amazonがビジネス・開発者向けAIアシスタント「Amazon Q」を一般公開＆コーディング不要でアプリを生成できる新機能も追加
2023年11月29日に開催されたAWSのカンファレンスイベント「AWS re:Invent」で発表されたAIチャットサービス「Amazon Q」がついに2024年4月30日に一般公開されました。 AWS announces general availability of Amazon Q, generative AI-powered assistant https://www.aboutamazon.com/news/aws/amazon-q-generative-ai-assistant-aws Amazon Q Developer, now generally available, includes previews of new capabilities to reimagine developer experience | AWS News Blog https://aws.am
Amazon Bedrock と Pinecone でマルチモーダル検索を行う - Taste of Tech Topics
こんにちは、機械学習チーム YAMALEX の駿です。 YAMALEX は Acroquest 社内で発足した、会社の未来の技術を創る、機械学習がメインテーマのデータサイエンスチームです。 （詳細はリンク先をご覧ください。） 皆さんは、飼っている猫が寂しそうだから兄弟みたいな犬を連れてきてあげようかな、と思ったことはありませんか？ 私は猫も犬も飼ったことがないので何とも言えませんし、なぜ犬かはさておき、マルチモーダル検索を使えばそんな要望にも応えることができます。 茶トラにはレトリーバーがお似合い 概要 マルチモーダル検索 Titan Multimodal Embeddings Pinecone 構成 Titan Multimodal Embeddings でベクトル化する Pinecone で類似画像を検索する できること テキストでの検索 画像での検索 カテゴリを指定した検索 処理時間
はじめに 革新的な連携: ノーコードプラットフォームDifyとAIツールOllamaの連携により、開発プロセスが劇的に変革されます。 探求: この記事では、両ツールの統合手順と開発者にとっての利点を詳しく探ります。Difyの直感的なインターフェースを通じて、OllamaのAIモデルを効果的に活用する方法を紹介します。 Ollamaとは Ollamaは、LLama3やLLava、vicunaやPhiなどのオープンに公開されているモデルを手元のPCやサーバーで動かすことの出来るツールです。 difyとは DifyはオープンソースのLLMアプリ開発プラットフォームです。 RAGエンジンを使用して、エージェントから複雑なAIワークフローまでLLMアプリを編成します。 前提の環境の説明 OS: Windows 11 ollamaはWinodowsのインストーラを使用する difyはDocker De
セリプスキー氏が経営トップを務めた3年間は、良いこと悪いことさまざまな出来事があった。 売上高成長率は記録的な水準まで落ち込み、過去最大規模のレイオフ（一時解雇）実施に追い込まれ、人工知能（AI）開発競争では難題への対応を強いられた。 一方で、パンデミック期間の急成長の反動もあって一時鈍化した業績を再成長の軌道に乗せ、年間売上高1000億ドルの達成も見えてきた。 AWS広報担当のパトリック・ニーホン氏はセリプスキー氏の退任発表後、同社の現状について次のようにコメントしている。 ｢過去3年間の継続的な成長、イノベーション創出、収益拡大はそれ以上説明する必要のない実績ですし、2024年に入って現在に至るまでの売上高も、前四半期比で他のクラウドプロバイダーの数字を圧倒的に引き離しています｣ それでも、ジェネレーティブ（生成）AI市場が爆発的な成長を遂げる中、AWSが同市場で競合他社の後塵を拝する
アマゾンは、AIスタートアップ「Anthropic」へ、同社史上最大の投資となる40億ドルの出資を完了したと発表しました。最近Anthropicは、強力な大規模言語モデル「Claude 3」ファミリーをリリースし、ライバルのOpenAIを上回る性能を示しています。アマゾンにとってAnthropicへの投資は、AWSにおける生成AIプラットフォーム「Amazon Bedrock」の魅力をさらに高めるものになり、競争上の優位性を強化することにつながります。BedrockではAnthropicに加えCohereなどのクローズドモデルや、MistralやMeta の「Llama 2」などのオープンソースモデルが利用できるようになっているだけでなく、これらのモデルを活用し、ユーザーは独自のアプリを開発することも可能に。本記事では、アマゾンのAnthropic投資の概要に触れつつ、これらの投資がBed
初めてゲーミングPCデビューする初心者に、予算20万円でおすすめなゲーミングPCを聞かれたら「Legion Tower 5 Gen 8（AMD）」と答えます。 コストパフォーマンスの良いスペック構成、割安価格なのに拡張性も抜かりなし、さらに優れた静音性まで。今まで買ってきたLenovo製ゲーミングPCで過去最高の内容です。 （公開：2024/5/11 | 更新：2024/5/11） この記事の目次 Toggle やかもちLenovoリワード（5%）込み、実質19万円で買いました。「値段おかしくないか？」と思ったから買ってみた。 Legion Tower 5 Gen 8（AMD）の仕様とスペック Legion Tower 5 Gen 8 AMD（RTX 4070） 最新の価格とスペックは公式サイトで確認してください Lenovo直販 スペックと詳細 Legion Tower 5 Gen 8（
PDFをLLMで解析する前処理のパーサーは何が良いのか？（pdfminer, PyMuPDF, pypdf, Unstructured） - Qiita
PDFをLLMで解析する前処理のパーサーは何が良いのか？（pdfminer, PyMuPDF, pypdf, Unstructured）PythonpdfminerPyMuPDFpyPDFUnstructured 現状の LLM は PDF ファイルを直接処理出来ない為、予めなんらかのプレーンテキスト形式に変換する必要があります。 （PDFを読める各チャットアプリも内部的には何らかの手段でプレーンテキスト形式に変換しているはずです） 変換を行ってくれるライブラリは複数存在する為、動作の違いを確認します。 抽出プログラム 抽出する対象のPDFファイルはBedrockユーザーガイドの日本語版を使います。
[アップデート] Knowledge bases for Amazon Bedrock が東京リージョンでサポートされました | DevelopersIO
[アップデート] Knowledge bases for Amazon Bedrock が東京リージョンでサポートされました Knowledge bases for Amazon Bedrock が東京リージョンでサポートされました。東京リージョンの現状のおさらいと、リージョン(モデル)を使い分けて回答を生成してみました。 こんにちは！ AWS 事業本部コンサルティング部のたかくに（@takakuni_）です。 ついに、 Knowledge bases for Amazon Bedrock が東京リージョンでサポートされました。 ドキュメントにも Knowlege base の列に Yes と記載されていますね。 Supported AWS Regions - Amazon Bedrock そこで今回は、東京リージョンでナレッジベースを作成してみたいと思います。 東京リージョンをおさらいす
![[アップデート] Knowledge bases for Amazon Bedrock が東京リージョンでサポートされました | DevelopersIO](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/5fc5d99a3e7a01fd348d908da8951bc0b3ca082b/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fdevio2023-media.developers.io%2Fwp-content%2Fuploads%2F2023%2F11%2Famazon-bedrock.png)
大和証券グループ本社は5月10日、子会社の大和証券やグループ各社が利用する社内向け生成AI対話環境に、米Anthropicの「Claude3」と、画像入力に対応した米OpenAIのAIモデル「GPT-4 Turbo with Vision」を導入したと発表した。顧客向けサービスへの導入を見すえ、生成AI活用を進めるとしている。 Claude3などをAPI経由で使えるAmazon Web Services（AWS）の「Amazon Bedrock」を活用し。セキュアな対話環境を社内に構築。長文の読解や日本語性能などに優れたClaude 3を活用し、顧客向けサービス活用も視野に入れる。 同グループは「Azure OpenAI Service」を活用したChatGPT対話環境を2023年に導入しており、プログラミング補助や翻訳、議事録作成、アイデア出しなどに活用してきたという。Azure Ope
製造業での生成AI活用術：自社製品を理解した基盤モデルと検索を組み合わせた用途探索 | Amazon Web Services
Amazon Web Services ブログ 製造業での生成AI活用術：自社製品を理解した基盤モデルと検索を組み合わせた用途探索 製造業、特に化学、素材や製薬の事業では自社製品の新しい用途の発見が新規市場の開拓に欠かせません。富士フイルムがフィルムで培った抗酸化機能を化粧品に転用した事例、森下仁丹がバイオカプセルの技術をレアメタルの回収に転用した事例は自社製品の可能性を広げた好例といえます。しかし、可能性を感じる一方で新しい用途の発見に困難を感じているお客様が多いと思います。テクノポートのアンケートに基づくと、用途開発を行っている企業の 84.5% が自社だけで有望な用途を発見するのは限界と回答しています。多様な新製品の登場や脱炭素の市場動向など、製品と求められる性能は多様であり、膨大な情報から自社製品の適合可能性を発見し育てるのは容易ではありません。先ほど挙げた富士フイルムでも、化粧品
Amazon Web Services ブログ 生成 AI をセキュアにする: 関連するセキュリティコントロールの適用 本ブログは「Securing generative AI: Applying relevant security controls」を翻訳したものとなります。 本ブログは、生成 AI をセキュアにするシリーズのパート 3 です。まずは、スコーピングマトリックスについての詳細を紹介したブログ「生成 AI をセキュアにする: 生成 AI セキュリティスコーピングマトリックスの紹介」の概要から始めましょう。本ブログでは、生成 AI アプリケーションを保護するためにセキュリティコントロールを実装する際の考慮事項について説明しています。 アプリケーションをセキュアにするための最初のステップは、アプリケーションのスコープを理解することです。本シリーズのパート 1 では、アプリケーショ
[Agents for Amazon Bedrock] DevelopersIO 著者の 得意分野や、どのようなペースで記事を書いているかを答えてくれるエージェントを作成してみました | DevelopersIO
[Agents for Amazon Bedrock] DevelopersIO 著者の 得意分野や、どのようなペースで記事を書いているかを答えてくれるエージェントを作成してみました 1 はじめに CX事業本部製造ビジネステクノロジー部の平内（SIN）です。 Agents for Amazon Bedrockを使用すると、Lambdaで必要情報を収集して、質問に答えるエージェントを簡単に作成することができます。 今回は、DevelopersIOの著者の得意とする分野や、どれぐらいのペースで記事を書いているかなどを答えてくれるエージェントを作成してみました。 はじめに、作成したエージェントをテストしている様子です。完璧とは言えませんが、ある程度の精度は出ているように思います。 2 構成 構成は、下図のとおりで、動作は次のようになります。 ① ユーザーは、「著者名」を指定して、エージェントに問
生成AIアプリ開発「RAGOps」でAmazon BedrockのAIモデル群の選択/利用が容易に─エクサウィザーズ | IT Leaders
IT Leaders トップ ＞ テクノロジー一覧 ＞ 開発ツール／プラットフォーム ＞ 新製品・サービス ＞ 生成AIアプリ開発「RAGOps」でAmazon BedrockのAIモデル群の選択/利用が容易に─エクサウィザーズ 開発ツール／プラットフォーム 開発ツール／プラットフォーム記事一覧へ [新製品・サービス] 生成AIアプリ開発「RAGOps」でAmazon BedrockのAIモデル群の選択/利用が容易に─エクサウィザーズ AWS上のRAGOpsが標準でBedrockと閉域接続 2024年5月15日(水)日川 佳三（IT Leaders編集部） リスト エクサウィザーズは2024年5月14日、生成AIアプリケーション開発環境「exaBase Studio」のRAG構成テンプレート「RAGOps」において、AWSの生成AIサービス「Amazon Bedrock」と閉域網で接続し、
テキスト生成 AI 利活用におけるリスクへの対策ガイ ドブック（α版） 2024（令和 6）年 5 月 29 日 デジタル庁 〔ドキュメントの位置付け〕 参考資料。今後、デジタル社会推進標準ガイドラインへの編入を検討予定 〔キーワード〕 テキスト生成 AI、生成 AI、サービス開発者、サービス提供者 〔概要〕 テキスト生成 AI を利活用し、行政サービスや職員業務の改善の重要度が高まる中、リ スクを特定し、そのリスクを受容できるレベルまでに軽減する対応もまた重要になってい る。テキスト生成 AI に関連するリスクは多岐にわたるが、その多くはテキスト生成 AI 固有 でない AI システム全般に共通するものである。そこで、本文書では政府情報システムを対 象に、テキスト生成 AI 固有と見られるリスクに焦点をあて、留意点を紹介する。現段階 （2024 年 5 月現在）では、実践的なフレームワー
この記事は Agents for Amazon Bedrock をアプリケーションに組み込む際の全体像を掴んでもらうためのものです。詳細な構築手順などは別資料をあたってみてください。 はじめに いったい何をしようとしているのかというと、生成AIを使ってWebサイトにチャットボットを手軽に実現してみよう、という試みです。 今回は Agents for Amazon Bedrock というサービスを使ってみることにします。 何をしてくれるサービスなのかは「よくある質問」を引用して紹介します。 Amazon Bedrock のエージェントとは、生成 AI ベースのアプリケーションをデベロッパーが簡単に作成できるようにするフルマネージド型の機能です。これにより、さまざまなユースケースの複雑なタスクを実行したり、独自のナレッジソースに基づいて最新の回答を提供したりすることができます。 素晴らしいです
はじめに 株式会社 NTT データ デザイン＆テクノロジーコンサルティング事業本部の @ren8k です。 2024/05/01 に，「Amazon Kendra と Amazon Bedrock で構成した RAG システムに対する Advanced RAG 手法の精度寄与検証」という先進的で素晴らしい AWS 公式ブログが公開されました． 上記ブログの内容に感化され，2024/05/06 に，AWS SDK for Python (Boto3)を利用して，ブログで紹介されている Advanced RAG の再現実装を私の方で行いました．その際に，Advanced RAG を実現する上での実装方法や Claude3 を利用する際のプロンプトエンジニアリングで学べた点が多かったので，本ブログにまとめようと思います．なお，Advanced RAG の再現実装（Python）は本リポジトリに公
Build generative AI applications with Amazon Bedrock Studio (preview) | Amazon Web Services
AWS News Blog Build generative AI applications with Amazon Bedrock Studio (preview) Today, we’re introducing Amazon Bedrock Studio, a new web-based generative artificial intelligence (generative AI) development experience, in public preview. Amazon Bedrock Studio accelerates the development of generative AI applications by providing a rapid prototyping environment with key Amazon Bedrock features,
Integrate Amazon Aurora MySQL and Amazon Bedrock using SQL | Amazon Web Services
Amazon Web Services ブログ Integrate Amazon Aurora MySQL and Amazon Bedrock using SQL 本記事は、Integrate Amazon Aurora MySQL and Amazon Bedrock using SQLを翻訳したものです。翻訳はSr. Database Solutions Architectの杉山が担当しました。 組織は大量のデータをリレーショナルデータベースに保存しているため、エンドユーザーエクスペリエンスを向上させるために生成AIの基盤モデルを使ってこれらのデータセットを補強する明確な動機があります。この記事では、Amazon Aurora Machine Learningを使用して、Amazon Aurora MySQL互換エディションを生成AIモデルと統合する方法を探ります。Amazon Be
2024年4月くらいのAWS最新情報ブログとかをキャッチアップする – AWSトレンドチェック勉強会用資料 | DevelopersIO
こんにちは、臼田です。 みなさん、AWSの最新情報はキャッチアップできていますか？(挨拶 社内で行っているAWSトレンドチェック勉強会の資料をブログにしました。 AWSトレンドチェック勉強会とは、「日々たくさん出るAWSの最新情報とかをブログでキャッチアップして、みんなでトレンディになろう」をテーマに実施している社内勉強会です。 このブログサイトであるDevelopersIOには日々ありとあらゆるブログが投稿されますが、その中でもAWSのアップデートを中心に私の独断と偏見で面白いと思ったもの(あと自分のブログの宣伝)をピックアップして、だいたい月1で簡単に紹介しています。 4月は68本ピックアップしました。引き続きAmazon QやBedRockのアップデートがたくさんありますので注目です。 ちなみにAWSの最新情報をキャッチアップするだけなら週刊AWSがおすすめですが、Developer
[Agents for Amazon Bedrock] 簡素化された定義を試してみました | DevelopersIO
1 はじめに CX事業本部製造ビジネステクノロジー部の平内（SIN）です。 Agents for Amazon Bedrockでアクションの定義を行う場合、次の２種類の方法があります。 Set up an OpenAPI schema Set up function details https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/action-define.html 1.は、従来のOpenAPI標準のスキーマを準備する方法で、2.は、先月、新しく追加された簡素化された設定です。 Apr 23, 2024 - Amazon Bedrock のエージェントでエージェント作成が簡素化され、Return of Control 機能をリリース 今回は、最初にOpenAPIのスキーマを使用した従来の定義方法でエージェントを作成し、これを簡素化さ
日立、生成AIを活用したITサービスの提供でGoogle Cloudと協業、AI人材を5万人以上育成 | IT Leaders
IT Leaders トップ ＞ テクノロジー一覧 ＞ ベンダー戦略 ＞ 市場動向 ＞ 日立、生成AIを活用したITサービスの提供でGoogle Cloudと協業、AI人材を5万人以上育成 ベンダー戦略 ベンダー戦略記事一覧へ [市場動向] 日立、生成AIを活用したITサービスの提供でGoogle Cloudと協業、AI人材を5万人以上育成 2024年5月29日(水)日川 佳三（IT Leaders編集部） リスト 日立製作所は2024年5月29日、生成AIを活用したITサービスの提供にあたって、Google Cloudと複数年にわたる戦略的アライアンスを締結したと発表した。日立子会社の米GlobalLogic内に新組織「Hitachi Google Cloud Business Unit」および「Google Cloud Center of Excellence」を設立する。また、日立の
Cloudflare AI Gatewayを利用して、Amazon Bedrockを使ったAPIの利用状況の可視化、分析、ロギングできるか試してみた | DevelopersIO
Cloudflare AI Gatewayを利用して、Amazon Bedrockを使ったAPIの利用状況の可視化、分析、ロギングできるか試してみた どうも！オペレーション部の西村祐二です。 以前、Hono + Cloudflare Workers + AWS SDK for JavaScript v3 + Amazon Bedrockの構成でAIモデルの動作確認用のAPIを作りました。 Hono + Cloudflare Workers + AWS SDK for JavaScript v3の構成でAmazon Bedrockが利用できるか試してみた | DevelopersIO 今回このAPIに対して、AIアプリケーションの利用状況を可視化、分析、キャッシュ、生成された回答のロギングなどの環境を提供するCloudflare AI Gatewayを試してみたいと思います。 Cloudfl
Hono + Cloudflare Workers + AWS SDK for JavaScript v3の構成でAmazon Bedrockが利用できるか試してみた | DevelopersIO
Hono + Cloudflare Workers + AWS SDK for JavaScript v3の構成でAmazon Bedrockが利用できるか試してみた どうも！オペレーション部の西村祐二です。 APIを作るときにHono + Cloudflare Workersの構成は開発体験もよく、この構成で検証をおこなっております。 AWSの環境もよく利用しており、AWSのサービスと連携するためにはSDKの利用がほぼ必須になってます。 最近、AIのサービスも利用する機会もあるので、Hono + Cloudflare Workers + AWS SDK for JavaScript v3の構成でAmazon Bedrockが利用できるか試してみました。 その手順などを備忘録のためにまとめておきたいと思います。 環境 Hono: 4.3.4 AWS SDK for JavaScript v
[Amazon Bedrock] Amazon Titan Multimodal Embeddings G1モデル を使用して、「きのこの山」と「たけのこの里」の分類モデルを作成してみました | DevelopersIO
[Amazon Bedrock] Amazon Titan Multimodal Embeddings G1モデル を使用して、「きのこの山」と「たけのこの里」の分類モデルを作成してみました 1. はじめに CX事業本部製造ビジネステクノロジー部の平内（SIN）です。 Amazon Bedrockで利用可能なAmazon Titan Multimodal Embeddings G1モデル は、 テキスト、イメージ、または、その組み合わせによるマルチモーダル埋め込みモデルです。 今回は、これを利用して、画像の分類モデルを作成してみました。 2.検証 (1) データ 使用したデータは、下記のブログで作成した「きのこの山」と「たけのこの里」の画像です。回転台に乗せて撮影し、Segment Anything Modelで切り取って背景を白にしたものです。 ファイルは、下記のようにimagesの階層
![[Amazon Bedrock] Amazon Titan Multimodal Embeddings G1モデル を使用して、「きのこの山」と「たけのこの里」の分類モデルを作成してみました | DevelopersIO](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/038aacc0488327d7408eceda93220b56be16cbe2/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fdevio2023-media.developers.io%2Fwp-content%2Fuploads%2F2024%2F05%2Ficon.png)
米Amazon.comは4月30日（現地時間）、2024年第1四半期（1月～3月）の決算を発表した。売上高は前年同期比13％増の1433億1300万ドル、純利益は229％増の104億3100万ドル（1株当たり98セント）だった。 純利益が前年同期比3倍以上なのは、前年同期は出資している米電気自動車企業Rivian Automotiveの株価急落の影響が続いていたため。広範なコスト削減やクラウドサービスAWSのAIによる強化が奏功した。 売上高、純利益ともにアナリスト予測（売上高は1425億ドル、1株当り純利益は83セント）を上回った。 アンディ・ジャシーCEOは発表文で「今年は事業全体で良いスタートとなった。顧客体験の向上と財務結果の両方でそれが見て取れる」と語った。 セグメント別では、クラウドサービスのAWSの売上高は前年同期比17％増の250億3700万ドルと好調だった。営業利益はコス
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
【未経験者大歓迎】RAG超入門：AWSが推奨するRAGを体験するハンズオン - Qiita
話題のローコードツール「Dify」で生成AIアプリを作ってみよう！ - Qiita
話題のLLMローコード構築ツールDifyをAWSのマネージドサービスで構築してみた - エムスリーテックブログ
Slay the SpireをプレイできるAIを3時間で作成したエンジニアが構築方法を語る
GPT から Claude 3 への移行ガイド - Gunosyデータ分析ブログ
生成AIで外観検査をやってみた | Amazon Web Services
AWS入門ブログリレー2024 〜AWS Step Functions編〜 | DevelopersIO
ノーコードLLM統合アプリのdifyでollamaと連携してみた - Qiita
AWSの生成AI事業めぐる“光と闇”。セリプスキーCEOの退任は｢必然の帰結だった｣
AIスタートアップにアマゾン史上最大の40億ドルを出資 同社がAnthropicにかけるワケ
Legion Tower 5 Gen 8（AMD）レビュー：予算20万円ゲーミングPCの答えがコレ | ちもろぐ
AWS、一般提供開始した生成AIサービス「Amazon Q」、および「Bedrock」と今後の戦略を説明 選択肢の豊富さ、最適化手段の多様さで、顧客を「さまざまな角度から支援」
大和証券グループ、生成AI「Claude 3」導入 「GPT-4 Turbo」の画像対応版も
生成 AI をセキュアにする: 関連するセキュリティコントロールの適用 | Amazon Web Services
テキスト生成 AI 利活用におけるリスクへの対策ガイドブック（α版）
Agents for Amazon Bedrock で Webサイトにチャットボット機能を足してみる
Amazon Bedrock で Advanced RAG を実装する上での Tips - Qiita
Amazon、予測を上回る増収増益 AIで強化のAWSが好調