こんにちは、機械学習スペシャリストソリューションアーキテクトの本橋です。みなさんは日々の業務の中で生成 AI を活用していますか？ 大規模言語モデル (LLM) を企業のナレッジベースと組み合わせて活用する際、一般的なアプローチとして RAG (Retrieval-Augmented Generation) が注目されています。RAG は、質問に関連する文書をベクトル検索などで取得し、その情報を LLM に提供することで、より正確な回答の生成を可能にします。 しかし、従来のベクトル検索ベースの RAG には、いくつかの課題があることが指摘されています。特に以下の点が重要な課題として挙げられます。 関係性の分断 : 文書をチャンク (断片) に分割する際に、エンティティ間の関係性が失われてしまい、「XX が YY にどのように影響したか」といった因果関係を説明する質問に対して十分な回答が困難

Game8 は株式会社ゲームエイトが運営する日本最大級のゲーム攻略サイトです。Game8 にはユーザー同士が情報交換や交流するための掲示板があり、日々多くのコメントが投稿されています。時々、荒らしや誹謗中傷などの不適切なコメントが投稿されますが、これらはサービスブランド毀損、ユーザー間のトラブルにまで発生する可能性があります。担当者による目視の確認で不適切なコメントを非表示にする監視業務をしていましたが、1 日数万件のコメントが投稿されるため見逃しが発生すること、リアルタイムな対応が難しいという課題がありました。 そこで全投稿のリアルタイム監視を実現するために Amazon Bedrock を用いて投稿監視システムの構築を開始しました。 本記事では掲示板投稿監視システム構築における工夫、導入効果について詳しく紹介いたします。 Game8 では誹謗中傷・スパム・個人情報などを不適切なコメント

こんにちは ! AWS Professional Services でセキュリティコンサルタントをしております長谷有沙です。 この記事は、生成 AI セキュリティについて情報収集をしたい ! けれども実際何からどうみたらいいんだろう・・・とお悩みの方向けの記事です。生成 AI に詳しくない方をメインに考えていますが、生成 AI の知識はあるがセキュリティ対策については自信がない方にも役立てるものとなっています。 実際、生成 AI は話題になっている一方で、知識の体系化が整理されている最中で、知識獲得のための確立した方法論がない状況です。 そこで本記事では、生成 AI セキュリティについての AWS の翻訳ブログをレベル、分野別に整理していきたいと思います。なお、本記事でのレベル分けについては、生成 AI のセキュリティを学んでいく上でより理解が進みやすいと思われる順で整理しています。 初級

Amazon Web Services ブログ 次世代の Amazon SageMaker のご紹介: すべてのデータ、分析、AI が集まる場所 12 月 3 日、データ、分析、AI の統合プラットフォームである、次世代の Amazon SageMaker についてお知らせします。まったく新しい SageMaker には、データ探索、準備と統合、ビッグデータ処理、高速 SQL 分析、機械学習 (ML) モデルの開発とトレーニング、生成 AI アプリケーション開発に必要なほとんどすべてのコンポーネントが含まれています。 現在の Amazon SageMaker は Amazon SageMaker AI に名称変更されました。SageMaker AI は次世代 SageMaker に統合されるだけでなく、AI および ML モデルの大規模な構築、トレーニング、デプロイに特に注力したいと考えて

builders.flash の読者のみなさん、こんにちは ! テクニカルライターの米倉裕基と申します。 本記事では、AWS が提供する生成 AI によるコーディングアシスタント Amazon Q Developer の機能と特徴について紹介します。 Amazon Q Developer は、生成 AI を活用して開発者の生産性を向上させるためのツールです。自然言語によるコーディングサポートや、インラインでのコード補完、新機能実装の提案など、開発プロセス全体の効率化を実現できます。また、Amazon Q Developer はセキュリティ面にも配慮されたサービスです。コードの脆弱性をスキャンし、修正案を提示する機能を備えているほか、データ保護、アクセス制御、監査ログなどのセキュリティ対策が施されています。 本記事では、Amazon Q Developer の以下の機能と特徴について詳しく解

皆さん、こんにちは ! AWS の宇賀神 みずき こと しょぼちむ (@syobochim) です。数年前まで SIer で働いており、深夜のオフィスで「AI、ちょっとは仕事奪ってくれねぇかな〜」と呟いたことが何度かあります。最近は技術の進化も著しく、いよいよあの時の呟きが現実味を帯びてきました。 皆さんのシステム開発の現場では、すでに生成 AI は使われているでしょうか？調査・プログラミングのサポート・エラー解決など、開発の現場で生成 AI を活用するケースがどんどん増えてきています。今回は、もう少し視野を広げて、システム現場でよくある、面倒でやりたくない作業を生成 AI に押し付けられないかを、一緒に考えていきましょう ! ソフトウェアの開発ライフサイクル全体を考えてみると、要求分析から保守まで、多くの検討やドキュメントの作成、整合性のチェックなどをする必要があります。たとえ、アジャイ

Amazon Web Services ブログ RAG の精度を向上させる Advanced RAG on AWS の道標 生成 AI の進化と共に、大規模言語モデル (LLM) を活用したアプリケーション開発が急速に広がっています。その中で、検索拡張生成 (Retrieval-Augmented Generation; RAG) は、LLM に対して最新の情報や特定のドメイン知識を組み込むための重要な技術として注目を集めています。 RAG は、その名の通り、外部知識ベースから関連情報を検索し、それを LLM の入力に組み込むことで、より正確で最新の情報に基づいた回答を生成する手法です。この手法には以下のような重要な利点があります。 最新情報の反映: LLM の学習データの制限を超えて、最新の情報を回答に反映させることができる。 ドメイン特化: 特定の分野や組織固有の情報を容易に組み込むこ

Amazon Web Services ブログ Valkey GLIDE – Valkey と Redis OSS向けのオープンソースクライアントライブラリのご紹介 本記事は 2024年7月9日に公開された “Introducing Valkey GLIDE, an open source client library for Valkey and Redis open source” を翻訳したものです。 2024年7月9日、私たちは Valkey General Language Independent Driver for the Enterprise (GLIDE) を発表しました。これは、オープンソースでパーミッシブライセンス (Apache 2.0 ライセンス) の Valkey クライアントライブラリです。Valkey は、キャッシュ、セッションストア、リーダーボード、メッセ

AWS News Blog Anthropic’s Claude 3.5 Sonnet model now available in Amazon Bedrock: Even more intelligence than Claude 3 Opus at one-fifth the cost It’s been just 3 months since Anthropic launched Claude 3, a family of state-of-the-art artificial intelligence (AI) models that allows you to choose the right combination of intelligence, speed, and cost that suits your needs. Today, Anthropic introduc

AWS Machine Learning Blog Streamline generative AI development in Amazon Bedrock with Prompt Management and Prompt Flows (preview) Today, we’re excited to introduce two powerful new features for Amazon Bedrock: Prompt Management and Prompt Flows, in public preview. These features are designed to accelerate the development, testing, and deployment of generative artificial intelligence (AI) applicat

Amazon Web Services ブログ 日本最速のスーパーコンピューター「富岳」はなぜAWS上で仮想化されたか 本記事は、2024年4月16日に公開された Why Fugaku, Japan’s fastest supercomputer, went virtual on AWS を翻訳したものです。翻訳は Solutions Architectの佐々木が担当しました。 日本の富士山（富岳） 世界で最も有名な山頂の1つに登ろうとするとき、最初に山へのアクセスのしやすさを考える人は少ないかもしれません。富士山はその高さと裾野が広いことで有名ですが、国によって登山道が整備されているため、初心者のハイカーでも時間をかけずに登ることができます。現在、世界最速のスーパーコンピューターの1つである「富岳」の開発者たちは、このスーパーコンピュータをアマゾンウェブサービス（AWS）クラウドでもアク

AWS Database Blog Introducing the Advanced Python Wrapper Driver for Amazon Aurora Building upon our work with the Advanced JDBC (Java Database Connectivity) Wrapper Driver, we are continuing to enhance the scalability and resiliency of today’s modern applications that are built with Python. The ability to scale is critical to handle millions of users on demand, and with stateful applications such

AWS Machine Learning Blog How LotteON built a personalized recommendation system using Amazon SageMaker and MLOps This post is co-written with HyeKyung Yang, Jieun Lim, and SeungBum Shim from LotteON. LotteON aims to be a platform that not only sells products, but also provides a personalized recommendation experience tailored to your preferred lifestyle. LotteON operates various specialty stores,

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

AWS News Blog Anthropic’s Claude 3 Opus model is now available on Amazon Bedrock We are living in the generative artificial intelligence (AI) era; a time of rapid innovation. When Anthropic announced its Claude 3 foundation models (FMs) on March 4, we made Claude 3 Sonnet, a model balanced between skills and speed, available on Amazon Bedrock the same day. On March 13, we launched the Claude 3 Hai

Amazon SageMaker では、SageMaker コンソールを使用して、既存の Studio Classic ドメインで新しい SageMaker Studio エクスペリエンスをご利用いただけるように設定することが可能になりました。 新たに改善された SageMaker Studio では、Code-OSS Visual Studio Code Open Source ベースの Code Editor、機能が改善されて迅速化した JupyterLab、RStudio といった IDE の一式をご利用いただけます。また、SageMaker Studio の JumpStart 機能も強化されました。SageMaker Studio の新機能に関する詳細については、以前の発表を参照してください。 SageMaker コンソールのこの新機能により、お客様は既存のドメインを新しい Sa

ゲームなみなさんこんにちは！Game Solutions Architect の Leng です。 この記事は、2024 年 3 月の Builders.Flash 記事「生成 AI を用いたヘルプソリューションを作成する」に続く内容となっております。まだの方は是非そちらの記事も併せてご覧ください。 前回の記事では、Amazon Bedrock Knowledge Base で簡単に RAG (Retrieval Augmented Generation) を構築するソリューションを紹介しました。事前に社内のドキュメントを生成 AI に与えることで生成 AI による回答が生成できるようになりました。 この記事では、その生成 AI アシスタントを事前に設定したオリジナルキャラクターの口癖でユーザーの質問に回答するようにカスタマイズしていきます。また、足りない情報があれば、インターネットで情報

こんにちは、ソリューションアーキテクトの大前です。子供の頃、漫画やアニメを好きでよく見ていた方は多いと思います。その中で、「漫画を好きなだけ読めれば良いのに」「物語の続きが読みたい」「もし主人公が違う行動をしたらどうなるのだろう」など思ったことはないでしょうか。そこで、本記事では生成 AI の力を使って、物語生成に挑戦しました。 生成 AI はテキストや画像を自動的に生成するような AI を指します。生成 AI は、基盤モデルと呼ばれる大規模なデータを学習した機械学習モデルを用いて実現されます。AWS では、生成 AI を使ったアプリケーション開発を支援するサービスとして、Amazon Bedrock を提供しています。Amazon Bedrock では Amazon および先進的な AI スタートアップの開発した基盤モデルを使うことができ、テキスト生成や画像生成、埋め込み表現生成といった

SageMaker Studio ノートブックで利用できる Amazon EC2 G5 インスタンスが、アジアパシフィック (ジャカルタ)、アジアパシフィック (ムンバイ)、アジアパシフィック (ソウル)、アジアパシフィック (シドニー)、イスラエル (テルアビブ)、中東 (UAE)、米国東部 (オハイオ) のリージョンで一般提供されたことを発表いたします。また、SageMaker ノートブックインスタンスで利用できる G5 インスタンスが、アジアパシフィック (ジャカルタ)、アジアパシフィック (ムンバイ)、アジアパシフィック (ソウル)、アジアパシフィック (シドニー)、アジアパシフィック (東京)、欧州 (ロンドン)、欧州 (ストックホルム)、イスラエル (テルアビブ)、中東 (UAE)、南米 (サンパウロ)、米国東部 (オハイオ) のリージョンで一般提供されたことも発表いたします。