Agents for Amazon Bedrock を使用すると、 生成人工知能 (AI) アプリケーションはさまざまなシステムやデータソースにわたって多段階のタスクを実行できます。数か月前、エージェントの 作成と設定を簡素化しました 。7月10日、フルマネージド型の 2 つの新機能をプレビューで紹介します。 複数のインタラクションにわたってメモリを保持 – エージェントは各ユーザーとの会話の概要を保持できるようになり、特にユーザーとのやり取りや、フライトの予約や保険金請求の処理などのエンタープライズオー

Guardrails for Amazon Bedrock を使用すると、お客様はアプリケーション要件と会社の責任ある人工知能 (AI) ポリシーに基づいて、保護措置を実装できます。望ましくないコンテンツの防止、プロンプト攻撃 (プロンプトインジェクションやジェイルブレイク) の防止、プライバシー保護のための機密情報の削除に役立ちます。複数のポリシータイプを組み合わせて、さまざまなシナリオに合わせてこれらのセーフガードを設定し、 Amazon Bedrock の基盤モデル (FM) だけでなく、Amazo

Amazon Bedrock のナレッジベース を使用すると、基盤モデル (FM) とエージェントは、検索拡張生成 (RAG) のために会社のプライベートデータソースからコンテキスト情報を取得できます。RAG は、FM がより適切で正確かつカスタマイズされた回答を提供するのに役立ちます。 過去数か月にわたって、モデル、ベクトルストア、および FM をナレッジベースに埋め込む選択肢を継続的に追加してきました。 7月10日、 Amazon Simple Storage Service (Amazon S3)

7月10日、機械学習 (ML) 開発ライフサイクルを簡素化および加速する Amazon SageMaker Studio の新機能を発表しました。SageMaker Studio の Amazon Q Developer は、SageMaker JupyterLab エクスペリエンスにネイティブに組み込まれた生成 AI 搭載アシスタントです。このアシスタントは、お客様の自然言語入力をもとに、各タスクに最適なツールの提案、ステップバイステップのガイダンスの提供、開始するためのコード生成、エラー発生時のトラブ

はじめに　　

はじめに

Dify連載２回目の記事です。 前回 に引き続き、つきみがお送りいたします。 さて、前回ではDifyの初期設定とLLMのセットアップをしましたので、次はDifyを使い、簡単にAIを搭載したサービスを作っていきます。 そもそもDifyで何ができるのか？ Difyは高度なプログラミングスキルや、応用的な数学の知識をあまり必要としないで、AIを使って自分好みにカスタマイズすることができます。 例えば、次のものを作ることができます。 チャットボット テキストジェネレーター エージェント ワークフロー チャットボッ

本記事は AWSアワード記念！夏のアドベントカレンダー 7日目の記事です。 🎆🏆 6日目 ▶▶ 本記事 ▶▶ 8日目 🏆🎆 すっかり夏ですね、単純に嫌です。 日が落ちないと外に出るのも厳しい暑さですが皆様いかがお過ごしでしょうか。 西です。 今年は無事 2024 Japan AWS All Certifications Engineer に残れましたので AWSアワード記念！夏のアドベントカレンダー 7 番手です。 はたしていつまで All Certifications Engineer に残り続けられる

こんにちは。AWS CLIが好きな福島です。 今回はAmaozn Bedrock & Amazon Transcribeを活用し、発音をチェックするアプリを作ってみます。 構成図 画面イメージ デプロイ手順 ①リソースのデプロイ ②Webアプリへアクセス 終わりに 構成図 画面イメージ デプロイ手順 ①リソースのデプロイ ソースコードのダウンロード git clone https://github.com/kazuya9831/blog-sample.git ディレクトリの移動 cd blog-sampl

こんにちは。ソリューションアーキテクトの齋藤です。丸紅株式会社(以下、丸紅) デジタル・イノベーション部 では、デジタルを活用して丸紅グループの変革を推進し、デジタル人財を育成して各部門の事業を大きくしていくことをミッションに掲げています。当部では、デジタル技術に精通するメンバーが、丸紅の各組織へ、課題整理→実証実験→実用化まで一気通貫で支援を実施しており、AI・データ分析 を中心に、内製で開発しています。本ブログでは、どのように丸紅がAWS上で社内生成AIプラットフォームアプリ(以降 Marubeni

2024 年 1 月、マイグレーションとモダナイゼーションを加速させるためのガイドツールとして、Migration Hub Journeys を導入しました。ジャーニーは、エキスパートによるガイダンス、専用ツール、チーム間のコラボレーションを備えたタスクベースのテンプレートを通じて、計画、実行、追跡を最適化し、シームレスなマイグレーションとモダナイゼーションを可能にします。この度、AWS for VMware の新しいマイグレーションジャーニーテンプレートを公開しました。このテンプレートによって、オンプレ

みなさん、こんにちは。ソリューションアーキテクトの杉山です。今週も 週刊AWS をお届けします。 AWS Summit New York があり沢山の生成 AI 関係のアップデートがありました。 週刊生成AI with AWS で網羅的に取り上げており、こちらもご覧ください。 異なる視点での最近の生成 AI の出来事を記載すると、 GenU (Generative AI Use Cases JP) という名前の GitHub で公開されているアプリケーションがあるのですが、新たに Knowledge ba

本記事は 2019年9月9日に公開された ”How to Create a Data-Driven Culture” を翻訳したものです。 「もしデータがあるなら、データを見ましょう。もし皆さんに意見しかないのなら、私の意見に従ってください。」 ― ジム・バークスデール データドリブンな企業について語られるとき、多くの場合、ツールやビッグデータ、データの蓄積/加工/分析をより迅速かつ安価にした技術の進歩に重点が置かれています。これらは全て重要ではありますが、データドリブンカルチャーを企業全体で構築すること

はじめに Amazon Monitronのデータを使って可視化する機会がありましたので、記事にしました。 本記事の内容は、Amazon MonitronからデータをS3に送信し、Glue Crawlerでテーブルを作成するまでの手順紹介となります。 それ以降のGrafanaでの「〜可視化編〜」は次回記事で紹介します。 基本的にAWSの公式ブログにそって手順を進めましたが、いくつか記載がないようなポイントもあったので参考になれば幸いです。 はじめに 前提 最終ゴール 手順 1. Amazon Monitro

こんにちは、広野です。 最近、AWS Lambda 関数から AWS Elemental MediaConvert の API を呼び出そうとしたときに気付いたことを話します。API エンドポイントが変わっていました。いつから変わっていたのかわからないのですが。 そもそも MediaConvert って？ ひとことで言うと、動画をエンコードしてくれるサービスです。動画処理ソフトウェアができることに近いです。私は MP4 のデータをストリーミング可能な形式 HLS に変換する目的で使用しています。ユーザがア