こんにちは、OSS よろず相談室の鹿島です。 はじめに 今回は、DifyとAmazon Bedrockを連携させて、チャットボットとRAG（検索拡張生成）を構築する手順の4回目、最終回です。 【実践】Dify + Amazon Bedrockで、ゼロからチャットボットと RAG を作る① 【実践】Dify + Amazon Bedrockで、ゼロからチャットボットと RAG を作る② 【実践】Dify + Amazon Bedrockで、ゼロからチャットボットと RAG を作る③ 【実践】Dify + A

前回 は、QAイネイブリングを進めた先におけるQAエンジニアの動き方・位置づけの変化についてお話しました。QAエンジニアから他のロールへの技術移転を行っていくとQAエンジニアは不要になるのか、という問いに対し、 ニーズは変化しつつも不要にはならないはず イネイブリング後の姿を描くことが大切である というのが私の考えです。 今回は、この「ニーズの変化」への対応や、いわゆる「この先生きのこるには」に関連して、QAエンジニア側はどうすればよいのかを考えていきましょう。 ＜QA活動のスキル伝達「イネイブリングQA

今回はRaspberry Piのセンサーで取得したデータをAWS上で加工し、グラフ化してみたいと思います。 Raspberry Piで取得した気温・湿度のデータがAWS IoT Core等を通じて既にS3に入っている前提で、そのデータを加工していきます。 構成イメージ 今回構築するリソースと、データの流れは以下のイメージとなります。   構築してみる S3にjsonファイルを書き出す 以下のように気温・湿度情報のデータをAWS IoTCore等を使用してRaspberry PiからS3に格納しま

はじめに Amazon Q Developer CLI のカスタムエージェントを利用して、Backlog Wiki で管理する詳細設計書の内容が実リソースに反映されているかを確認する作業をエージェントにオフロードする1例を紹介します。 カスタムエージェントの内容については、下記ブログを参照ください。 blog.serverworks.co.jp また、本ブログはすでに Amazon Q Developer CLI がインストールされ、対話が開始できる前提で記載されています。インストールがまだの方は、下記ブ

こんにちは。LINEヤフーのセキュリティプラットフォーム関連の開発を行っている矢島です。LINEヤフーのセキュリティプラットフォーム部門では、インターンを実施しています。今年度は6名の方に参加いただき...

近年、機密コンピューティング技術を用いることで、クラウドプロバイダーなどの信頼できないサービスにより運用されている計算機上で、安心して機密情報を取り扱うことが可能になりつつあることを2024年8月の記事でお伝えしました。 […]

本記事は米国時間 10 月 13 日に公開された AWS エージェンティック AI 担当バイスプレジデント　スワミ・シバスブラマニアン（Swami Sivasubramanian）の署名ブログ「 Make agents a reality with Amazon Bedrock AgentCore: Now generally available 」の日本語抄訳版です。 AIエージェントをプロトタイプから、セキュリティ、スケーラビリティ、信頼性を備えた本番環境へ 2006年に AWS を立ち上げた時、私た

はじめに ども！今月はがっつりと開発期間をいただいて、社内で活用できるサービスを作成しつつ、AIとの開発検証を進めている龍ちゃんです。作るものが多くてあっちにフラフラこっちにフラフラって感じです。 今回は、「 Claude Code革命！3フェーズ開発で効率的な開発：計画→実装→検証術 」で提唱した「計画ドキュメント」を用いての開発を3カ月ほど続けたので、そこに対する知見を書いていこうと思います。 結論は「計画ドキュメント」ってめちゃくちゃ大事じゃね？ってお話です。 問題：AIに丸投げすると何が起きるか

はじめに # 前回 の記事では、 1つのテキストファイル（桃太郎物語） を対象にした単純なRAG（検索＋生成）環境を構築しました。 今回はその拡張として、 複数のドキュメントを読み込み・保持・削除できる永続化対応のローカルRAGアプリ を構築します。 全体構成 # ディレクトリ構造 # project/ ├─ app2.py # 本体アプリケーション ├─ vectorstore/ # ベクトルストアの永続化ディレクトリ │ ├─ faiss_index/ # FAISSのインデックスファイル │ ├─

本記事は ネットワークウィーク 3日目の記事です。 💻 2日目 ▶▶ 本記事 ▶▶ 4日目 🌐 日中は暑く、日没後は肌寒い絶妙な塩梅の日が増えました。冬が恋しいです、西です。 昨今はシステムの状態を細やかに把握することの重要性が話題に上ることが多いです。 システムの状態把握によって、提供しているサービス機能の正常性監視や、収集した情報を基にした迅速な問題解決が容易になります。 AWS ワークロードにおいては、各コンポーネントの情報を Amazon CloudWatch (CloudWatch) で収集する

こんな方へ特におすすめ これから本格的なWebアプリ開発を始めたい方 自分だけの快適な開発環境を整えたい方 チーム開発で「自分の環境だけ動かない…」を撲滅したい方 PCを買い替えてもすぐに開発を再開したい方 概要 こんにちは。サイオステクノロジーのはらちゃんです！今回5本目のブログ執筆です。 今回は、バックエンド(Python/FastAPI)とフロントエンド(Node.js/React)を分離したモダンなWebアプリケーション開発を想定し、 VS CodeのDev Container 機能を使って、誰で

初めに ども！今月はAI開発にどっぷりな毎日な龍ちゃんです。今回は「 AIと爆速開発！Next.js×Nest.js型定義同期の自動生成パイプライン構築術 」で開発効率を上げたんですが、そこで起きた問題について原因究明と解決策を模索したので解説していこうと思います。 TL;DR Orvalで全APIエンドポイントにSWRフックを自動生成していたんですが、 バンドルサイズの肥大化 と 不要なオーバーヘッド が問題になってしまいました。 解決策 : client: "axios-functions" に変更し

セキュリティサービス部 佐竹です。今回は、AWS Security Hub CSPM を運用する中で、特定のコントロールの検出結果 (Findings) が意図せず `ARCHIVED` (アーカイブ済み) となり、その後に同じ内容で再作成されてしまった事象に遭遇したため、その原因と仕様について解説します。

KINTOテクノロジーズのAndroidエンジニア 山田 剛 です。 本記事では、Android API level 35以上への対応が必須化された今、既存のAndroidアプリを素早くedge-to-edge対応にするためのノウハウを紹介します。 1. はじめに android { defaultConfig { targetSdk = 35 // ... } // ... } 2025年8月31日以降、Google Playストアで公開されるAndroidアプリは、API level 35以上での公開

みなさん、こんにちは。AWS ソリューションアーキテクトの三厨です。 来る 10/24 に AWS Japan AI Agent Day 2025 が開催されます。本日ご紹介するAmazon Quick Suite をはじめとして、 AWS でAgentを活用するための知見を学ぶことができます。ぜひ、 こちらの申し込みページ からご登録をお願いいたします。 先日 2つの新しいプランを追加した「 AWS ジャパン生成 AI 実用化推進プログラム 」も非常に多くの申し込みをいただいています。引き続き募集中です