BedrockとAurora Serverless PostgreSQL pgvectorでRAGする - Amazon Titan Embeddingsでベクトル入門③PythonAWSPostgreSQLbedrocklangchain Aurora Serverless PostgreSQLのpgvectorをVector DBとして使用したRAGを構成します。 概念図 構成図 VPCで閉じたかったのでCloud9を使っています。 Aurora Serverless PostgreSQLの構成 エンジンタイプ Aurora PostgreSQL Compatible バージョン 15.4 開発/テスト クラスター識別子vector-test パスワードは適当に（覚えておいてください） Serverless v2 「接続」はとりあえずデフォルトで（defaultのVPCとセキュリティグ

はじめに Amazon Bedrockで文書検索をやってみました。ベクトル化にはamazon.titan-embed-text-v1モデル、回答生成にはanthropic.claude-v2モデルを使用しました。 環境 Windows11 Python 3.11.5 LangChain OpenAI FAISS AWS CLI 実装 必要なライブラリのインストール AWS CLIの設定 AWS IAMの「ユーザー」タブに移動して、任意のユーザーを選択または作成します。 「セキュリティ認証情報」タブから、「アクセスキーを作成」を選択します。 ユースケースは「コマンドラインインターフェイス(CLI)を選択し、「次へ」を選択します。 説明タグ値の入力は任意となるため、入力せずに「アクセスキーを作成」を選択します。 アクセスキーとシークレットキーをメモして「完了」を選択します。 続いて、AWS C

ユウキチ @yu_kitchen 私…罪の重さに耐えきれず…ここで懺悔させてください。 うちの保育園、子供の不用品を置いておいたら必要な人が自由に持ち帰れるスペースがあるんです。 私今朝そこにアンパンマンのぬいぐるみを置いてきたんです。 で、さっき迎えに行ったら玄関で3人くらいの子が過呼吸になるくらいギャン泣きしてて 2023-12-27 18:56:10 ユウキチ @yu_kitchen みんな口々に「アンパンマンがない！」って叫んでるんですよ… アンパンマンを置いたスペースを見に行ったら、無いんですよね。早めにお迎えに来た親子が持ち帰ってくれたんでしょうね。 ちびっ子たちはきっと日中アンパンマンを見かけて、帰りに持ち帰るのを楽しみにしてたんでしょうね。 2023-12-27 18:56:11