Amazon QでチャットQ&Aアプリケーションを作る
こんにちは D2CエンジニアのYuki Suzukiです。 2023/11/27～2023/12/1に開催されたAWS re:Invent 2023では今年も様々な新サービスが発表されました。 中でもAmazon Qについては生成系AIサービスとして一番注目を浴びたのではないでしょうか。 Amazon Qとは AWS re:Invent 2023で発表されたAWSの新サービスで、エンタープライズ向けに設計されたAIチャットアシスタントです。 （AWS版のChatGPTと考えるとイメージしやすいです） 今回はAmazon Qのビジネスユーザー向け機能を使い、独自のデータを読み込ませチャットQ&Aアプリケーションを作り実際の動作を確認してみました。 ※開発者向け機能もありますが本稿では触れません。 Amazon Qの特徴 AWS管理コンソールからクリックするだけでAIチャットアシスタントのアプ
AWS Lake Formationの導入効果
はじめに こんにちは、D2Cインフラエンジニアの小川です。 先日、社内分析基盤のリプレイスに伴い、AWS Lake Formation導入を行い多方面でのシステム改善を実現しました。本記事では、Lake Formationを導入をしてよかったことをご紹介したいと思います。 背景 Lake Formationの導入に至る背景として、大きく以下2点がありました。 データの二重管理 分析基盤環境のあるAWSアカウントと、分析対象のデータの格納先のAWSアカウントが、複数アカウントおよび異なるリージョンにまたがっていました。これにより、分析基盤環境のあるAWSアカウントで、データの格納先AWSアカウントからデータの定期移行をする必要があり、この運用方法では以下の課題がありました。 コスト増 データの二重保存料金の発生 AWS間のデータ転送料金の発生 管理者・ユーザー（分析者）の負担 データ転送に時
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