こんにちは。サービス開発室の武田です。このエントリは、2018年から毎年公開しているAWS全サービスまとめの2024年版です。 こんにちは。サービス開発室の武田です。 このエントリは、2018年から毎年公開している AWS全サービスまとめの2024年版 です。昨年までのものは次のリンクからたどってください。 AWSにはたくさんのサービスがありますが、「結局このサービスってなんなの？」という疑問を自分なりに理解するためにまとめました。 今回もマネジメントコンソールを開き、「サービス」の一覧をもとに一覧化しました。そのため、プレビュー版など一覧に載っていないサービスは含まれていません。また2023年にまとめたもののアップデート版ということで、新しくカテゴリに追加されたサービスには[New]、文章を更新したものには[Update]を付けました。ちなみにサービス数は 247個 です。 まとめるにあ
初めまして。機械学習エンジニアの島越@nt_4o54です。現在はMLチームで日々、バクラクシリーズで用いられているAI-OCR機能の改善や新規機能の開発などを行なっています。 7月はLayerXエンジニアブログを活発にしよう月間ということで、自分からは表題にもある通り、「Document AI」と呼ばれる技術についての紹介と、またLayerXにおいてどういう応用先があるのかというお話をさせていただこうと思います。 ※ 同名のDocument AIというGCPのサービスがありますが、今回は一般的なDocument AIの話になります。 Document AIとは Document AIに用いられる技術 Optical Character Recognition (OCR) Document Classification Layout Analysis Document Parsing Tab
AWS Glue を使用した個人情報の検出・マスキング・編集および Amazon OpenSearch Service へのロード | Amazon Web Services
ユースケース: OpenSearch Service への読み込み前の個人情報バッチ検出 このアーキテクチャを実装しているお客様は、さまざまな分析を大規模に実行するために、Amazon S3 上にデータレイクを構築しています。このソリューションは、OpenSearch Service へのリアルタイム取り込みが不要で、スケジュールで実行される、またはイベントによってトリガーされるデータインテグレーションツールを使用することを計画しているお客様に適しています。 Amazon S3 にデータレコードが到着する前に、データレイクにすべてのデータストリームを信頼できる形で安全に取り込むための取り込みレイヤーを実装します。 Kinesis Data Streams は、構造化および半構造化データストリームの高速な取り込みのための取り込みレイヤーとして導入されます。これらの例としては、リレーショナルデ
「AWS Cloud Quest日本語版」に、機械学習を実践的に学べる「Machine Learning（機械学習）」が追加
Amazon Web Service（AWS）は、ゲームを通じてAWSを学べる「AWS Cloud Quest日本語版」に、新たに「Machine Learning（機械学習）」の教材が追加されたことを明らかにしました。 「AWS Cloud Quest」は、クラウド技術者となったプレイヤーがクエスト内の街の住人から出題される課題やクイズなどを、AWSを使って解決しつつ、クラウドの技術を学んでいくオンラインロールプレイングゲームです。 実際にAWSのサービスを組み合わせてソリューションを構築するため、非常に実践的な内容となっています。 2022年3月に英語版が登場し、その後に日本語版で、入門編としてプレイヤーがクラウドプラクティショナー（クラウドを実践する人）となってプレイする「クラウドプラクティショナー」ロールと、ソリューションアーキテクトとしてゲームをプレイする「ソリューションアーキテ
はじめに 新規事業部 山本です。 ChatGPT（OpenAI API）をはじめとしたAIの言語モデル（Large Language Model：以下、LLM）を使用して、チャットボットを構築するケースが増えています。通常、LLMが学習したときのデータに含まれている内容以外に関する質問には回答ができません。そのため、例えばある社内システムに関するチャットボットを作成しようとしても、素のLLMでは質問に対してわからないという回答や異なる知識に基づいた回答が（当然ながら）得られてしまいます。 この問題を解決する方法として、Retrieval Augmented Generation（以下、RAG）という手法がよく使用されます。RAGでは、ユーザからの質問に回答するために必要そうな内容が書かれた文章を検索し、その文章をLLMへの入力（プロンプト）に付け加えて渡すことで、ユーザが欲しい情報に関して
小林です。 先日3/1にブログを投稿したのですが、たまたま同じ日に大林さんも投稿しており図らずも小林と大林の共演が実現していました。 ということで次は中林さんを募集中です。 さて、今年でAWS認定の有効期限がいろいろ切れてしまうので、6週連続AWS再認定にチャレンジしてきました。 無事に成功しましたが、大変危険なのでよい子はマネしないでください。 ※小林は特殊な訓練を受けています。 このチャレンジのトリをつとめたのはAWS認定 機械学習 - 専門知識（MLS）なのですが、試験の最中に「そういえば全く機械学習サービス使ったことないな…」と気になりはじめてしまいました。 MLSは試験時間に余裕があるので、ざっと問題の見直しをしながらぼんやりとどんな使い方をするか考えていました。 無事に合格し、ちょうどいい使い方も思いついたので、ここで試した結果を書きたいと思います。 データを集めます 今回は入
Knowledge Bases now delivers fully managed RAG experience in Amazon Bedrock | Amazon Web Services
AWS News Blog Knowledge Bases now delivers fully managed RAG experience in Amazon Bedrock Back in September, we introduced Knowledge Bases for Amazon Bedrock in preview. Starting today, Knowledge Bases for Amazon Bedrock is generally available. With a knowledge base, you can securely connect foundation models (FMs) in Amazon Bedrock to your company data for Retrieval Augmented Generation (RAG). Ac
Amazon Q Business と AWS IAM Identity Center を利用して、プライベートでセキュアなエンタープライズ生成 AI アプリケーションを開発する | Amazon Web Services
Amazon Web Services ブログ Amazon Q Business と AWS IAM Identity Center を利用して、プライベートでセキュアなエンタープライズ生成 AI アプリケーションを開発する 本記事は、2024年4月30日に投稿されたBuild private and secure enterprise generative AI apps with Amazon Q Business and AWS IAM Identity Center を翻訳したものです。 2024 年 4 月 30 日現在、Amazon Q Business が一般提供開始 になりました。Amazon Q Business は、生成 AI を活用し、従業員の質問に答えたりタスクを完了させることで生産性の向上をサポートする対話型アシスタントです。従業員は Amazon Q Busi
危機管理室 江口です。 昨今、各社からいろいろなAIサービスが出てきてますね。 業務での利用について、どのAIサービスを利用するか検討していくなかで、やはり利用規約周りの確認は重要です。特に、 入力したデータはサービス提供業者側で保存されるのか そのデータは学習に利用され、外部に露出する可能性があるのか という点は利用の判断のうえで重要ですよね。 以前筆者はOpenAIのデータ利用ポリシーについて、ブログで紹介しました。 ですがOpenAI以外にもいろいろなAIサービスがありますし、OpenAIも利用規約をたびたびアップデートしています。 そこで、このへんで一度いろいろなAIサービスの利用規約を読んでみようと思います。 ということで、まずは手始めにAmazon Bedrockの利用規約（正確にはサービス規約）およびユーザーガイドから、入出力データの利用まわりを中心に気になる点を確認してみま
[アップデート] Amazon RDS for MySQL でも rds_superuser_role がサポートされるようになりました | DevelopersIO
[アップデート] Amazon RDS for MySQL でも rds_superuser_role がサポートされるようになりました いわさです。 先日のアップデートで Amazon RDS for MySQL が rds_superuser_role をサポートしたとアナウンスがありました。 私は前に別件で rds_superuser_role を触った記憶があり、「あれ、前から使えなかったっけ」と感じまして、過去バージョン含め検証してみることにしました。 RDS for MySQL でのバージョンごとに検証してみた アナウンスやドキュメントによると RSD for MySQL のバージョン 8.0.36 以上（執筆時点の最新バージョンは 8.0.36）でこのロールが有効になっているようです。 そこで本日は次のように 8.0.35 と 8.0.36 の環境を用意して検証してみることに
![[アップデート] Amazon RDS for MySQL でも rds_superuser_role がサポートされるようになりました | DevelopersIO](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/87c465f9fadcacccb5f9e93c5c83c2acdc88fbd2/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fdevio2023-media.developers.io%2Fwp-content%2Fuploads%2F2023%2F08%2Famazon-rds.png)
はじめにSHOWROOM事業部のサーバーサイドエンジニアで先日開催されたAWS Dev Day 2023 Tokyo に参加してきたので、有志で気になったセッションを紹介していきます！ RDBで解けない性能問題をグラフDBのAmazon Neptuneによって解決する横浜DeNAベイスターズのバウアー選手のYouTubeチャンネルにハマっている早川です。 このセッションでは、電子薬歴システムの事例を通じて、グラフDBがどのようなケースで有効なのか学ぶことができました。 電子薬歴システムでは、患者ごとに複数の基礎情報時系列データを管理しています。これらのデータを参照する際、RDBでは複数回のクエリを発行するか、クエリを入れ子にして発行するかでしか必要なデータを取得できず、データの取得に時間がかかってしまう問題が生じたそうです。このようなケースでは、グラフDBが適しているということが分かりまし
An observer said, “We were, like, Holy shit, there are two different people independently faking data on the same paper.”Illustration by Bryce Wymer The half-bearded behavioral economist Dan Ariely tends to preface discussions of his work—which has inquired into the mechanisms of pain, manipulation, and lies—with a reminder that he comes by both his eccentric facial hair and his academic interests
Integrate Amazon Aurora MySQL and Amazon Bedrock using SQL | Amazon Web Services
Amazon Web Services ブログ Integrate Amazon Aurora MySQL and Amazon Bedrock using SQL 本記事は、Integrate Amazon Aurora MySQL and Amazon Bedrock using SQLを翻訳したものです。翻訳はSr. Database Solutions Architectの杉山が担当しました。 組織は大量のデータをリレーショナルデータベースに保存しているため、エンドユーザーエクスペリエンスを向上させるために生成AIの基盤モデルを使ってこれらのデータセットを補強する明確な動機があります。この記事では、Amazon Aurora Machine Learningを使用して、Amazon Aurora MySQL互換エディションを生成AIモデルと統合する方法を探ります。Amazon Be
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【2024年】AWS全サービスまとめ | DevelopersIO
Document AIを巡る技術とLayerXにおける可能性 - LayerX エンジニアブログ
ベクトル検索で欲しい情報が得られないときの問題点と改良方法を考えてみた | DevelopersIO
14年目の終わり。AIの力を借りて初心を思い出す。 - NRIネットコムBlog
Amazon Bedrockの規約周りの情報を読んでみる | DevelopersIO
AWS Dev Day 2023 Tokyoに参加してきました｜SHOWROOM Blog
They Studied Dishonesty. Was Their Work a Lie?