こんにちは。 ご機嫌いかがでしょうか。 "No human labor is no human error" が大好きな吉井 亮です。 プロダクトの規模が小さいと1人 SRE という体制は珍しくないと思います。 1人で何が辛いかというと、相談相手やレビュー相手がいないことです。ですので、最近は AI/LLM に相手をしてもらっています。 運用に使っている Lambda 関数や Terraform のコードをレビューしてみたり（※1）、エラー発生時の1次対応をお願いしてみたり（※2）しています。 ※1 プルリクしたら Bedrock にコードレビューしてもらいたい ※2 AIOps入門 AWS Bedrock で障害分析 私は毎朝のタスクとして、ダッシュボードチェックを行っています。 平日なら前日分、土日祝日なら2〜3日分のメトリクスを眺めながら、異常な挙動はないか、パフォーマンス劣化が起き
Oktaは一連のサイバー攻撃への対処について、同社の決算報告会で改善することを誓い、セキュリティの甘さにつながる文化の変革に乗り出すとした。その具体的な取り組みとは。 OktaのCEO兼共同設立者であるトッド・マッキノン氏は、2023年11月29日（現地時間、以下同）に実施された同社の第3四半期の決算説明会で、すぐに要点に入り、以下のように述べた。 「同年9月下旬に発生したサイバー攻撃は、誰にとっても最大の関心事だ。リスクは高いが、現在および将来の顧客を守るために必要なことは何でもする」 一連のサイバー攻撃による情報漏えい 決算説明会でOktaが示した4つの要点 今回のサイバー攻撃は、2023年に発生した一連のセキュリティインシデントの最新の例だ。夏には著名な顧客の環境に対する攻撃が相次ぎ（注1）（注2）、第三者のベンダーに対する攻撃では、Oktaの現従業員および元従業員約5000人分の健
チャットボットAI「Claude」を開発するAnthropicが新モデルとなる「Claude 3.5 Sonnet」を2024年6月21日に発表しました。これは今後リリースされるClaude 3.5ファミリーの最初となるモデルで、ベンチマーク結果はOpenAIのGPT-4oに匹敵するとのことです。 Introducing Claude 3.5 Sonnet \ Anthropic https://www.anthropic.com/news/claude-3-5-sonnet Anthropicによると、Claude 3.5 Sonnetは大学院レベルの推論力、大学学部レベルの知識とコーディング能力を持つとのこと。Claude 3 Opusなど従来のClaudeモデルと比較し、ニュアンスやユーモア、複雑な指示を理解する能力が著しく向上し、自然で親しみやすい口調で高品質のコンテンツを書く能力
AWS Lambda（Python）でAmazon Bedrockの出力をレスポンスストリーミング対応してみた - Taste of Tech Topics
こんにちはイワツカです。 今年の夏は、特に猛暑日が続いていたので、例年にも増して素麺を食べてました。 さて今回は、AWS Lambda（Python）でLambda Web Adapterを用いてレスポンスストリーミングする方法を試してみたので紹介します。 1. 概要 1.1 レスポンスストリーミングとは？ 1.2 Lambda Web Adapterとは？ 2. アプリ作成 2.1 実行環境 2.2 ディレクトリ構成 2.3 FastAPIの実装 2.4 Streamlitの実装 3. アプリを動かして見る 3.1 チャットアプリをデプロイ 3.2 Streamlitを起動する 3.3 チャットを試してみる 4. まとめ 1. 概要 1.1 レスポンスストリーミングとは？ レスポンスストリーミングとは、HTTPリクエストに対してサーバーがレスポンスを一度にまとめて送るのではなく、データを
Cline＋Amazon Bedrock(Claude)で”国内要件”でもAIエージェントを諦めない - Qiita
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? NTTテクノクロス株式会社の渡邉洋平です。 今回はClineとClaudeの連携をAnazon Bedrockで試していきます。Clineの記事はいくつかありますが、今回はAWSユーザをスコープにした記事です。 Cline？ Meet Cline, an AI assistant that can use your CLI aNd Editor. Clineは開発者用のAIアシスタントツール。VSCodeなどにプラグインとして導入することで、コーディングの強力な相棒になってくれる。Cursor無し、特別なライセンス無しでもVSCodeで
AWS App Studioで生成AIを活用した簡単ノーコードアプリ開発 - Taste of Tech Topics
はじめに こんにちは。9月に入りようやく涼しさを感じられるようは日が増えてきましたね。 AWSエンジニアの小林です。 2024年7月にAmazon Web Services (AWS) からプレビュー版として「AWS App Studio」がリリースされました。 このツールは、生成AIを利用したノーコード・ローコードのアプリケーション開発サービスとして注目を集めています。 この記事では、「AWS App Studio」を使用して実際にアプリケーションをノーコードで作成していきます。 aws.amazon.com はじめに AWS App Studioの概要 AWS App Studioの始め方 事前準備 App Studioインスタンスの作成 ノーコードでTODOアプリを作成してみる 作成したアプリに既存AWSリソースを紐づける 作成したアプリケーションのUIをカスタマイズする AWS A
『マインクラフト』新ネザーアップデートが全プラットフォーム対象に6月23日正式リリースへ。狂暴化した新たな異世界 - AUTOMATON
『Minecraft®（マインクラフト）』の開発元であるMojangは、大型アップデートとなるネザーアップデート（Ver.1.16）を6月23日に正式リリースすると発表した。今回のアップデート対象となるのはJava版（Java Edition）および統合版（Bedrock Edition）の双方。PlayStation 4/Xbox One/Nintendo Switch/iOS/Android/PCなどでも、新たなバイオームやブロック、鉱石などによって生まれ変わったネザーが体験できる。本稿では、Java版で公開済みのスナップショットの内容を元に、大型アップデートの内容を紹介していく。 Grab your most fireproof calendar, and start frantically circling June 23rd: the Nether Update starts r
はじめに 生成AIの文脈において、RAG（Retrieval-Augmented Generation）と呼ばれる技術は、生成AIのモデルがプロンプトを解釈し、ナレッジベースから関連情報を検索し、その情報を基にコンテンツ(回答)を生成するために活用されるものです。 RAGを活用すれば、生成AIのモデルが学習していない最新かつインターネットに公開されていない非公開情報を取り入れた回答を提供できるため、回答の正確性と信頼性が向上します。 しかしながら、ナレッジベースを活用したRAGでは、当然ながらナレッジベースを事前に構築し終えておく必要があり、このナレッジベースにも存在しない情報からは回答を生成することができません。 ナレッジベースが常に最新化されているとは限らないため、ユーザのニーズに追いつけないケースも多々あります。 このような背景から、最近は特に、ユーザがチャットボットを介してドキュメ
小西秀和です。 この記事は「AWS認定全冠を維持し続ける理由と全取得までの学習方法・資格の難易度まとめ」で説明した学習方法を「AWS Certified AI Practitioner」に特化した形で紹介するものです。 重複する内容については省略していますので、併せて元記事も御覧ください。 また、現在投稿済の各AWS認定に特化した記事へのリンクを以下に掲載しましたので興味のあるAWS認定があれば読んでみてください。 ALL SAP DOP SCS ANS MLS SAA DVA SOA DEA MLA AIF CLF 「AWS Certified AI Practitioner(AIF)」とは 「AWS Certified AI Practitioner(AIF)」は、AI/MLおよび生成AIテクノロジーに関する基礎的な知識を持ち、AWSのAI/MLサービスの適切な活用方法を理解しているこ
AWSでElasticsearch(Elastic Cloud)を使う時のポイント 2024年版（運用編1） - Taste of Tech Topics
こんにちは、Elastic認定資格３種(※)を保持しているノムラです。 ※Elastic社の公式認定資格（Elastic Certified Engineer / Elastic Certified Analyst / Elastic Certified Observability Engineer） こちらはAWS編の記事になります。 AWSでElasticsearch(Elastic Cloud)を使う時のポイントの記事一覧は以下です。 ①構築編 acro-engineer.hatenablog.com ②運用編2 ＜運用編２ 近日公開予定!!＞ 本記事ではElastic Cloudを運用するにあたり、必要な各種設定を実施する手順を紹介します。 はじめに 1. Monitoring設定（Metric／Logs） 2. Snapshot設定 3. 監視設定 まとめ はじめに 以下本記事で
DifyとKnowledge bases for Amazon Bedrockを連携させてRAGを構築する - Taste of Tech Topics
こんにちは。ベランダで育てていたバジルが虫に食べられてしまいました。ハヤトです。 しかし植物の生命力というのはすごいもので、残った茎から再び葉っぱが成長してきています。次はぜひ私が食べたいものです。 さて、成長著しいといえば生成AIアプリ開発の分野はまさに日進月歩ですが、 なかでも「Dify」は、LLMワークフローが特に便利で、注目度が急上昇中です。 今回はそんなDifyとKnowledge bases for Amazon Bedrockを連携させてRAGを構築してみます。 Difyとは？ Knowledge bases for Amazon Bedrockとは？ 今回作成するチャットボットについて AWS側の設定手順 ナレッジベースの作成 APIの作成 Lambdaの作成 API Gatewayの作成 Dify側の設定手順 カスタムツールの作成 チャットボットの作成 まとめ Difyと
Amazon Web Services ブログ 生成AIで外観検査をやってみた 1. はじめに 製造業における品質管理は非常に重要な課題です。製品の外観や組立状態を確認し、欠陥の有無を判断する外観検査工程は、高い品質を維持するうえで欠かせません。この検査工程を人手に頼らず自動化できれば、コスト削減と品質の安定化が期待できるため、さまざまな検査工程の自動化が試みられています。今でも外観検査のソリューションとしてAWSではAmazon Lookout for Visionというサービスを提供していますが、今回は違う切り口から、Amazon Titan Multimodal Embeddings G1を使って生成AIで同じような外観検査ができるかトライしてみました。 Embedding方式の利点は、製品カテゴリーを問わず同じ数値化モデルを活用できる点にあります。サンプル画像の数値化自体は製品に依
This leverages a starter sample available from https://github.com/microsoft/minecraft-scripting-samples/ with a simple build process and TypeScript compilation for Minecraft. From it, you can build out and expand simple gameplay styles. You can also use this project as a starter for your own scripting projects. Important Just getting started with JavaScript? You may want to check out the Scripting
印刷する メールで送る テキスト HTML 電子書籍 PDF ダウンロード テキスト 電子書籍 PDF クリップした記事をMyページから読むことができます NTTデータグループがAIを活用したビジネス変革に取り組み始めている。その1つがソフトウエア開発分野への生成AIの活用で、プロジェクト管理から要件定義／設計、コーディング／テスト、運用・保守までのライフサイクル全域の生産性を2025年度に30％、2027年度に50％向上させる目標を打ち出した。 同社 技術革新統括本部 Apps＆Data技術部 Global Program Lead部長の市川耕司氏によると、ソフト開発における生産技術は2000年代の開発プロセスの標準化、2010年代の開発ツールの自動化、2020年代のアジャイル開発、そして今、AI・データドリブン開発へと進んでいる。中でも生成AIを適用した事例は設計情報からソースコードの
【RAG】Amazon BedrockとConnect、Kendraを利用し、社内情報や社外の最新情報などの取り込んだデータをもとに回答するコールセンター向けAIチャットボットを構築してみた | DevelopersIO
はじめに Amazon BedrockとAmazon Connect、Amazon Kendraを利用し、電話での質問に対して、取り込んだ情報をもとに検索し、回答する（Retrieval Augmented Generation（以降、RAG））コールセンター向けAIチャットボットを構築してみました。 以前、Connectをインターフェースとして、BedrockのClaude V2に質問するチャットボットを構築しましたが、今回はKendraを採用したRAG版です。 最近、社内の業務効率化などの目的で、AIの言語モデル（以降、LLM）を用いて社内情報を活用するための手法として、RAGが話題になっています。 RAGとは、ユーザーからの問い合わせ（プロンプト）に基づいて外部データから関連するドキュメントを検索し、その結果をもとにLLMが質問への回答を生成するという手法です。 RAGの検索（Ret
Amazon BedrockのClaudeとAmazon Connectを利用し、電話で色々な質問に答えてくれるコールセンター向けAIチャットボットを構築してみた | DevelopersIO
Amazon BedrockのClaudeとAmazon Connectを利用し、電話で色々な質問に答えてくれるコールセンター向けAIチャットボットを構築してみた はじめに Amazon BedrockのClaudeとAmazon Connectを利用した、電話で様々な質問に対する応答が可能なコールセンター向けAIチャットボットを構築しました。 電話をかけて質問すると、BedrockのAPIを利用し、質問に答えてくれます。音声は、Amazon Connectが提供するものを活用しています。 以下は、電話をかけた際の対話の様子を示したイメージです： 実際に電話をかけたときのデモ動画です。Bedrockのモデルは、Claude Instant v1.2を使用しています。 構成図は、以下になります Connectのコンタクトフロー内で、Lexで質問内容を受け取り、音声から文字起こしされ(裏でAm
本書籍を全ての章を読み思ったこと。それはこの一冊があればとりあえず入門から今抑えなければならないことは大体網羅できる。そう感じました。 ChatGPT、正確にはOpen AIとLangChain本の紹介となります。私が知るにLangChainとOpen AIを用いたチャットシステム構築の本格的な実践入門書籍としては初になるんじゃないでしょうか。 今回は、そんな書籍のレビューと実際に書籍通りチャットシステム構築をする中で感じたこと、さらなるチューニングについてをご紹介していきます。 紹介する書籍 2023年10月18日発売(書籍/電子)の「ChatGPT/LangChainによるチャットシステム構築［実践］入門」になります。 下記にリンクを貼っておきますので、興味を持たれた方はぜひチェックをお願いします 著者の紹介 本書籍なのですが、今LLM界隈でも情報のキャッチアップとアウトプットの先頭に
![ChatGPT/LangChainによるチャットシステム構築[実践]入門](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/49cb7277641a9e60d501a46a62f9793fe12e6193/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fres.cloudinary.com%2Fzenn%2Fimage%2Fupload%2Fs--G8Wuq7ng--%2Fc_fit%252Cg_north_west%252Cl_text%3Anotosansjp-medium.otf_55%3AChatGPT%25252FLangChain%2525E3%252581%2525AB%2525E3%252582%252588%2525E3%252582%25258B%2525E3%252583%252581%2525E3%252583%2525A3%2525E3%252583%252583%2525E3%252583%252588%2525E3%252582%2525B7%2525E3%252582%2525B9%2525E3%252583%252586%2525E3%252583%2525A0%2525E6%2525A7%25258B%2525E7%2525AF%252589%25255B%2525E5%2525AE%25259F%2525E8%2525B7%2525B5%25255D%2525E5%252585%2525A5%2525E9%252596%252580%252Cw_1010%252Cx_90%252Cy_100%2Fg_south_west%252Cl_text%3Anotosansjp-medium.otf_37%3Ayoshii0110%252Cx_203%252Cy_121%2Fg_south_west%252Ch_90%252Cl_fetch%3AaHR0cHM6Ly9zdG9yYWdlLmdvb2dsZWFwaXMuY29tL3plbm4tdXNlci11cGxvYWQvYXZhdGFyLzdmOTNhNWVlYjEuanBlZw%3D%3D%252Cr_max%252Cw_90%252Cx_87%252Cy_95%2Fv1627283836%2Fdefault%2Fog-base-w1200-v2.png)
AWS Certified Cloud Practitioner(CLF)／AWS認定クラウドプラクティショナーの学習方法 - NRIネットコムBlog
小西秀和です。 この記事は「AWS認定全冠を維持し続ける理由と全取得までの学習方法・資格の難易度まとめ」で説明した学習方法を「AWS Certified Cloud Practitioner」に特化した形で紹介するものです。 重複する内容については省略していますので、併せて元記事も御覧ください。 また、現在投稿済の各AWS認定に特化した記事へのリンクを以下に掲載しましたので興味のあるAWS認定があれば読んでみてください。 ALL SAP DOP SCS ANS MLS SAA DVA SOA DEA MLA AIF CLF 「AWS Certified Cloud Practitioner(CLF)」とは 「AWS Certified Cloud Practitioner(CLF)」は、AWSクラウドに関する総合的な理解を持ち、クラウドの基本概念、主要なサービス、セキュリティ、アーキテクチ
【速報】AWSの生成AIサービスであるAmazon Bedrock がリリースされたので朝イチで触ってみた | DevelopersIO
AWSにおける生成AIサービスであるAmazon Bedrockがリリースされました。生まれたばかりのAmazon Bedrockを実際に触って、どんな機能があるのか検証してみたいと思います。 はじめに おはようございます、おのやんです。 みなさん、Amazon Bedrockをご存知ですか？ Amazon Bedrockは、AWS内で使用可能な生成AIサービスです。私が朝５時に起床したタイミングでリリースされていました。 ということで、今回はいち早くAmazon Bedrockを触ってみたいと思います！ なお、機械学習に関しては門外漢であるため、技術的に不十分な説明になる可能性があります。またリリース直後の情報であるため、今後変更の可能性が十分にあります。そこはご了承くださいm(_ _)m Amazon Bedrockとは？ こちらがAmazon Bedrockの公式ドキュメントです A
【AWS re:Invent 2024】人の労力を減らす、Amazon Bedrock Agents によるイベントドリブンエージェント作成を体験してきた - カミナシ エンジニアブログ
はじめに カミナシでソフトウェアエンジニアとしてサービスの開発をしている Taku (X アカウント) です。 ラスベガスで開催されている AWS re:Invent に2年振り2回目の参加をしています。 その中で役立ちそうなワークショップに参加することが出来たので、今回はそのご紹介をさせていただきたいと思います。 公開されているワークショップのリンクも載せているため、最後までご覧いただけると幸いです。 参加したワークショップ 今回参加したのは「Automating technical support and workflows with Amazon Bedrock Agents」というワークショップです。 セッションの詳細 Applying generative AI and agentic solutions to event-driven workflows gives enter
無料のclaude.aiは本稿執筆現在、既に「Claude 3 Sonnet」になっている。月額20ドルの「Claude Pro」にアップグレードすれば「Opus」を利用できるようになる。 コンテキストウィンドウは、最大20万トークン（約15万ワード、または500ページ以上のドキュメント）を受け入れる。Anthropicによると、Opusは「AIシステムの一般的なベンチマークのほとんどで、米OpenAIのGPT-4や米GoogleのGeminiなどの競合するシステムを上回る性能を発揮した」という。また、「複雑なタスクでは人間に近い理解力の流暢さを示し、一般知能の最前線をリードする」としている。 昨年7月にリリースした「Claude 2」と比較して、分析と予測、微妙なコンテンツ作成、コード生成、スペイン語、日本語、フランス語などの非英語での会話能力が向上した。2023年8月までのデータでトレ
Amazon BedrockのKnowledge baseで簡単にRAGを構築 - Taste of Tech Topics
ポトフがおいしい季節ですね、菅野です。 Amazon BedrockのKnowledge baseがGAとなり、Amazon BedrockでもRAGが作成できるようになりました。 docs.aws.amazon.com 今回はKnowledgeベースを実際に作成して統計データを検索するRAGを構築してみます。 RAGとは RAGアーキテクチャ（Retrieval-Augmented Generation）は、自然言語処理において、Google検索のような検索技術と、ChatGPTのような文章生成技術を組み合わせた技術です。 このアーキテクチャを利用すると、生成AIが学習していないデータ、例えば自社の内部レポートのようなデータを用いて、ChatGPTライクな応答システムを構築できます。 具体的には、何か質問を受けると、質問に関連した文章を検索し、その検索結果を元に自然となるような回答を生成
Amazon Bedrock "Claude 2" と、ChatGPT "GPT-4" を比較してみる - Qiita
Amazon Bedrockとは? 2023/9/28にAWSが生成系AIのサービス「Amazon Bedrock」を正式リリース (GA) しました。 「Amazon Bedrock」は、様々な企業の基盤モデル(FM)を1つのAPIで利用できるようにするサービスです。 基盤モデルとは、大量のデータで事前訓練された大規模な機械学習モデルのことで、用途は幅広く、検索からコンテンツ作成、医薬品開発など、様々な分野で活用できます。 Amazon Bedrockは、この基盤モデルの利活用が容易にできるサービスとなっています。 ユーザーは、AIのスタートアップや著名な企業が開発した基盤モデルを簡単に試すことができ、また、自社のデータを使ってカスタマイズすることもできます。 「Amazon Bedrock」は言うまでもなくサーバレスであり、インフラの運用が不要であることに加え、ChatGPTとは異なり
AWS Location ServiceをCDKで構築して地図をカスタマイズしてみた - Taste of Tech Topics
こんにちは、igaです。 8月ももう終わりですが、まだまだ暑い日が続きますね。私は数年前から日傘を使うようになりましたが、晴れた日に外を歩く際、日傘があると少しだけ体感温度がましになるので、夏は日傘が手放せなくなりました。 今回は、AWS Location ServiceをCDKで構築して、地図のスタイルをカスタマイズしてみました。 AWS Location Service AWS Location Serviceとは AWS Location Service（以降、Location Serviceと表記します）はAWSが提供する、地図や位置情報、移動経路などが利用できるサービスです。 aws.amazon.com 今回の内容 今回は、次の2つを実施します。 Location ServiceをCDKで構築して、クライアントで地図を表示する 地図のスタイルをカスタマイズする 地図のスタイルの
AWSでElasticsearch(Elastic Cloud)を使う時のポイント 2024年版（運用編２） - Taste of Tech Topics
こんにちは、Elastic認定資格３種(※)を保持しているノムラです。 ※Elastic社の公式認定資格（Elastic Certified Engineer / Elastic Certified Analyst / Elastic Certified Observability Engineer） こちらはAWS編の記事になります。 AWSでElasticsearch(Elastic Cloud)を使う時のポイントの記事一覧は以下です。 ①構築編 acro-engineer.hatenablog.com ②運用編1 acro-engineer.hatenablog.com 本記事では運用編２としてElastic Cloudにおいて以下を実施する手順を紹介します。 はじめに 1. バージョンアップ 2. 監査ログ設定 まとめ はじめに 本記事では、Elastic Cloud(Elasti
Stability AIが高性能画像生成モデル「SDXL 1.0」をリリース＆すぐに使えるウェブアプリも公開されたので使ってみた
画像生成AI「Stable Diffusion」の開発元であるStability AIが画像生成モデル「Stable Diffusion XL 1.0(SDXL 1.0)」を公開しました。SDXL 1.0は2023年6月に研究目的で公開された「SDXL 0.9」をさらに強化したもので、すでにモデルデータが公開されている他、SDXL 1.0をサクッと使えるウェブアプリも用意されています。加えて、AmazonのAIサービス「Amazon Bedrock」でSDXL 1.0のAPIが利用可能になることも発表されています。 ANNOUNCING SDXL 1.0 — Stability AI https://stability.ai/blog/stable-diffusion-sdxl-1-announcement Stability AI Announces Stable Diffusion X
Amazon Bedrock の新機能マルチエージェントで「わが家の AI 技術顧問」を作ろう ! - builders.flash☆ - 変化を求めるデベロッパーを応援するウェブマガジン | AWS
こんにちは。AWS Community Hero の御田 稔 (みのるん) です。 普段は生成 AI を活用したクラウドアプリケーションの開発をしながら、テックエバンジェリストとして技術の楽しさを発信する活動をしています。AWS ユーザーグループの JAWS-UG では、東京支部の運営をしています。 先日、AWS re:Invent 2024 で多数の AWS サービスのアップデートが発表されました。 今日はその中でも開発者向けの生成 AI サービス、Amazon Bedrock の新機能である「マルチエージェントコラボレーション」を使って、今流行りのマルチエージェント型の生成 AI アプリケーションを作ってみましょう。 LLM (大規模言語モデル) を中心とした生成AIブームが続いていますが、最近のトレンドは「AI エージェント」です。 エージェント (代理人) という語が示すように、人
AWS版「GitHub Copilot」な「Amazon CodeWhisperer」が正式版に 個人ユーザーは無料、VSCodeに対応
参考：AWSも、プログラミングを機械学習で支援する「Amazon CodeWhisperer」プレビュー公開。コメントを書くとコードを提案 コメントや書きかけのコードからコードを自動生成 Amazon CodeWhispererは、オープンソースリポジトリ、Amazon内部リポジトリ、APIドキュメント、フォーラムなどから収集した数十億行のコードを基にした機械学習から、プログラマが書き始めたコードの続きや、コメントの内容からコードを提案してくれるサービスです。 コードを生成してくれる代表的なAIサービスであるGitHub Copilotの、AWS版と言ってよいでしょう。 下記は、1行目と2行目に自然言語で書かれたコメントから、3行目以降のコードが自動生成された様子です。 特にAmazon内部のリポジトリを基に学習されているため、AWSのサービスを活用するコードの生成は得意とされています。例
Amazon Bedrock Knowledge Bases のベクトルDBに Aurora Serverless v2 を利用する - Taste of Tech Topics
こんにちは。大塚です。 今回は、Amazon Bedrock Knowledge Basesを使い、ベクトルDBとしてAmazon Aurora PostgreSQLの利用を試したいと思います。 昨年の12月にはBedrock Knowledge BasesのベクトルDBとしてAurora PostgreSQLをクイック作成できるようになり、セットアップ手順が大幅に簡素化されました。 このクイック作成機能も活用してセットアップをしてみます。 aws.amazon.com 1. ベクトルストアとして Aurora PostgreSQL をセットアップする 事前準備 Knowledge Basesの作成 Knowledge Basesのテスト 2. OpenSearch Severless と比較する 機能 コスト 3. 検索速度を確認する 4. まとめ 最後に 1. ベクトルストアとして A
2023年のプロダクトセキュリティを振り返る【各業界の開発・セキュリティエンジニア13人に聞く（前編）】 - #FlattSecurityMagazine
プロダクト開発・運用の現場では2023年のセキュリティ関連のトピックをどう受け止めているのか、また、今後のセキュア開発に関する潮流をどう予測しているのか。様々な業界で活躍する開発エンジニア・セキュリティエンジニアの方々13人に見解を伺いました。 今回は、「2023年のプロダクトセキュリティを振り返る」というテーマでお届けします！ ＜13人の方々による「2024年セキュリティトレンド予想」＞ flatt.tech 今回コメントをいただいた方々 CADDi CTO 小橋昭文さん サイボウズ Cy-PSIRT Finatextホールディングス 取締役CTO/CISO 田島悟史さん Google 小勝純さん グラファー 森田浩平さん IssueHunt 取締役 CTO Junyoung Choiさん カンム 金澤康道さん メルカリ IDP team kokukumaさん メルカリ Product
クラウド本部 クラウドソリューション部に所属(2024年入社) 主に社内向けのクラウド記事を書いてます。でかい鯉を見るのが好き。 はじめに どうもこんにちは、好きな料理漫画は「ミスター味っ子」、クラウドソリューション部の立木です。 ここ2か月間、おいしいので毎晩カレーを食べていましたが、流石に嫌気が刺してきたのでAIに献立を考えてもらうことにしました。 ただ、それだけだと面白味がないので、近所のスーパーのチラシを用いてOCRを行い、読み取った情報を元に献立を考えてもらいます。 それでは実際にやっていきましょう。 ※今回、たまたまいなげや様のチラシを使用していますが、本件はいなげや様とは無関係なのでお問い合わせされないようにお願いします。あくまで私個人が本ツールの検証として使用しただけです。 構成 今回の構成です。 まず、チラシをWebサイトから入手し、そのときの形式がPDFなのでjpegに
Amazon Bedrock をTeamsとノーコードで連携する - Taste of Tech Topics
はじめに 10月に入り、やっと秋らしい感じになってきました。 データ分析エンジニアの木介です。 先日、AWS Chatbotの新機能を利用して、BedrockがTeamsやSlackと簡単に連携できるようになったと発表がありました。 今回は、その内容を確認して、BedrockとTeamsを連携する方法について、説明していきます。 aws.amazon.com はじめに 概要 Amazon Bedrockとは？ 今回のゴール TeamsへのBedrockを使ったアプリの導入 構築環境 1. Agents for Amazon BedrockでAIエージェントを作成する 2. AWS Chatbotの設定 3. Teamsの設定 使い方 まとめ 概要 Amazon Bedrockとは？ Amazon Bedrock は、AWSが提供するマネージドサービスで、開発者が複数の大規模言語モデル（LL
Amazon Bedrock(ClaudeV2)でLambdaのコードを生成してみた - Taste of Tech Topics
こんにちは、最近久々にソロキャンプをしてきました菅野です。 AWS上で、 ChatGPTのようなテキスト生成AIを利用できるようになるサービス、Amazon Bedrockがリリースされました。 今回はBedrockで、LambdaのPythonコードを生成してもらいます。 利用するモデルは、ChatGPTと同レベルの性能を有しているClaudeV2を利用します。詳細はこちら。 Bedrockについて執筆した別記事もあわせてご覧ください。 acro-engineer.hatenablog.com acro-engineer.hatenablog.com S3に保存したCSVファイルの平均を求めるLambda関数を作成する 以下のようなcsvをS3からダウンロードし、一分毎、name毎の平均を返却するLambdaを作成してもらいます。 id,name,value,timestamp 1,da
[アップデート] Amazon SES に新機能 Mail Manager が追加されました | DevelopersIO
いわさです。 先日 Amazon SES を眺めていたら何やら見たことのない機能が追加されていました。 なんか新しいの登場したな。Mail Manager pic.twitter.com/6wIyviNuiB — いわさ (@Tak1wa) May 22, 2024 そして、つい先程アップデートのアナウンスと公式ブログも公開されました。 どうやら受信メールゲートウェイを担う機能のようです。 今までも Amazon SES ではシンプルにメールを受信して SNS への通知や Lambda の実行などは出来ていましたが、公式ブログによると受信メール機能が強化されたようなイメージでしょうか。 Amazon SES currently offers a way to receive incoming emails from the internet using its SMTP interface
![[アップデート] Amazon SES に新機能 Mail Manager が追加されました | DevelopersIO](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/dc7b169c31f578b497e4c85d122a88c24b6c46ba/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fdevio2023-media.developers.io%2Fwp-content%2Fuploads%2F2023%2F08%2Famazon-ses.png)
Today, we’re launching Claude 3.5 Sonnet—our first release in the forthcoming Claude 3.5 model family. Claude 3.5 Sonnet raises the industry bar for intelligence, outperforming competitor models and Claude 3 Opus on a wide range of evaluations, with the speed and cost of our mid-tier model, Claude 3 Sonnet. Claude 3.5 Sonnet is now available for free on Claude.ai and the Claude iOS app, while Clau
同社によると、Haikuは大部分のワークロードで競合製品より3倍高速で、3万2000トークン未満のプロンプトに対して1秒当たり2万1000トークンを処理するという。長文が多い企業のワークロード向けに、入力トークンと出力トークンの比率が1対5になっている。 つまり、業績発表書類、契約書、起訴状などの長文文書の分析に向いており、たとえば400件の最高裁判例を1ドルで処理・分析できるという。 Claude 3の料金は以下のとおり。 Opus：100万入力トークン当たり15ドル、100万出力トークン当たり75ドル Sonnet：100万入力トークン当たり3ドル、100万出力トークン当たり15ドル Haiku：100万入力トークン当たり0.25ドル、100万出力トークン当たり1.25ドル 米Amazon.comのAWSは同日、APIを通じて主要な基盤モデルを利用できるようにするフルマネージド型サービ
Amazon Kendra と Amazon Bedrock で構成した RAG システムに対する Advanced RAG 手法の精度寄与検証 | Amazon Web Services
Amazon Web Services ブログ Amazon Kendra と Amazon Bedrock で構成した RAG システムに対する Advanced RAG 手法の精度寄与検証 By Kazuki Motohashi, Ph.D., Partner Solutions Architect, AI/ML – AWS Japan By Kazuhito Go, Sr. AI/ML Specialist Solutions Architect – AWS Japan By Kenjiro Kondo, TELCO Solutions Architect – AWS Japan 生成 AI は会話、ストーリー、画像、動画、音楽などの新しいコンテンツやアイデアを作成できる AI の一種です。生成 AI によりアプリケーションが再発明され、新しいカスタマーエクスペリエンスが提供されます
Amazon Bedrock の Rerank API を活用してRAGの精度を向上させる - Taste of Tech Topics
こんにちは、機械学習チーム YAMALEX の駿です。 YAMALEX は Acroquest 社内で発足した、会社の未来の技術を創る、機械学習がメインテーマのデータサイエンスチームです。 （詳細はリンク先をご覧ください。） RAG（検索拡張生成：Retrieval-Augmented Generation）で正しい情報をユーザーに提供する際に特に重要になるのが検索精度です。 そして、検索精度を上げる方法のひとつが「リランク」です。 リランクを行い、検索で取得した結果を関連度で並び替えなおすことで、ユーザーの求めている情報を回答しやすくなります。 そんなリランクを行うモデルがAmazon Bedrockに追加され、 Bedrock Knowledge Baseと組み合わせて使用できるようになりました。 従来は自前でモデルをホストする、など手間がかかりましたが、Knowledge Baseへ
【Bedrock×Lambda】高精度なハイブリッド検索RAGをサーバレスで実装（Slack連携も可） - Qiita
import base64 import boto3 import datetime import json import os import pytz import re from botocore.exceptions import ClientError from langchain.chains import LLMChain from langchain.prompts import PromptTemplate from langchain.retrievers import RePhraseQueryRetriever from langchain.schema import Document, HumanMessage from langchain.schema.embeddings import Embeddings from langchain.storage impo
「Claude 2」at Amazon Bedrockと「GPT-4」at ChatGPTで生成結果はどのように変わるのか？ - Taste of Tech Topics
こんにちは、最近はめっぽう冷えてきましたそろそろおでんが恋しくなりますね、菅野です。 AWS上で、 ChatGPTのようなテキスト生成AIを利用できるようになるサービス、Amazon Bedrockがリリースされました。 そこで今回はChatGPTとテキスト生成の結果を比較してみようと思います。 ChatGPTはGPT-4モデルを、Amazon BedrockではChatGPTより大きいトークンを受け取れ、安価で利用できるといわれているモデル、ClaudeV2を利用します。詳細はこちら。 Amazon Bedrockでのチャット生成方法は以下のブログで紹介しているので こちらのブログも参照ください。 acro-engineer.hatenablog.com 「RestAPIについての説明」の結果を比較する 生成AIではわからないものの質問をする機会が多いです。 それぞれのAIにRestAP
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
1人SREが朝一ダッシュボードチェックをAIに手伝ってもらいたいのでPoCしている話
Oktaが一連のサイバー攻撃について“猛省” セキュリティ文化の変革を宣言
AnthropicがClaude 3.5 Sonnetを突如発表、ベンチマーク結果はGPT-4oに匹敵
Amazon Bedrockで「ユーザがアップロードしたドキュメントから回答を得る」方法のまとめ - Qiita
AWS Certified AI Practitioner(AIF)の学習方法 - NRIネットコムBlog
生成AIで外観検査をやってみた | Amazon Web Services
Build a gameplay experience with TypeScript
NTTデータグループがソフト開発の生産性を70％向上させる理由
ChatGPT/LangChainによるチャットシステム構築[実践]入門
Anthropic、AIチャット「Claude 3」を3サイズで 日本語力も向上
スーパーのチラシをOCRで読み取らせてAIに献立を提案してもらう | IIJ Engineers Blog
Introducing Claude 3.5 Sonnet
Anthropic、「Claude 3」の最小で手頃価格の「Haiku」リリース AWSなどで利用可能に