今日はこちらのビッグニュースが飛び込んできました！ AWS ChatbotがBedrock agentsに対応したので、SlackやTeamsとBedrockが連携できるようになりました🎉🎉🎉 早速やってみました。なんと ノーコード です！！ 最速を狙いましたがすでに検証された方がいました！早い！ 手順 Bedrock agentsを作成する マネジメントコンソールでBedrockの管理画面を開きます 左メニューの「エージェント」をクリックします 「エージェントを作成」をクリックします 「Name」を入力して「作成」をクリックします エージェントビルダーの画面に遷移します モデルを選択で好きなモデルを選択します。（私はClaude 3 Haikuを選択しました） 「エージェント向けの指示」にプロンプトを入力します。（私はこちらのClaude 3 Haikuのシステムプロンプトを入力し
社内の生成AI活用を加速させた、CTO無茶振り登壇駆動開発 - Nealle Developer's Blog
ニーリーの菊地(@_tinoji)です。 先日、LayerXさん・estieさん・GOGENさんの3社で運営している 不動産tech Product Night というイベントでCTOの三宅が登壇させていただいたのですが、 実は僕の多大なる「無茶振り」でCTO含め複数のメンバーに負担をかけてしまったので、懺悔と感謝の意を込めて1本ブログを書いておこうと思います。 layerx.connpass.com 3行要約 社内の生成AI活用のPoCを始めたが、有志プロジェクトなのでスピードが出づらかった 🥺 CTOに無茶振りしてイベントに登壇してもらったら、その準備過程で爆速で成果が出た 💨 会社としても生成AIに目が向くようになり、実用化の温度感が上がった 🔥 第1回不動産tech Product Nightへの参加 今回登壇させていただいたのは第2回で、7月に第1回がありました。 laye
Amazon SESとAmazon Bedrockで問い合わせメールの一次対応を自動化する | DevelopersIO
「メールでのやり取りなんてレガシーだよね」？ いえいえ、生成AIを使えばまだまだ可能性が見えてきます。 みなさん、こんにちは！ 福岡オフィスの青柳です。 みなさん、生成AIを使って業務改善してますか？ (挨拶) 今回は、「改善したい業務」の上位にランクインしているであろう (俺調べ) 「問い合わせメール対応」を、生成AIを使って自動化・効率化してみたいと思います。 やりたいこと 「問い合わせメール」の対応窓口が抱える課題 利用者から問い合わせを受けた際、なるべく早く「あなたの問い合わせを認識していますよ」という点を利用者に知らせてあげると、利用者は安心しますし、問い合わせ窓口に対する信頼感も向上すると思います。 そのため、問い合わせ窓口では「できるだけ早く一次応答を返す」ことを目標にしている場合も多いかと思います。 しかし、多忙なサポート担当者にとっては様々な対応に追われて、どうしても一次
高精度な生成系 AI アプリケーションを Amazon Kendra、LangChain、大規模言語モデルを使って作る | Amazon Web Services
Amazon Web Services ブログ 高精度な生成系 AI アプリケーションを Amazon Kendra、LangChain、大規模言語モデルを使って作る 2023/05/17: DocumentExcerpt の Request quota value を 1000 から 750 に修正しました 2023/05/18: Flan-T5-XL、Flan-T5-XXL、Anthropic Claude-V1、OpenAI text-davinci-003のtypoを修正しました Amazon Bedrock や Amazon Titan を通じて間もなく利用可能になるような生成系 AI（GenAI）と大規模言語モデル（LLM）は、開発者や企業が従来行っていた自然言語処理と自然言語理解に関連する複雑な課題の解決方法を変革しています。LLM が提供するメリットには、カスタマーサービス
AWSに関するAI・機械学習用語集 - AWS Certified AI PractitionerとAWS Certified Machine Learning Engineer - Associateの学習過程で得られたナレッジ - NRIネットコムBlog
小西秀和です。 今回は新しく追加されたAWS認定であるAWS Certified AI PractitionerとAWS Certified Machine Learning Engineer - Associateに私が合格するまでの学習過程で得られたナレッジを「AWSに関するAI・機械学習用語集」として、ざっくりとまとめてみました。 この「AWSに関するAI・機械学習用語集」の内容は、日本の「技術書典17」向けに個人出版として共著した「AWSの薄い本の合本Vol.01」における「クイズで学ぶAWSの機能と歴史：厳選『機械学習』編」の問題・解答にも使用しています。 短時間にAI・機械学習の用語と概要を把握する場合や試験前の総復習など、これからAWS Certified AI Practitioner、AWS Certified Machine Learning Engineer - As
プロンプトだけではなく、ブロックを組み合わせるノーコード開発のような形でもアプリを作成できる。利用できる大規模言語モデルは米AI企業Anthropicの「Claude」など5種類。どの機能も当面は無料で提供するという。作成したアプリはParty Rock上でのみ利用できる。 関連記事 Amazon、OpenAI競合のAnthropicに最大40億ドル投資 AWSでモデル開発 Amazonは、OpenAI競合のAnthropicと生成AI推進の戦略的提携を結び、最大40億ドルを投資すると発表した。AntrhopicはAWSでモデルの開発を行い、AWSの顧客に早期アクセスを提供する計画。 AWSが生成AIに本格参入 テキスト生成、文章要約、画像生成など API経由で利用できる「Amazon Bedrock」発表 AWSが生成AIに本格参入。API経由で生成AIを利用できる「Amazon Bed
Amazon Q BusinessでノーコードでRAGアプリケーションを作成する - Taste of Tech Topics
はじめに 7月に入り、急に蒸し暑さが増してきたように感じますが、皆さまいかがお過ごしでしょうか。 データ分析エンジニアの木介です。 今回は先月にAWS公式ブログより紹介のあったAmazon Qサービスの内、フルマネージドで生成AIアシスタントを作成できるAmazon Q Businessの紹介をしていきます。 aws.amazon.com はじめに Amazon Q Businessとは 1. Amazon Q Businessの特徴 2. Amazon Q Businessの料金 Amazon Q Businessの使い方 1. アプリケーションの作成 2. retrieverの作成 3. データソースの作成 4. ユーザー/グループの設定 5. Applicationの実行 まとめ Amazon Q Businessとは まずAmazon Q Businessとは、与えられたデータに基
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
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
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
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
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
【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
この記事は、AIを使ったソフトウェア開発（以後、AIコーディング）について、AIエージェント開発者としての知見から、パラダイムシフトを展望するものです。 なお、筆者の個人的見解であり、所属する会社としての意見ではありません。別にこの記事に限らず、note/zennに書いている筆者の記事はすべてそのスタンスですが、今回は特に強調しておきます。 AIを活用したソフトウェア開発は、単なる生産性向上に留まらず、開発パラダイム全体を変革する可能性を秘めています。特にAIを活用して圧倒的な生産性向上を達成する人たち（以後AI人材）によって、開発がどう変化していくのかについて考える必要があります。 この記事では、以下の結論について詳しく解説します。 プログラマが失業する世界が来るか？→需要と供給およびコストの問題で当分来ません。来るとしてもシンギュラリティ後の世界です。 AIを使う人とそうでない人は、決
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
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
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
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)
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
【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
$100燃やして分かったClineのTips
これなに 前から欲しかったCLIツールがあり、Clineに作らせることにした。 せっかくなのでClineのみで開発した肌感覚が欲しくて、結果として＄100かかった血の記録を残す。 前提 Fork版ではなく、本家のClineの話をする。 公式ドキュメントを読まずに突っ走ったので、現場ノウハウ的な内容ではある。 Amazon Bedrockでの費用感を試したかったので、以下のモデルを利用した。 Claude 3.5 Sonnet Claude 3.5 Haiku Clineの位置づけ Clineの基本的な知識及び2024年末までの状況は、この記事で理解できる。 .clinerules プロジェクト固有のシステムプロンプトは、Clineではclinerulesファイルに記述する。個人用のSetting >> Custom instructionsとは位置づけが異なる。 .clinerulesはル
【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
Slack Agents & AssistantsとMCPを組み合わせてNotionデータベースを操作するAIエージェントを作ってみた - ジパンク Tech Blog
こんにちは、株式会社ジパンクCTOの太田です！ 社内のタスク管理にNotionを使っている場合、Slackから直接タスクの作成やステータス変更ができると便利ですよね。 昨年末頃からSlackで「Agents & Assistants」という新機能が利用できるようになり、対話的なUIでいろいろな操作を実現しやすくなりました。 そこで今回は、Slack Agents & AssistantsとMCPを組み合わせた、Notionデータベースの操作をしてくれるAIエージェントの構築方法をハンズオン形式で紹介します。 最終的にAWS Lambda Functionにデプロイし、実際の社内アプリケーションとして動かすところまでカバーするので、AIエージェント活用に興味がある方はぜひ参考にしてみてください！ この記事が、SlackをインターフェイスとしたAIエージェントとの協働の第一歩となれば幸いです。
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
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
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
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