ChatGPTとOneDriveを連携させて業務効率化 - Taste of Tech Topics
はじめに こんにちは、イワツカです。 最近は湿度と気温が高く蒸し暑いので海やプールで涼みたいものですね。 さて今回は、OpenAIからChatGPTのExcelデータの分析機能が進化したという発表があったので、OneDrive上のファイルをもとにExcelデータをどのように分析できるのか試してみます。 はじめに 概要 Google Drive・Microsoft OneDriveからのファイル連携 テーブルデータのインタラクティブな操作 この記事で試すこと OneDriveとの連携方法 OneDriveからファイルをアップロードしてみる ChatGPTでデータ分析する アップロードされたExcelのテーブルを見る テーブルをプロンプトから操作 グラフを出力 まとめ 概要 今回、ChatGPTにデータ分析機能の強化として以下2点の新機能が発表されました。 ・OneDrive・Google D
生成AIのRAG構成を大手3社（AWS、Azure、Google Cloud）で徹底比較してみた - G-gen Tech Blog
G-gen の堂原と又吉です。当記事では、Amazon Web Services（AWS）、Microsoft Azure、Google Cloud（旧称 GCP）が提供するフルマネージドな RAG サービスの比較を行います。 はじめに 当記事について RAG とは 3社比較 前提条件 機能比較 料金シミュレーション 想定シナリオ AWS Azure Google Cloud 総評 AWS Azure Google Cloud 詳細の解説 Knowledge bases for Amazon Bedrock（AWS）の詳細 構成図 プロダクト一覧 Knowledge bases for Amazon Bedrock Amazon S3 Amazon OpenSearch Service できること 検索 対応データソース 料金 概要 基盤モデル利用料金 ベクトルデータベース料金 Azure
Difyを使ってノーコードでAIエージェントを作成する - 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。） 最近は GPT-4o や Claude 3 を使ったアプリを、せっせと実装したりしていたのですが、Difyの登場により「もう、これでいいじゃん」という気持ちが抑えきれていません。 今回はそんなDifyを使って、「LLM自体の知識が足りないときにGoogle検索を行って回答するチャットボット」を作ってみました。 Google検索して答えてくれる 1. 概要 1.1. Difyとは 2. 環境構築 3. アプリ作成 3.1. 各ブロックの簡単な説明 4. 動かしてみる 5. まとめ 1. 概要 1.1. Difyとは Difyは、大規模言語モデル（LLM）を活用したアプリ
ついにGenAI on AWSの日本語版が！ IT技術書で有名なオライリー社より、新刊「AWSではじめる生成AI」が来週8/2に出版されます。すでに予約可能。 AWSではじめる生成AI Chris Fregly、Antje Barth、Shelbee Eigenbrode 著、久富木 隆一 訳、本橋 和貴、久保 隆宏 技術監修 これは昨年11月に刊行された同社の洋書「Generative AI on AWS」の日本語版となります。 原著はAWSの米国拠点で生成AIを担当する3名のエキスパートによる書籍です。AntjeさんはAmazon Bedrock関連のAWS Blogでもよくお見かけしますね。 今回、日本語訳にあたって技術監修をご担当されたAWS Japanの本橋さんと久保さんより、ありがたいことに発売前の献本（ご恵贈）にあずかりましたので、読んだ感想を簡単にアウトプットさせていただき
Claude 3.5 Sonnet ＋ 新機能「Artifacts」でCSVから簡単データ分析 - Taste of Tech Topics
はじめに こんにちは。7月に入り、蓮の花が咲く季節が近づいてきましたね。 ４年目エンジニアの小林です。 最近、2024年6月21日にAnthoropic社からリリースされた、「Claude 3.5 Sonnet」で利用できるArtifactsという機能が注目されています。 この記事では、Artifactsを使ってCSVからグラフを生成してみます。 はじめに Claude 3.5 SonnetおよびArtifacts機能の概要 グラフ作成を試してみた Artifacts機能の利用手順 CSVデータからグラフを作成する グラフをカスタマイズする まとめ Claude 3.5 SonnetおよびArtifacts機能の概要 Claude 3.5 Sonnetは、Anthropic社が開発した最新の生成AIモデルで、低コストながら高い性能を持つモデルとして話題になっています。 そして、中でも注目さ
Claude 3.5 SonnetでStable Diffusion XLによる画像生成を要件が満たされるまで繰り返すAmazon Bedrockの使用例 - NRIネットコムBlog
小西秀和です。 Amazon BedrockのAIモデルとして利用可能になったAnthropic Claude 3ファミリーでは画像認識機能が導入されました。そして、最新モデルのAnthropic Claude 3.5 Sonnetにも更に強化された画像認識機能が備わっています。 これらのAnthropic Claudeモデルの画像認識機能、特にOCR(光学文字認識)の性能については、いくつかの簡単な試行と比較を実施してみたことがあります。詳細は以下の記事でご覧いただけます。 Using Amazon Bedrock for titling, commenting, and OCR (Optical Character Recognition) with Claude 3 Haiku Using Amazon Bedrock for titling, commenting, and OCR
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。 新人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づいて
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。 以下の構築編の記事でElastic Cloudを構築し、Security設定／認証設定を実施しました。 acro-engineer.hatenablog.com 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 以下本記事ではElastic Cloud(Elasticsearch
皆さんこんにちは。スリーシェイク代表の吉田です。 今回より生成AIを、金融業界や製造業、医療業界など各事業ドメイン固有の課題解決にどう使われているのか、具体的なユースケースを提示しながら、それを実現するアーキテクチャについて解説していきます。この連載を通して、これまで生成AIを実際のシステムに組み込むイメージが湧かない方への第一歩として手助けになれば幸いです。 第1回は、生成AI自体の一般的な得意不得意を踏まえながらユースケースを解説します。 生成AIが得意とする処理とは？ 生成AIが得意とするのは、「専門性のない一般的な知識をベースにした」テキスト生成、コード生成、画像認識や画像生成が挙げられます。RAG（Retrieval-Augmented Generation）やプロンプトエンジニアリングにより固有ドメインに特化させることは可能ですが、教師あり学習データを前提としたMLやDeep
AWS Cloud9が突然、新規利用不可に？ 代替策「SageMaker Studio コードエディタ」の利用手順 - Qiita
AWS Cloud9が突然、新規利用不可に？ 代替策「SageMaker Studio コードエディタ」の利用手順AWScloud9ハンズオンSageMakerStudioBedrock開発入門 背景 2024年7月29日、日本時間20時ごろからAWS Cloud9の新規利用に制限がかかるようになりました。 新規作成したAWSアカウントや、これまでCloud9を利用していなかったAWSアカウントで、Cloud9コンソールにアクセスできなくなっている模様 AWS Organizations配下に作成した新規AWSアカウントも同様の状況 本件に関するAWSからの公式アナウンスはなく、数日前から「Cloud9から類似環境への移行方法」を紹介する意味深なブログが投稿されていたのみでした。 過去このように唐突なサービス利用制限はAWSであまり聞かなかったため、AWSコミュニティも大変ざわついています
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
はじめに 現地時間 2024/7/10 に開催されている AWS Summit New York 2024 で多くの生成 AI 関連のアップデートが発表されました。 以下の公式ブログに随時発表が更新されていくようですが、本記事では基調講演などでの発表も踏まえて日本語で概要をまとめています。 Amazon Bedrock 関連 Claude 3 Haiku のファインチューニングが可能に (Preview) これまで Bedrock でファインチューニング可能なモデルは Titan や Cohere Command、Llama 2 のみだったが、Claude 3 Haiku が対象に追加された プレビュー時点ではオレゴンリージョンのみをサポート プレビュー利用を開始するにはアカウントチームまたは AWS サポートにコンタクトする必要がある ナレッジベースが追加のデータソースをサポート (pr
Azure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Azure編の記事になります。 Azure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!!＞ 本記事では運用編1として、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
OpenAIは2024年6月27日（米国時間）、同社の生成AI（人工知能）「ChatGPT」における応答の誤りを発見する「CriticGPT」を発表した。CriticGPTは、「GPT-4」をベースとするモデルで、ChatGPTが出力するコードの誤りを発見できるという。 OpenAIは「ChatGPTが生成したコードの人によるレビューにおいて、CriticGPTを使えば、使用しない場合よりも60％の確率でパフォーマンスが向上すると判明した。OpenAIはCriticGPTのようなモデルを私たちのRLHF（Reinforcement Learning from Human Feedback：人間のフィードバックによる強化学習）パイプラインに統合する作業を開始した。これは、AIの学習にAIのサポートを提供することを意味する」と述べている。 生成AIの誤りを生成AIが見抜く意義とは 関連記事 R
Amazon BedrockでClaude 3.5 Sonnetの画像理解・分析機能を使用して画像生成を検証・再生成・自動化する(Amazon Titan Image Generator G1編) - NRIネットコムBlog
小西秀和です。 以前の記事では、Anthropic Claude 3.5 Sonnetの画像理解・分析機能を活用して、Stability AI Stable Diffusion XL(SDXL)で生成した画像を検証・再生成するAmazon Bedrockの使用例を紹介しました。 Claude 3.5 SonnetでStable Diffusion XLによる画像生成を要件が満たされるまで繰り返すAmazon Bedrockの使用例 本記事では、Anthropic Claude 3.5 Sonnetの画像理解・分析機能を活用して、Amazon Titan Image Generator G1で生成した画像を検証・再生成するAmazon Bedrockの使用例をご紹介します。 この試みは、前述の記事同様に生成画像の要件充足を自動的に判定することで、人間による目視確認の作業量削減も目指しています
フランスのAI開発企業・Mistral AIが、新世代の主力モデル「Mistral Large 2」を2024年7月24日に発表しました。Mistral Large 2は、コード生成、数学、推論能力が大幅に向上したほか、128kのコンテキストウィンドウを持ち、数十種類の言語やプログラミング言語にも対応しています。 Large Enough | Mistral AI | Frontier AI in your hands https://mistral.ai/news/mistral-large-2407/ Mistral Large 2のモデルサイズは1230億パラメーターで、単一ノードで高スループットを実現できるように設計されているとのこと。また、128kのコンテキストウィンドウを持ち、英語以外にもフランス語、ドイツ語、スペイン語、イタリア語、ポルトガル語、アラビア語、ヒンディー語、ロシ
こんにちは、技術本部 SRE部 基幹プラットフォームSREチームの斉藤です。普段はZOZOの持っている倉庫システムやブランド様が触る管理ページなどのサービスのオンプレミスとクラウドの構築・運用に携わっています。またDBREとしてZOZOTOWNのデータベース全般の運用・保守も兼務しております。 7月11日、12日に行われた「db tech showcase 2024」に、DBREから5名のエンジニアが参加しました。この記事では会場の様子と印象に残ったセッションについてご紹介します！ db tech showcaseとは 会場の様子 セッションレポート おわりに db tech showcaseとは 国内最大規模のデータとデータベース関連のカンファレンスです。このイベントでは、データベースの専門家やエンジニア、IT業界のリーダーたちが一堂に会し、新しい技術やソリューション、事例、ノウハウを共
Failure Analysis Assistant – AIOps で障害分析を効率化してみよう – | Amazon Web Services
Amazon Web Services ブログ Failure Analysis Assistant – AIOps で障害分析を効率化してみよう – システムやサービスを提供する上で、障害はつきものです。障害を迅速に分析し対処することがユーザビリティやサービス信頼性を向上し、結果顧客満足度につながります。一方で近年システムは複雑さを増しており、障害特定が従来に比べて難しくなっています。したがって障害分析の効率化や高度化が重要になっています。 従来の手動による障害分析では、膨大なログデータの中から問題の根本原因を特定するのに多大な時間と労力を要し、ダウンタイムの長期化やサービス品質の低下につながる可能性がありました。そこで注目されているのが、人工知能 (AI) や機械学習 (ML) を活用した障害分析です。 AI/ML による高度な分析技術を用いることで、障害の早期発見、迅速な原因特定、さ
AzureでElastic Cloudを利用する 2024年版（構築編） - 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） Elastic CloudはElastic社が提供しているSaaSサービスで、クラウドプロバイダはAWS、Azure、GCPをサポートしています。 最新バージョンのクラスタ構築や、既存クラスタのバージョンアップを数クリックで実施できるため、導入がお手軽です。 しかし実際に利用するとなると アクセス制限やEntra IDとのSAML連携など、考慮すべきことが多くあります。 意外にハマりどころが多い所だと思うので、手順や注意事項などをまとめてみました。 本記事ではAzure Marketplac
Streamline generative AI development in Amazon Bedrock with Prompt Management and Prompt Flows (preview) | Amazon Web Services
AWS Machine Learning Blog Streamline generative AI development in Amazon Bedrock with Prompt Management and Prompt Flows (preview) Today, we’re excited to introduce two powerful new features for Amazon Bedrock: Prompt Management and Prompt Flows, in public preview. These features are designed to accelerate the development, testing, and deployment of generative artificial intelligence (AI) applicat
「AWSで構築するパターン別RAG構成解説」という内容で登壇しました #cm_odyssey | DevelopersIO
こんにちは、つくぼし(tsukuboshi0755)です! 2024/7/8に開催された7/8 (月) Classmethod Odyssey ONLINE 生成AI編 - connpassにて、「AWSで構築するパターン別RAG構成解説」というタイトルでLT登壇しました。 概要 AWSで利用可能なRetrieverの種類と、それらを用いて構築可能なRAG(Retrieval-Augmented Generation)のインフラ構成パターンについて紹介し、それぞれの特徴と適用シナリオについて解説します。 スライド 参考サイト RAGの性能を改善するための8つの戦略 | Fintan 生成系 AI アプリケーションでベクトルデータストアが果たす役割とは | Amazon Web Services ブログ AWS 入門ブログリレー 2024 〜Amazon Kendra編〜 | Develop
Amazon Q Businessで色々なデータソースを扱ってみた - Taste of Tech Topics
はじめに 昨日の記事に続き、新人エンジニアの木介が、Amazon Q Businness の紹介をしたいと思います。 この記事では、Amazon Q Businnessで、さまざまなデータソースを用いたRAGアプリケーションの作成方法と、guardrailsの機能を利用した回答を適切に制限する方法について紹介をしていきます。 acro-engineer.hatenablog.com はじめに Amazon Q Businessの概要 さまざまなデータソースで作成してみる 1. S3内のデータのQA 2. Webサイトの要約 guardrailsによる回答の制限 まとめ Amazon Q Businessの概要 Amazon Q BusinessとはRAGアプリケーションを各項目を設定するだけで簡単に作成できるサービスであり、その特徴については以下にまとめます。 1. 回答に利用された情報源
AWSではじめる生成AI
生成AI技術は、私たちのビジネスや社会を大きく変革する可能性を秘めています。同時に、その適切な活用にはしっかりとした技術的理解と実践的なスキルが求められます。本書は、生成AI技術の本番環境での開発・運用に必要な知識を、理論と実践の両面から学べる一冊です。実践面では、Amazon Web Services（AWS）のサービスを使いながら、サンプルコードで実際に手を動かして試すことで、生成AI技術の理解をさらに深められます。特に、生成AIを実際のビジネス環境に導入する際に重要となる、プロンプトエンジニアリング、基盤モデルの量子化、微調整、大規模モデルのデプロイ、検索拡張生成（RAG）などの技術を、AWS上で効果的に扱うための実践的な手順を詳解しています。Web APIを通じて様々な生成AI基盤モデルをAWSで利用できるようにする「Amazon Bedrock」、また日本語版付録として、生成AI
AWS Step Functions と Amazon Bedrock で構築する 可用性の高いAIサービス / Awarefy-AI-AWS-Bedrock-Step-Functions
生成 AI で加速する e コマースの変革 その 2 – AWS Summit Japan 2024 で展示した Amazon Bedrock デモの解説 | Amazon Web Services
Amazon Web Services ブログ 生成 AI で加速する e コマースの変革 その 2 – AWS Summit Japan 2024 で展示した Amazon Bedrock デモの解説 みなさんこんにちは。シニアソリューションアーキテクトの堀内です。私は、日頃 e コマース(以下 EC ) 業界の企業様を支援しております。 本ブログでは以下 2回に分けて、EC業界における生成AI活用ユースケースについて解説をしています。 その 1：EC 業界における課題と生成 AI ユースケースによる解決案の整理 その 2：ユースケースの実装例として AWS Summit Japan 2024 で展示した Amazon Bedrock デモの解説 今回は前回ご紹介した EC 業界における代表的な生成 AI ユースケースについて、Amazon Bedrock を利用した具体的な実装例として
RAGの精度向上！ CohereからRerank 3 Nimbleが登場。SageMakerでリランク試してみよう - Qiita
RAGの精度向上！ CohereからRerank 3 Nimbleが登場。SageMakerでリランク試してみようAWSSageMakerragCohereRerank Cohereの最新リランク用モデルが登場！ 生成AIで有名なCohere社から、リランク用途の最新モデル「Rerank 3 Nimble」がリリースされました。英語版と多言語版が用意されています。 ※ちなみにNimbleは「機敏な」という意味で、Turbo的な命名と捉えておけばよさそうです。 クラウドではAWSのみ対応。SageMaker JumpStartから利用可能です。 リランクって何だっけ？ 生成AIでよく行われる「社内文書検索」などのユースケースを実現するRAG（Retrieval-Augmented Generation）アーキテクチャにおいて、検索精度を高めるために使われる手法の一つです。 検索して得られたド
Anthropic’s Claude 3.5 Sonnet ranks number 1 for business and finance in S&P AI Benchmarks by Kensho | Amazon Web Services
AWS Machine Learning Blog Anthropic’s Claude 3.5 Sonnet ranks number 1 for business and finance in S&P AI Benchmarks by Kensho Anthropic’s Claude 3.5 Sonnet currently ranks at the top of S&P AI Benchmarks by Kensho, which assesses large language models (LLMs) for finance and business. Kensho is the AI Innovation Hub for S&P Global. Using Amazon Bedrock, Kensho was able to quickly run Anthropic’s C
Amazon Bedrock のナレッジベースで追加のデータコネクタがサポート対象に (プレビュー中) | Amazon Web Services
Amazon Web Services ブログ Amazon Bedrock のナレッジベースで追加のデータコネクタがサポート対象に (プレビュー中) Amazon Bedrock のナレッジベースを使用すると、基盤モデル (FM) とエージェントは、検索拡張生成 (RAG) のために会社のプライベートデータソースからコンテキスト情報を取得できます。RAG は、FM がより適切で正確かつカスタマイズされた回答を提供するのに役立ちます。 過去数か月にわたって、モデル、ベクトルストア、および FM をナレッジベースに埋め込む選択肢を継続的に追加してきました。 7月10日、Amazon Simple Storage Service (Amazon S3) に加えて、ウェブドメイン、Confluence、Salesforce、SharePoint をデータソースとして RAG アプリケーション (
Use Llama 3.1 405B for synthetic data generation and distillation to fine-tune smaller models | Amazon Web Services
AWS Machine Learning Blog Use Llama 3.1 405B for synthetic data generation and distillation to fine-tune smaller models Today, we are excited to announce the availability of the Llama 3.1 405B model on Amazon SageMaker JumpStart, and Amazon Bedrock in preview. The Llama 3.1 models are a collection of state-of-the-art pre-trained and instruct fine-tuned generative artificial intelligence (AI) model
Using Agents for Amazon Bedrock to interactively generate infrastructure as code | Amazon Web Services
AWS Machine Learning Blog Using Agents for Amazon Bedrock to interactively generate infrastructure as code In the diverse toolkit available for deploying cloud infrastructure, Agents for Amazon Bedrock offers a practical and innovative option for teams looking to enhance their infrastructure as code (IaC) processes. Agents for Amazon Bedrock automates the prompt engineering and orchestration of us
Amazon Web Services ブログ 週刊生成AI with AWS – 2024/7/15週 みなさん、こんにちは。AWS ソリューションアーキテクトの小林です。 本日 7 月 22 日に、 2つのウェブサイトを公開しました。 日本の生成AI活用を支援 このウェブサイトは、生成AIの利活用に取り組む方のための情報ポータルで、日本国内の事例やユースケース、サービスアップデート情報、ベストプラクティスなどをまとめます。生成AIに関するワンストップの情報源としてご利用頂けるものです。 AWSジャパン生成AI実用化推進プログラム こちらは 6 月 20 日、21 日に開催した AWS Summit Japan の基調講演で予告した、生成AIによってビジネス課題解決に取り組むお客様を支援するためのプログラムのサイトです。プログラム概要とともに、参加希望を表明するためのフォームもご用意して
Amazon Web Services ブログ 【開催報告】生成AI ユースケース創出 Boot Camp in 大阪 西日本で製造業のお客様を支援しているソリューションアーキテクトの澤、池田、森です。 2024年 6月 27日に AWS 大阪オフィスにて「生成 AI ユースケース創出 Boot Camp」と題したイベントを開催しました。 生成 AI の進化は目覚ましく、テキストだけでなく画像や動画の分野でも急速な発展を遂げています。総務省の情報通信白書によると、日本企業における生成 AI の業務利用は 46.8%にとどまっており、他国と比べて大きく後れを取っています。 この背景には、多くの企業が「ユースケース創出」に課題を抱えていることがあります。帝国データバンクの調査によると、生成 AI の活用を考える約 6割の企業でユースケースが決まっていないようです。生成 AI の効果的な活用には
LayerXにおけるLLM以降の業務自動化の世界とAi Workforce｜Matsumoto Yuki
ですので今回はLLMの先に何を見ているのか、LLMと業務自動化ということについて書いてみようと思います。 ちなみに本件に関連してイベントも開催しますので皆様のご参加お待ちしております。 非構造化データの変換世の中一般で扱われるデータ、特に今回のフォーカスである文書は、ソフトウェアが扱いやすいような形式のデータではありません。文字の羅列であって、「非構造化データ」であるといえます。LLM以前のソフトウェアにとっては、このデータは〇〇である、という意味が理解できないので、人間が意味のある「構造化データ」に変換する必要があります。 構造化データがあれば、例えば後段の業務で使うシステムにデータを連携したり、その後検索して別な業務でも活用するなどが実現しやすくなります。システムとシステムが繋がり、より効率的に業務が行えるようになります。例えばバクラクでは、構造化された請求データやクレカの支払データを
こんにちは。ダイの大冒険ガチ勢のbun913と申します。 今回は、SlackとAWSの Lambda + Bedrock を利用して自分用のAI Chatを作成してみました。 画像引用: https://dev.classmethod.jp/articles/amazon-bedrock-slack-chat-bot-part2/ なお、上記画像も含めて、今回の構成はこちらの記事Amazon BedrockとSlackで生成AIチャットボットアプリを作る (その2：Lambda＋API Gatewayで動かす) | DevelopersIOを参考にさせていただきました。非常にわかりやすい記事で、その1の記事と重複するところも含めて丁寧に解説されている神記事です。筆者の方の丁寧さが伝わってきます。 今回の記事は技術的な構成は上記記事と同様ですが、環境をAWS CDK で作成していますので、興
オープンモデル最強のLLM、Llama 3.1が登場！ AWSのBedrockから使ってみた - Qiita
日本時間のけさ7/24未明、Meta社からオープンな生成AIモデルLlamaの最新版3.1シリーズがリリースされました。 Llama 3.1の特徴まとめ Llama 3に無かった405B（4,050億）という巨大なパラメーターのラインナップがある 対応言語は英語を含む8言語（日本語は含まれず） コンテキストウィンドウは128K ライセンス規約が変更され、条件付きで他社モデルの学習用途にも利用可能となった Claude 3.5 SonnetやGPT-4oなど最先端の商用LLMと互角のベンチマーク結果を出しているとのこと。 詳細な評価を紹介した論文も同時に公開されています。 AWSからも利用可能！ AWSで生成AIモデルをサーバーレスに利用できるサービス「Amazon Bedrock」でも早速、Llama 3.1シリーズが利用可能となりました。 オレゴンリージョンのみ対応 405Bモデルはプレ
Amazon Web Services ブログ 週刊生成AI with AWS – 2024/6/24週 みなさん、こんにちは。AWS ソリューションアーキテクトの小林です。 Amazon Bedrockでは様々な基盤モデルを選択して利用することができ、新しいモデルが登場したらそれに乗り換えることも容易です。様々なモデルが用意されていますが、Amazon Bedrockでは利用できない、用途に特化したモデルを利用したいという場合もあるでしょう。その場合はAmazon SageMakerが提供する推論エンドポイントの機能を利用するのがベストな選択肢となります。こういったユースケースでよく目にするのが「日本語に特化したモデルを使いたい」というもので、SageMakerでも容易に利用できるモデルが日々登場しつつあります。 Amazon SageMaker JumpStart で ELYZA の日
[ServerlessMeetupOsaka#2] AzureServerlessで作るコスパ最強RAGシステム構築
5 Azure Serverlessの主なサービス Azure Cosmos DB for NoSQL Azure OpenAI Service イベント駆動型のコードを実行するためのサーバーレ スコンピューティングサービスです(Function-as-a- Service)。ユーザーは自分にとって最も生産性の高い 言語で最も重要なコードに集中し、残りはAzure Functionsが処理します。これにより、コードの記述と インフラストラクチャの管理が減り、コストを節約で きます サーバーレスプラットフォームで、コンテナ化され たアプリケーションを実行するためのサービス (Container-as-a-Service)。これにより、保守する インフラストラクチャが少なくなり、コストを削減 できます。また、アプリケーションの安定と安全を 維持するために必要なすべての最新のサーバーリ ソースが
![[ServerlessMeetupOsaka#2] AzureServerlessで作るコスパ最強RAGシステム構築](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/cb6eceb471d845a1606f7db5e0a4b6e86029870d/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Ffiles.speakerdeck.com%2Fpresentations%2F85bad06d687b465287003a3c499a3b56%2Fslide_0.jpg%3F30924734)
Amazon Bedrock Claude 3.5 Sonnet を活用して大学レベルの専門知識を必要とする工学的問題を解く | Amazon Web Services
Amazon Web Services ブログ Amazon Bedrock Claude 3.5 Sonnet を活用して大学レベルの専門知識を必要とする工学的問題を解く みなさん、こんにちは！製造業のお客様を中心に技術支援を行っているソリューションアーキテクトの山田です。 Anthropic の Claude 3.5 Sonnet が発表され、バージニアリージョンの Amazon Bedrock にてご利用頂けるようになりました。 Claude 3.5 Sonnet は Claude 3 Opus よりも高いベンチマークスコアを記録する高い能力を発揮すると同時に、Opus よりも 80 %安価に、2 倍の動作速度でご利用頂けるとされています。 Claude 3.5 Sonnet は、学部レベルの専門知識 (MMLU)、大学院レベルのエキスパート推論 (GPQA)、数学の問題解決 (MA
Amazon Bedrock での Meta の Llama 3.1 405B、70B、8B モデルを発表 | Amazon Web Services
Amazon Web Services ブログ Amazon Bedrock での Meta の Llama 3.1 405B、70B、8B モデルを発表 7月23日、Llama 3.1 モデルが Amazon Bedrock で利用可能になったことをお知らせします。Llama 3.1 モデルは、これまでで最も先進的かつ高性能な Meta のモデルです。8B、70B、405B のパラメータサイズモデルのコレクションであり、幅広い業界ベンチマークで最高のパフォーマンスを示し、生成人工知能 (生成 AI) アプリケーションに新機能を提供します。 すべての Llama 3.1 モデルは、Llama 3 モデルの 16 倍の容量を持つ 128K コンテキスト長 (Llama 3 と比較してトークンが 12 万個増加) をサポートします。また、英語、ドイツ語、フランス語、イタリア語、ポルトガル語、ヒ
ERP大手のSAPは2024年6月4日（現地時間、以下同）に開催された年次イベント「SAP Sapphire」で、ERPの移行を促進するための継続的な取り組みとして、クラウドベースのビジネスソリューション全体に生成AI機能を導入したと発表した（注1）。 生成AIはERP導入にどう役立つのか。そして、生成AI機能の実装スケジュールとは。 生成AIアシスタントJouleがどのように移行を支援する？ SAPは生成AIアシスタント「Joule」をポートフォリオ全体に展開し、2024年中に支出管理機能を持つ「SAP Ariba」と分析ツール「SAP Analytics Cloud」に加える予定だ。JouleはERP導入のため、SAPのコンサルティングのノウハウを活用して訓練されている。 同社はまた、Jouleを「Microsoft Copilot for 365」や「Google Cloud」のAI
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オライリー本「AWSではじめる生成AI」日本語版の宇宙最速レビュー🚀 - Qiita
第1回 生成AIの得意・不得意 2024・夏 | gihyo.jp
AWS Summit New York 2024での生成AI関連の新発表まとめメモ - Qiita
生成AIの誤りを生成AIが見抜く、OpenAIの「CriticGPT」 その実力とは
コード生成・数学・推論の能力が大幅に向上した「Mistral Large 2」をMistral AIがリリース
DBREの行くdb tech showcase 2024レポート - ZOZO TECH BLOG
メールサービスの信頼性を支えるSREの取り組み
週刊生成AI with AWS – 2024/7/15週 | Amazon Web Services
【開催報告】生成AI ユースケース創出 Boot Camp in 大阪 | Amazon Web Services
入社3週間で同僚からアニメ作品のオススメを捌ききれなくなったので審議用Botを作ってみました
週刊生成AI with AWS – 2024/6/24週 | Amazon Web Services
SAPが強化した生成AIアシスタントJouleがクラウドERP導入につながるワケ