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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
【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 Kendra で独自文書に対するセマンティック検索（自然言語での検索）を実現する - 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。） ここ一か月、健康的な食事を心がけ、 1kg 減量しました。 リモートワークだから仕方ないと思っていたのが、間違いでした。 さて、今回は Amazon Kendra での検索について検証していきます。 1. Amazon Kendra とは 2. 環境構築 3. 検証 3.1. 複数の文書の検索 3.2. 高度なクエリ構文による検索 3.3. 文書の更新があった場合の確認 データソースのSync スケジュールについて 4. まとめ 1. Amazon Kendra とは Amazon Kendra （以下、 Kendra ）は Amazon が提供する、機械学習を利用し
Amazon Kendra と ChatGPT で RAG を実現する - 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。） 今回は Amazon Kendra と OpenAI ChatGPT を組み合わせてRAGシステムを構築してみます。 RAG とは Retrieval Augmented Generation （検索拡張生成） の略で、 ChatGPT に代表される LLM （大規模言語モデル）でユーザの質問への回答を生成する際に必要な情報（コンテキスト）を事前に検索などを通して取得してから、 コンテキストを踏まえた回答を生成する手法のことです。 言い換えると、RAG は検索そのものの処理ではなく、検索結果を解析し、その内容を分かりやすく要約するものです。 RAG を使用することで、
Worst Apache Log4j RCE Zero day Dropped on Internet - Cyber Kendra
Please wait a moment. Click the button below if the link was created successfully. Second Log4Shell vulnerability has been discovered so we recommend everyone to once again update the Log4j package to the latest Log4j 2.16 (at the time of writing).
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
【Bedrock / Claude】AWSオンリーでRAGを使った生成AIボットを構築してみた【Kendra】 | DevelopersIO
はじめに 新規事業部 生成AIチーム 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
Spring4Shell Details and Exploit Analysis - Cyber Kendra
Please wait a moment. Click the button below if the link was created successfully. Update as of 31st March: Spring has Confirmed the RCE in Spring Framework. The team has just published the statement along with the mitigation guides for the issue. Now, this vulnerability can be tracked as CVE-2022-22965. Initially, it was started on 30th March, the first notification of the vulnerability was hinte
SpringShell: Spring Core RCE 0-day Vulnerability - Cyber Kendra
Please wait a moment. Click the button below if the link was created successfully. Update as of 31st March: Spring has Confirmed the RCE in Spring Framework. The team has just published the statement along with the mitigation guides for the issue. Now, this vulnerability can be tracked as CVE-2022-22965. Update:- We have some information about the Spring4Shell vulnerability and have shared the det
Amazon Kendra の Custom Document Enrichment と Amazon Bedrock で画像検索に対応する - 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。） 皆さんは、「前のプレゼン資料に使った、犬の画像はどこいったかな？あの画像が欲しいので、探してくれないかな？」と無茶振りされたことはありませんか？ そんな時でも、「舌を出して喜んでいる」と検索すれば画像がヒットし、こんな無茶振りにも応えることができるシステムを Amazon Kendra （以下、 Kendra ）で構築しました。 舌を出して喜んでいる犬 ちょっと待って Kendra は機械学習を利用した検索サービスで、ウェブサイトや S3 に保存したドキュメントなどをもとに、適切な検索結果を返します。 しかし、 Kendra で検索できるのはテキストだけで、画像を S
[AIチャットボット]Amazon LexとAmazon Kendraを利用して、お問い合わせ内容を種別判定してみた | DevelopersIO
[AIチャットボット]Amazon LexとAmazon Kendraを利用して、お問い合わせ内容を種別判定してみた はじめに Amazon LexとAmazon Kendraを利用して、チャットでのお問い合わせ内容を種別判定する方法をまとめました。 お客さまのお問い合わせを種別判定し、種別ごとに担当者に振り分ける一次対応を想定したチャットボットシステムを構築する際に、Kendraが種別判定機能を担います。 種別判定は、一般的な生成AIモデルでも可能ですが、生成AIが利用できない企業様もいらっしゃいますので、今回はKendraで試してみます。 構成 構成としては、下記の通りです。 ユーザーがお問い合わせする際、種別判定までのフローは以下の通りです。 事前に複数のFAQファイルをS3に保存し、それらをKendraにインポートします。 ユーザーからお問い合わせ内容をLexで受け取ります。インテ
![[AIチャットボット]Amazon LexとAmazon Kendraを利用して、お問い合わせ内容を種別判定してみた | DevelopersIO](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/5b73da0200f3d4c0ed94c642c0472f038c99f686/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fdevio2023-media.developers.io%2Fwp-content%2Fuploads%2F2023%2F08%2Famazon-kendra.png)
AWSの“AI検索”で、社内の「あの資料どこ？」解消 生成AIと連携も 初心者が「Amazon Kendra」を使ってみた
カワバタ いろいろ試す中で、いま話題のAIを活用したサービスを使ってみたいと先日思ったんです。 ハラダ AWS体験会の初期からずっと「生成AIとかテキスト分析AIとか使ってみたい」と言っていましたもんね（笑） カワバタ そうなんですよ。で、見つけちゃいました。機械学習を使った検索システムで社内ファイルを検索できる「Amazon Kendra」というサービスで、しかも今年2023年2月に日本語対応も完了しているサービスのようです！ ハラダ 機械学習も広義ではAIといえますね。日本語の解説動画もありました――なるほど、Amazon S3や外部SaaSサービス内にある文章ファイルなどを自然言語で探せる検索エンジンを作れるようです。 カワバタ 当社の場合、商品の企画書はクラウドストレージに、議事録はナレッジ共有ツールに、その他の情報はメールやチャットツールなどに分散しているので探すのが大変という切
Amazon BedrockのClaudeとAmazon Kendra、AWS Lambdaを利用し、RAGを実装してみた | DevelopersIO
はじめに Amazon BedrockとAmazon Kendra、AWS Lambdaで、Retrieval Augmented Generation（RAG）を実装してみました。 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がよく話題になっています。 RAGとは具体的には、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。 以前の記事で、検索（Retrieval）のフェーズのみをKendraを使い、試してみました。 構成 構成としては、下記の通りです。 Kendraのインデックスには、Network Load Balancer（NLB）のAWSドキュメントをウェブクローラーでインポートします。 Kendraのデ
この動画では、インテリジェントエンタープライズサーチサービスである Amazon Kendra と、従来のサーチソリューションとを比較しています。Amazon Kendra の機械学習モデル、精度、使いやすさによって、お客様や従業員が必要な情報を必要なときに簡単に見つけることができるようになることを概説します。 この動画では、インテリジェントエンタープライズサーチサービスである Amazon Kendra と、従来のサーチソリューションとを比較しています。Amazon Kendra の機械学習モデル、精度、使いやすさによって、お客様や従業員が必要な情報を必要なときに簡単に見つけることができるようになることを概説します。 生成系 AI と Amazon Kendra を使用開始しましょう Amazon Kendra を大規模言語モデル (LLM) と組み合わせて使用することで、エンタープライ
触ったことがない初心者が、Amazon KendraのWorkshopを取り組むことでサービスの理解に繋がりました。 はじめに 先日のAWS Summit Tokyo 2023に参加した際、下記セッションのAWSのAIサービスについて、学ぶ機会がありました。 その際に、Amazon Kendraの解説があり、興味が出たため、セッションで紹介されたWorkshopを受けてみました。 おすすめの方 AIサービスには興味があるが、Amazon Kendraを触ったことがない方 Amazon Kendraを触ったことがない方でもWorkshopを通じて、インデックス作成やデータソースの同期などの操作を手を動かしながら学ぶことができます。 目次 ドキュメントの取り込み 1 Amazon Kendra S3コネクタの使用 Amazon Kendra S3コネクターによるドキュメントの取り込み Amaz
Amazon Kendra と OpenAI により最新の AWS ユーザーガイドに基づいて回答するチャットアプリケーションのサンプルを試してみた | DevelopersIO
Amazon Kendra と OpenAI により最新の AWS ユーザーガイドに基づいて回答するチャットアプリケーションのサンプルを試してみた Amazon Kendra と OpenAI などを利用して、AWS の最新のユーザーガイドに基づいた回答をしてもらえるチャットのサンプルアプリケーションが AWS Samples に公開されたため試してみました。 実際に構築して試してみたチャット画面です。Amazon Kendra が対応しているドキュメントタイプを質問し、ソースとなるユーザーガイドの URL と共に回答してくれました。回答に含まれている Microsoft Excel は 2023 年 1 月に対応したドキュメントタイプです。 サンプルアプリケーションは次のリポジトリにあります。 aws-samples/amazon-kendra-langchain-extensions
サルソニード様の AWS 生成 AI 事例「Amazon Bedrock と Amazon Kendra の RAG 環境で法律関連オウンドメディア記事作成を効率化」のご紹介 | Amazon Web Services
Amazon Web Services ブログ サルソニード様の AWS 生成 AI 事例「Amazon Bedrock と Amazon Kendra の RAG 環境で法律関連オウンドメディア記事作成を効率化」のご紹介 本ブログは株式会社サルソニード様と Amazon Web Services Japan が共同で執筆いたしました。 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大樹です。 昨今、生成 AI を活用して業務効率化を図るお客様が増えています。特に、大量のテキストデータを扱うマーケティング業務では、記事作成や校正、リライトなどのタスクを生成 AI に任せることで、人的リソースを削減し、本来のマーケティング活動に注力できるようになってきました。 今回は、Web マーケティングのワンストップソリューションを提供されている株式会社サルソニード様が、Amazon B
Amazon KendraとAWS Lambdaを使い、RAGのRetrievalフェーズを試してみた | DevelopersIO
Amazon KendraとAWS Lambdaを使い、RAGのRetrievalフェーズを試してみた はじめに Amazon KendraとAWS Lambdaを使って、Retrieval Augmented Generation（RAG）のうち、Retrievalフェーズを試してみました。 Amazon Kendraは、様々なデータソースから特定の情報を迅速に見つけ出すことができるエンタープライズ向けの検索サービスです。 ユーザーが質問やキーワードを入力すると、Kendraは自身のインデックスから関連性の高い情報を検索（Retrieval）してユーザーに提供します。このプロセスは自然言語処理（NLP）技術を利用しており、質問の内容を理解し、最も関連性のある回答を提供することが可能です。 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
Amazon KendraでPowerPoint, Excel, Wordファイルの全文検索を試してみた | DevelopersIO
Amazon Kendra で Microsoft PowerPoint, Excel, Word ファイル内の文字を検索する全文検索を試してみました。 Amazon Kendra は次ファイル形式に対応してり、Excel ファイルの検索は既にブログになっています。 HTML files Microsoft PowerPoint (PPT) presentations MS WORD documents Plain text documents PDFs Comma Separated Values (CSV) files Microsoft Excel (MS EXCEL) files XML files JSON files Markdown Documentation (MD) files Rich Text Format (RTF) files Extensible Stylesh
AIチャットボットで電話の問い合わせ内容に応じて担当者に振り分けてみた[Amazon Connect + Kendra + Lex] | DevelopersIO
AIチャットボットで電話の問い合わせ内容に応じて担当者に振り分けてみた[Amazon Connect + Kendra + Lex] はじめに 本記事では、Amazon Connect + Amazon Kendra + Amazon Lexを組み合わせて、電話での問い合わせ内容を種別判定し、最適な担当者に振り分ける方法と精度をまとめました。 ユーザーのお問い合わせを種別判定し、種別ごとに担当者に振り分けるコンタクトセンターでの一次対応を想定し、Kendraが種別判定機能を担います。 お問い合わせの種別判定は、一般的な生成AIモデルでも可能ですが、生成AIが利用できない企業様もいらっしゃいますので、今回はKendraで試してみます。 以前、以下の記事で、LexとKendraで検証しましたが、今回はインターフェースが電話（Amazon Connect）の場合について構築方法と精度をまとめます
![AIチャットボットで電話の問い合わせ内容に応じて担当者に振り分けてみた[Amazon Connect + Kendra + Lex] | DevelopersIO](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/6eac4f4f5eb85c73de2a3a36178fcb6c05db0202/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fdevio2023-media.developers.io%2Fwp-content%2Fuploads%2F2024%2F04%2F2024-04-09-cm-hirai-1200x630-1.png)
【開催報告】Amazon Kendra で簡単に自然言語を使った「検索」システムを構築 | Amazon Web Services
Amazon Web Services ブログ 【開催報告】Amazon Kendra で簡単に自然言語を使った「検索」システムを構築 アマゾン ウェブ サービス ジャパン合同会社 ソリューションアーキテクトの澤です。皆様はもう Amazon Kendra に触れていただけましたか？ 2023 年 6 月 7 日に『Amazon Kendra で簡単に自然言語を使った「検索」システムを構築』というイベントを、東京・目黒にあるAWSのオフィスで開催しました。このイベントは、Kendra への事前知識がゼロでも PoC 実施ができるようになることを目指し、座学やハンズオンなどのセッションをお届けしました。 ご参加の皆様には Kendra の概要や活用例などを座学で学び、ハンズオンやネットワーキングを通して本番活用に向けたイメージを深めていただきました。また、US 本社の Amazon Kend
はじめに Amazon Kendra は、様々なデータソースを横断的に検索できるエンタープライズ検索サービスです。Kendra から各種データソースに簡単に接続できるコネクタが提供されていて、Amazon S3, Microsoft SharePoint, Salesforce, ServiceNow, Google ドライブ, Confluence など連携できます。 今回の記事は、Kendra に WebCrawler というコネクタを使って、簡単に日本語の検索が出来る点を確認していきます。初めて Kendra を触ってみる点での備忘録的な記事です。 Index の作成 Kendra を利用し始める際に、Index の作成が必要です。Index を作成したタイミングから、時間課金で料金が発生します。検証のため Index を作成して放置してしまうと、想定外の料金が発生する可能性がありま
Announcing Amazon Kendra: Reinventing Enterprise Search with Machine Learning
Today, AWS announced Amazon Kendra, a new highly accurate and easy to use enterprise search service powered by machine learning. Kendra provides a more intuitive way to search, using natural language, and returns more accurate answers so your end users can discover information stored within the vast amount of content spread across your company. Users can ask questions like "How long is maternity l
RAGの主役は生成AIではなく検索システムだという話 - Amazon Kendra と Amazon OpenSearch Serverless の比較 - - サーバーワークスエンジニアブログ
サーバーワークスの村上です。 煽った感じのタイトルですが、検索も大事だよね、と捉えていただけると幸いです。 このブログでは、同じ意味だけど検索対象ドキュメントとは違う言葉を使って検索した際に、きちんと検索できるのか検証してみました。 最初に記事のまとめ 検証したこと 弊社ホームページの検索 検証の目的 結論 Amazon Kendraの場合 Amazon OpenSearch Serverlessの場合 補足（というかDisclaimer） 前提 RAG（検索拡張生成）とは Amazon Kendraの検索 Amazon OpenSearch Serverlessの検索 検証手順 Amazon Kendraに弊社ホームページを取り込む Amazon OpenSearch Serverlessに弊社ホームページを取り込む CloudWatchからURLを取得 URLリストの作成 URLの内容
Quickly build high-accuracy Generative AI applications on enterprise data using Amazon Kendra, LangChain, and large language models | Amazon Web Services
AWS Machine Learning Blog Quickly build high-accuracy Generative AI applications on enterprise data using Amazon Kendra, LangChain, and large language models June 2023: This post was updated to cover the Amazon Kendra Retrieve API optimized for RAG use cases, and Amazon Kendra retriever now being part of the LangChain GitHub repo. This revision also updates the instructions to use new version samp
Amazon Kendra と大規模言語モデル (LLM) を使って生成 AI コンシェルジュを作ってみた ! - 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 ! ソリューションアーキテクトの鈴木です。 最近は大規模言語モデル (LLM : Large Language Model) が話題に上がることが増えてきましたが、みなさんはお使いでしょうか ? 私自身もインターネットで検索するのと同時に LLM に聞くことが多くなりました。真面目な内容に限らず、どんな内容でも返答してくれるので使っていて楽しいですよね ! でも、LLM に問いを投げた時におかしな回答をされたことはないでしょうか ? これは LLM が言葉のつながりを学習したものであり、あるトークンに続くトークンはどれであるかを確率として算出し、その可能性が高い「つながりそうな」トークンを続けるために起こります。この仕組みでは個々のトークンが持つ意味などは考慮されません。 この問題に対処するために、検索拡張生成 (RAG : Retrieval Augmented Genera
Enhancing enterprise search with Amazon Kendra | Amazon Web Services
AWS Machine Learning Blog Enhancing enterprise search with Amazon Kendra Amazon Kendra is an easy-to-use enterprise search service that allows you to add search capabilities to your applications so end-users can easily find information stored in different data sources within your company. This could include invoices, business documents, technical manuals, sales reports, corporate glossaries, inter
Bedrock、Lambda、Kendra、S3を使用したRAGをSAMで実装してみた | DevelopersIO
こんにちは、つくぼし(tsukuboshi0755)です！ Retrieval-Augmented Generation(以下RAG)が実際にどのような挙動になるのか、パッと確認してみたいという要望を持つ方はいらっしゃるのではないでしょうか。 今回は、Bedrock、Lambda、Kendra及びS3を使用したRAGについて、誰でも手軽にデプロイ/削除できるようにSAMを使って実装してみたいと思います！ 前提条件 今回は下記のソフトウェアの使用を前提としています。 足りない方は個別で導入/設定をご実施ください。 項目 バージョン 構成 今回の構成図は以下になります。 RAGの検証手順としては以下です。 1. 上記の構成図をSAMでデプロイ 2. S3バケットに特定のPDFファイルをアップロード 3. Kendraでデータ同期を実施 4. Lambdaでテスト実行 テンプレート 全体のコード
RIZAPグループは、2024年6月17日、AWSの生成AIアプリケーションの構築基盤である「Amazon Bedrock」と、機械学習を用いた検索サービスである「Amazon Kendra」を活用した「社内用マニュアル検索システム」を、子会社であるRIZAPテクノロジーズが構築したことを発表した。 RIZAPテクノロジーズは今回、業務効率化を目的として、チャットボット形式で必要な手順書やマニュアルにたどり着ける検索システムを開発。AWSジャパンの支援プログラムを活用することで、1か月半ほどで構築。2024年6月の導入に至ったという。 RIZAPグループは、「DX予算100億円、エンジニア100名採用」を掲げ、2022年6月にDX専門子会社であるRIZAPテクノロジーズを設立。同子会社は、RIZAPグループ内外のビジネスにおけるIT・デジタル領域の開発などを担っている。
re:Invent 2019 で発表された Kendra を早速使ってドキュメント検索 slack コマンドを作ってみた - Qiita
こんにちは，ABEJA Advent Calendar の8日目です． はじめに 先日の re:Invent 2019 で面白いサービスが発表されました．そう，エンタープライズ向け検索サービス Amazon Kendraのリリースです． 社内にはさまざまなコミュニケーションツールが存在します．ただし，どれもフロー情報となりがちで整理されておらず情報格差が生じやすいという課題が発生してきています．まさしく Kendra おあつらえ向きな課題ですね．発表された時，これはやってみるしかない！とビビッと来ました．そこでこんな感じで自然文でドキュメントを検索できる slack コマンドをびゃびゃっと作ってみました． 以下では Kendra を早速触りつつどう作っていったかを紹介していきます． システム構成 Kendra は2019/12/8現在プレビュー版です．そのため，データソースとして利用できる
Amazon Kendra 入門ハンズオンを公開しました！– AWS Hands-on for Beginners Update | Amazon Web Services
Amazon Web Services ブログ Amazon Kendra 入門ハンズオンを公開しました！– AWS Hands-on for Beginners Update こんにちは！ソリューションアーキテクトの三好です。 この度 AWS Hands-on for Beginners シリーズの新作コンテンツとして、Amazon Kendra 入門ハンズオン を公開しました。 「社内の書類が多すぎて必要な情報を探すのに毎回時間がかかっている」といったお悩みはありませんか？AWS にはこのような場合にご利用いただける、Amazon Kendra という AI サービスがあります。Amazon Kendra を利用すると、機械学習を用いたドキュメントの検索システムを簡単に構築することができます。このハンズオンでは AWS の公式ドキュメントを用いて実際に検索システムを構築し、検索を体験す
Amazon Kendra を使用したアクセス制御を行う安全な検索アプリケーションの構築 | Amazon Web Services
アーキテクチャ 次の図は、本アプリケーションのソリューションアーキテクチャを示しています。 クエリ対象のドキュメントは Amazon Simple Storage Service (Amazon S3) バケットに保存されます。各ドキュメントは、blogs、case-studies、analyst-reports、user-guides、white-papers という個別のキープレフィックスで区切られています (S3 においてキープレフィックスはいわゆるフォルダ構造を表します)。さらにこのフォルダー構造は、Data という共通のキープレフィックスを持ちます。また ACL を含むメタデータファイルは、Meta という名前のキープレフィックスを持ちます。 Amazon Kendra S3 コネクタを使用して、この S3 バケットをデータソースとして設定します。データソースが Amazon K
近年、社内検索システムを構築する企業は多い。社内に散在するデータを検索によって探し出して参照することで、業務の効率化などを図る。こうした検索に利用できるのがAWSの全文検索サービス「Amazon Kendra」（以下、Kendra）である。今回は検索サービスのコストについて取り上げる。 2023年初頭、SBI生命保険ではコールセンターのオペレーター向けシステムを構築を企画していた。顧客からの問い合わせに対して、オペレーターが社内データ（しおりや保険約款など）を検索し、即座に回答できるようにするものだ。 システムには、全文検索機能やFAQ作成機能などが求められていた。全文検索機能によって、ファイル名やタイトルだけでなく、文書内の本文まで含めて文字列を検索し、必要な文書ファイルを探し出す。FAQ作成機能を使うことで、SBI生命保険が新たなサービスを開始してもすぐにFAQを作成する。こうした機能
Log4j RCE 💣- Exploit - Advisory - Resource & Cheat Sheet - Cyber Kendra
On December 9, 2021, A critical remote code execution vulnerability impacting at least Apache Log4j 2 (versions 2.0 to 2.14.1) was recently announced by Apache. This vulnerability is designated by Mitre as CVE-2021-44228 with the highest severity rating of 10.0. The vulnerability is also known as Log4Shell or LogJam by security researchers. If exploited, this vulnerability allows adversaries to po
こんにちは、洲崎です。 本日(2/8)より、Amazon Kendraが東京リージョンで利用できるようになりました！ Amazon Kendraとは Amazon Kendraは、機械学習を原動力とした、高精度で使いやすいエンタープライズ検索サービスです。 検索対象として、さまざまなファイル形式・データソースの利用が可能となり、社内で散らばっているデータ等を一元管理することができます。 サポートされているファイル形式(2023/2/8時点) 構造化テキスト よくある質問 非構造化テキスト HTML ファイル Microsoft PowerPoint (PPT) プレゼンテーション ワード文書 平文文書 PDF カンマ区切り値 (CSV) ファイル Microsoft Excel (MS EXCEL) ファイル XML ファイル JSON ファイル Markdown ドキュメント (MD)
Reinventing Enterprise Search – Amazon Kendra is Now Generally Available | Amazon Web Services
AWS News Blog Reinventing Enterprise Search – Amazon Kendra is Now Generally Available At the end of 2019, we launched a preview version of Amazon Kendra, a highly accurate and easy to use enterprise search service powered by machine learning. Today, I’m very happy to announce that Amazon Kendra is now generally available. For all its amazing achievements in past decades, Information Technology ha
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エンタープライズ検索エンジン - Amazon Kendra - AWS
Amazon Kendra の Workshop をやってみた | DevelopersIO
Amazon Kendra を触ってみた - Qiita
RIZAP、RAGを用いた「社内マニュアル検索システム」構築 AWSのBedrockとKendra採用
AWSで高いほうの検索サービスKendra、OpenSearchより安上がりにした方法とは
[アップデート]Amazon Kendraが東京リージョンにやってきました！ | DevelopersIO
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