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
Webアプリケーションにおけるレートリミット、サーキットブレーカー、リトライの役割を調べて実装してみた - RAKUS Developers Blog | ラクス エンジニアブログ
はじめに Webアプリケーションにおけるレートリミット、サーキットブレーカー、リトライの役割 リトライ サーキットブレーカー レートリミット レートリミット、サーキットブレーカー、リトライの実装 サンプルアプリケーションの実装 リトライ、サーキットブレーカー、レートリミットを追加 まとめ 年に1度の技術イベント「RAKUS Tech Conference」を開催します！！ はじめに こんにちは！エンジニア２年目のTKDSです。 今回は、レートリミット・サーキットブレーカー・リトライについて調べた内容を紹介し、ライブラリを使ってGoで実装してみます。 Webアプリケーションにおけるレートリミット、サーキットブレーカー、リトライの役割 リトライ リクエストが失敗した場合に再試行します。 リトライは、一時的な障害に対して効果を発揮します。 ネットワークの瞬断やサービスの一時的な過負荷など、やり直
Rails Scales!
About This Title Pages: 250 Published: September 2025 ISBN: 9798888651025 In Beta Rails Scales! Practical Techniques for Performance and Growth by Cristian Planas Rails doesn’t scale. So say the naysayers. They’re wrong. Ruby on Rails runs some of the biggest sites in the world, impacting the lives of millions of users while efficiently crunching petabytes of data. This book reveals how they do it
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
Amazon Web Services ブログ Amazon MemoryDB のベクトル検索を一般公開 7月10日、Amazon MemoryDB のベクトル検索の一般提供についてお知らせします。これは、インメモリパフォーマンスとマルチ AZ 耐久性を備えたリアルタイム機械学習 (ML) および生成人工知能 (生成 AI) アプリケーションの開発用の新機能で、ベクトルの保存、インデックス作成、取得、検索に使用できます。 今回のリリースにより、Amazon MemoryDB は、Amazon Web Services (AWS) で人気の高いベクトルデータベースの中で、最も高いリコール率での最速のベクトル検索パフォーマンスを実現しました。従来、緊張関係にあったスループット、リコール、レイテンシーのトレードオフを行う必要はもうありません。 1 つの MemoryDB データベースを使用して、
情報は2022年3月現在のもの[3]。 AliOS Things - IoT向けに開発されたLinuxベースのオペレーティングシステム TencentOS Tiny - IoT向けに開発されたリアルタイムオペレーティングシステム Openharmony - マイクロカーネルを採用したオペレーティングシステム OpenEuler - サーバー、組み込み向けのLinuxディストリビューション。ファーウェイからソースの寄贈を受け発足[4]。 PIKA - 大容量のデータの取り扱いに最適化されたRedis互換のデータベース TKEStack - Kubernetesコンテナの管理プラットフォーム。テンセントからソースの寄贈を受け発足[5]。 ZNBase - 分散データベース UBML - インスパーによって開発されたモデリング言語 hapjs- Webベースの簡易アプリケーションの統一規格 Xu
AWS Weekly Roundup: Amazon Bedrock と Amazon Q の高度な機能など (2024 年 7 月 15 日)。 | Amazon Web Services
Amazon Web Services ブログ AWS Weekly Roundup: Amazon Bedrock と Amazon Q の高度な機能など (2024 年 7 月 15 日)。 予想されていたとおり、AWS Summit ニューヨークでは、たくさんのエキサイティングなリリースやアップデートが発表されました。AWS Summit ニューヨーク 2024 年注目の発表のハイライトをご覧ください。 私の同僚で、AWS ニュースブログのライター仲間でもある Veliswa Boya と Sébastien Stormacq は、先週 AWS Community Day カメルーンに出席しました。クラウドテクノロジーについて積極的に学び、意見交換を楽しむ素晴らしい専門家、メンター、学生と出会い、素敵な時間を過ごしたとのことです。動画再生にアクセスすると、その場の雰囲気を感じ、講演の
データベース入門 ～ ブラウザ操作だけでデータベースを試してみる TL;DR ブラウザ操作だけでデータベース操作入門 Google Cloud 無料トライアルで、クラウドデータベースを無料でお試し はじめに こちらの記事は、初めてデータベースを学ぶ方のために、ブラウザ上の操作だけで無料でデータベースを触りながら学んでいただける学習資料として記載しました。 今回は ご自身のGoogle アカウントで無料で利用できる、Google Cloud の無料トライアルを利用して、PostgreSQL データベースを試す手順を記載していこうと思います。 PostgreSQL を最初に学ぶ理由 まずはここで、PostgreSQL について簡単に紹介したいと思いますが、「小難しい話は嫌い！」という方はこの節は読み飛ばしていただいて大丈夫です。 今回 PostgreSQL を教材として選択したのは（私の推し
Amazon Web Services ブログ 週刊生成AI with AWS – 2024/7/8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。 AWS Summit New Yorkが開催され、生成AIに関係するサービスアップデートだけでも19件の新機能・新サービスが発表されました。ひととおりピックアップしたのですが、「さすがに読みづらいかな……」と思い、今回は3つのカテゴリに整理してお届けします。AWSではみなさんが実現したいテーマや価値を、現実のものにするための方法論として様々なサービス群を提供していますが、それらを3種類に分類して説明しています。今回の週刊生成AI with AWSでは、それに準拠してみようと思います。（ちなみに、カテゴリから外れるけれども生成AIで活用できるサービスもありますので、それは「その他」にしたいと思います） それでは、7 月
Open{DKIM,DMARC,ARC}を設定してきたが(pypolicyd-spfも)、openarcで複数ドメインを取り扱う方法がわからなかったので運用2日目にしてRspamdに乗り換えてみる。 また、fedoraで動作させている例がすくなかったのでその方法も記載しておく。 インストール まず、テスト環境でメールサーバを構築して確認出来たら運用中のサーバにも適用…しようと思っていたけど簡単に定義戻せそうなので、運用中のサーバでおこなうことに。運用中サーバではpostfixとdovecotが動作している。 rspamdリポジトリの設定 以下のコマンドを実施する。「copr」がわからないと思うので検索して調べる。私は今日(2024/03/19)まで知らなかった。rspamdはいくつかあるが現時点でビルド日付が一番新しいものを選択した。 # dnf copr enable lorbus/rs
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
Vercel Storage を Go で扱う
はじめに Vercel に Go が無料でデプロイできることを下記の記事にて紹介しました。 Vercel には 2023.05 に発表され利用可能となったデータ保存に関するサービスがいくつかあります。 これらのサービスも制限はあるものの無料で利用することが可能です。 JavaScript (TypeScript) の場合は公式から各種 SDK が提供されているので簡単に扱うことが可能です。 しかし、Go には SDK の提供がありません。 今回はそんな Vercel × Go における開発で Vercel Storage を扱う方法についてご紹介します。 ※ Vercel Functions じゃなくてもそれぞれの Storage は触れるので今回はローカルマシンから各リソースへとアクセスしています。 ※ 各種環境変数に設定している値は Vercel ダッシュボードにて Storage を
クラウド データベースとは| Google Cloud
クラウド データベースは、パブリック クラウド環境またはハイブリッド クラウド環境で動作するように構築されたデータベースで、組織内のデータを整理、保存、管理できるようになります。クラウド データベースは、マネージドの DBaaS（Database as a Service）として提供されるか、クラウドベースの仮想マシン（VM）にデプロイされ、自社の IT チームに管理されます。 従来のオンプレミス データベースと同様に、クラウド データベースはリレーショナル データベースと非リレーショナル データベースに分類できます。 リレーショナル クラウド データベースは、列と行の 1 つ以上のテーブルで構成され、事前定義された関係でデータを整理し、データが論理的にどのように関連しているかを理解できるようにします。これらのデータベースでは通常、固定のデータスキーマを使用し、構造化クエリ言語（SQL）を
釣り気味のタイトルですが，なかなか速いと思います。 少なくともLocal環境でちょっとしたアプリケーションで使うのには十分です。また，ベクトルと一緒に諸々のデータも格納できるので，ユースケースによっては「ドキュメントIDに紐づけて別のDBでデータの実体を管理する」ということをやらなくて良い，というのもメリットです。 1.Redisのベクトル類似度検索 高速なKVSとしてお馴染みのRedisですが，実はベクトル類似度検索も扱うことができます。といっても，Redisの本体でベクトル検索を行うわけではなく，拡張モジュールを使用します。 ベクトル検索をはじめとする拡張モジュールは，RedisStackに含まれていますので，これを使うと手軽に試すことが可能です。 昨今，ベクトルの類似度検索の需要がかなり高まっていると感じます。手元で実験的なアプリケーションを作るのにも，内々で使うちょっとしたツールを
テスト用にGitHub ActionsのサービスコンテナでDBを建ててアクセスするときのメモ - おじんブログ
書いた契機 GitHub Actions上でテストを実行する際に、使い捨てのデータベースにアクセスしたいと思いドキュメントを読んでいた。 docs.github.com これを読んでいて「コンテナーからサービスコンテナにアクセスするのと、ランナーマシンからサービスコンテナにアクセスするときの違いってどういうこと?」と思ったのであれこれ試行錯誤したメモ。 初歩的な理解ができていなかったので結構理解するのに詰まってしまった。 要約 GitHub ActionsのランナーマシンではDockerが動くので、コンテナ上でもJob を実行させることができる サービスコンテナはJobを実行させるコンテナとは別にコンテナを起動させて、Jobと通信することができる 用途として、PostgreSQLとかRedisを起動させて、スクリプトを実行するなど ランナーマシン上で直接Jobを実行する時はマシン内のDoc
● Docker のインストール こちらのサイトから Docker Desktop ダウンロードしてインストールします https://www.docker.com/get-started/ ● Laravel Sail のインストール インストールしたいディレクトリに移動してターミナルから以下のコマンドを実行します アプリ名 : my-app でインストールします curl -s "https://laravel.build/my-app" | bash このコマンドでは mysql mailhog meilisearch redis selenium が自動でインストールされます。 インストールしたいアプリケーションを限定する場合は以下のように明示的に示します アプリ名 : my-app 、インストールアプリ : mysqlでインストールします curl -s "https://lar
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Amazon MemoryDB のベクトル検索を一般公開 | Amazon Web Services
OpenAtom Foundation - Wikipedia
データベース入門 ～ ブラウザ操作だけでデータベースを試してみる
週刊生成AI with AWS – 2024/7/8週 | Amazon Web Services
OpenDKIM/DMARC/ARCからRspamdへの乗り換え
Redisのベクトル検索が超速い - GMOインターネットグループ グループ研究開発本部
Laravel Sail で開発環境を整える for Mac + VS Code｜プログラムメモ