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
「仕事のメールを一瞬で生成する機能」や「プレゼン用の画像を生成する機能」を備えたAIサービス群「Duet AI」がGoogle Workspaceに搭載される
Googleは文章生成AIやコード生成AIなどからなるAIサービス群「Duet AI」を開発しています。新たに、「Googleドキュメントで文書のひな形を生成」「Googleスプレッドシートのデータを自動整理」といった機能を備えたGoogle Workspace向けDuet AIの一般提供開始が発表されました。 Duet AI in Google Workspace | Generative AI Tools for Work https://workspace.google.com/solutions/ai/ Duet AI for Google Workspace now generally available | Google Workspace Blog https://workspace.google.com/blog/product-announcements/duet-ai-
Googleが機械学習プラットフォーム「Vertex AI」のアップグレードを発表、生成AIを用いたアプリケーション構築がより手軽に
Googleが現地時間2023年8月29日、AI開発・運用を簡単に行える機械学習プラットフォーム「Vertex AI」の対応モデル増加や、企業によるジェネレーティブAIを用いたアプリ構築を支援するための機能追加を発表しました。 Vertex AI Next 2023 announcements | Google Cloud Blog https://cloud.google.com/blog/products/ai-machine-learning/vertex-ai-next-2023-announcements/ Googleは年次開発者向けイベント「Google Cloud Next'23」の中で、基盤モデルと企業データとの連携、カスタマイズなどを行うことが可能なVertex AIの機能拡張を行うことを発表しました。 Vertex AIにおいてジェネレーティブAIモデルのカタログ機能
［速報］Google、AIが支援してくれる「Duet AI」サービス群を多数展開へ。Google WorkspaceやBigQuery、Looker、Meet、Chatなど。Google Cloud Next '23
［速報］Google、AIが支援してくれる「Duet AI」サービス群を多数展開へ。Google WorkspaceやBigQuery、Looker、Meet、Chatなど。Google Cloud Next '23 Googleは、8月29日（日本時間の30日未明）から米サンフランシスコで開催中のイベント「Google Cloud Next '23」で、AIが人間の作業を支援してくれる「Duet AI」サービス群を多数発表しました。 同社が提供するオフィススイート製品であるGoogle Workspaceをはじめ、大規模データ分析サービスのBigQuery、オンライン会議サービスのGoogle Meet、チャットサービスのGoogle Chatなど、多数のサービス向けにAIによる支援サービスが展開されます。 オフィスツールから開発、運用、セキュリティ対応まで支援 今回発表されたものとすで
［速報］Google、PostgreSQLにAI対応を組み込んだ「AlloyDB AI」発表、オンプレミスでも他社クラウドでも利用可能に。Google Cloud Next '23
［速報］Google、PostgreSQLにAI対応を組み込んだ「AlloyDB AI」発表、オンプレミスでも他社クラウドでも利用可能に。Google Cloud Next '23 Googleは、8月29日（日本時間の30日未明）から米サンフランシスコで開催中のイベント「Google Cloud Next '23」で、同社が提供するPostgreSQL互換のデータベース「AlloyDB」にAI対応機能を組み込んだ「AlloyDB AI」を発表しました。 AlloyDB AIは、データベース内に保存されているデータをAIと組み合わせて利用しやすくする機能を搭載しており、企業などが持つ商品データや顧客データなどをAIで活用するアプリケーション構築を容易にします。 一般に、企業がAIや機械学習を利用したアプリケーションを開発する場合、既存の大規模言語モデルなどをそのまま利用するのではなく、自社
機械学習開発の標準戦略MLOps
こんにちは、GMOアドマーケティングのS.Rです。 機械学習の開発を円滑に進めるためにMLOps の取り組みは重要です。今日はよく使われているMLOps のFramework であるKubeflow とKubeflow に基づいたCloud Service AI Platform を皆さんへ紹介させていただきます。 ※なお、この記事中の図示は、特に断りが無い限り筆者が作成したものです。 MLOpsとは MLOPSは分析（ML）＋開発（Dev）＋リリース（Operations）の組み合わせです。 機械学習の開発効率を向上させる為に、機械学習project の開発原則とルールが纏められています。 MLOpsのレベル MLOps の自動化はその程度により3 つのレベルがあります。 詳細については【Google Cloud「MLOps: 機械学習における継続的デリバリーと自動化のパイプライン」（リ
京都電子計算株式会社、「Cloud PARK」サービスとコダック アラリスの「ドキュメントスキャナー」をパッケージした「Cloud PARK with Kodakスキャナ...
TOP > プレスリリース一覧 > 「その他IT・インターネット （企業向け）」のプレスリリース > 京都電子計算株式会社、コダック アラリス ジャパン株式会社のプレスリリース > 京都電子計算株式会社、「Cloud PARK」サービスと コダック アラリスの「ドキュメ... 京都電子計算株式会社、「Cloud PARK」サービスと コダック アラリスの「ドキュメントスキャナー」をパッケージした 「Cloud PARK with Kodakスキャナー」を販売開始 - 紙媒体のOCR (光学的文字認識)認識率を高め、全国の自治体・学校、 民間事業者の「デジタルトランスフォーメーション」の実現に貢献します - 京都電子計算株式会社(本社：京都府京都市、代表取締役社長：山本 忠道、以下「京都電子計算」)は自社の「Cloud PARK」サービスとコダック アラリス ジャパン株式会社(本社：東京都千
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Google、データさえあれば素人でもAIを構築できるサービスを展開