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
BigQuery RAG による LLM 機能の強化 | Google Cloud 公式ブログ
Gemini 1.5 モデル をお試しください。Vertex AI からアクセスできる、Google のもっとも先進的なマルチモーダル モデルです。 試す ※この投稿は米国時間 2024 年 5 月 21 日に、Google Cloud blog に投稿されたものの抄訳です。 生成 AI の台頭により、興味深い未来の AI 活用法が多く語られていますが、一方で限界もあります。生成 AI の主力である大規模言語モデル（LLM）は、特定のデータやリアルタイムの情報を活用できないことが多いため、特定のシナリオで効果を十分発揮できないことがあります。検索拡張生成（RAG）は、自然言語処理における手法で、2 段階のプロセスによって、より有益で正確なレスポンスを提示します。まず、提示された質問との類似性に基づき、より大規模なデータセットから関連するドキュメントまたはデータポイントを検索します。次に、生
「みんなの銀行」は、GCPで稼働する「Cloud SQL」を中核に「K8s」でコンテナ化されたアプリケーション群を東西リージョンで両現用化したかなり画期的なシステム構成で面白いけど、尖りすぎてる話
(๑╹◡╹๑) @tsuchie88 みんなの銀行は、アクセンチュアがシステム構築しただけじゃなくて、GCPで稼働するCloud SQLを中核にK8sでコンテナ化されたアプリケーション群を東西リージョンで両現用化したかなり画期的なシステム構成で面白いんだけど、サービスもカードレスでスマホのみ、サブスクモデルと尖りすぎてるんだよな pic.twitter.com/4xMikwGQwf (๑╹◡╹๑) @tsuchie88 アクセンチュアって、海外では勘定系パッケージを販売してるし、Citibankのフロントエンドシステムとか個別構築も手掛けてたりして、何気に金融系システムベンダーとしての存在感があるんだけど、日本ではあんま強くなかっただけにMAINRIはスクラッチで日本で投入したライト勘定系で面白いんだが
データ分析基盤まとめ（随時更新）
はじめに データ分析基盤の資料を力尽きるまで追記していきます。 構成図にあるアイコンや記事の内容から技術要素を調べて記載していますが、不明分は未記載にしています。修正のコメント頂ければ助かります。 あと、この記事追加してっていう要望も歓迎いたします。 テンプレート 記事公開日 : 会社名（サービス名） データソース : データ処理 : アウトプット : 画像 URL 2025年 2024/03/14 : 株式会社エス・エム・エス（カイポケ） データソース : Amazon Aurora データ処理 : Datastream、BigQuery、dbt アウトプット : Looker Studio 2024/03/12 : 株式会社マイナビ データソース : SQL Server、Amazon S3 データ処理 : Embulk、Amazon MWAA、Apache Airflow、Snowf
次世代データ基盤：データレイクハウスを Google Cloud で実現する
はじめに こんにちは、クラウドエース データソリューション部の松本です。 普段はデータ基盤や MLOps の構築をしたり、Google Cloud 認定トレーナーとしてトレーニングを提供しております。また、昨年は Google Cloud Partner Top Engineer 2024 に選出されました。今年も Goodle Cloud 界隈を盛り上げていけるよう頑張っていきたいと思います。 クラウドエース データソリューション部 について クラウドエースのITエンジニアリングを担う システム開発統括部 の中で、特にデータ基盤構築・分析基盤構築からデータ分析までを含む一貫したデータ課題の解決を専門とするのが データソリューション部 です。 弊社では、新たに仲間に加わってくださる方を募集しています。もし、ご興味があれば エントリー をお待ちしております！ 今回は、次世代データ基盤であるデ
無料でGoogleドライブ・FTPなど70以上のストレージサービスに対応しているファイル転送・同期アプリ「Rclone」を使ってみたレビュー
さまざまなクラウドサービスを使っている場合、それぞれのシステムに応じたファイルの転送手段を準備するのは面倒なもの。「Rclone」は70種類以上のストレージサービスに対応しており1つのアプリでほぼ全てのストレージサービスとファイルのやりとりをできるとのことなので、実際に使ってみました。 Rclone https://rclone.org/ RcloneはUNIXコマンドで言うところの「rsync(同期)」「cp(コピー)」「mv(移動)」「mount(マウント)」「ls(ファイル一覧表示)」「ncdu(ディスク使用量確認)」「tree(ディレクトリ構造をツリー表示)」「rm(削除)」「cat(ファイルの中身表示)」の動作が行えるとのこと。 また、「--dry-run」に対応しており事前にコマンドの結果をプレビューすることで重要なファイルを削除してしまうというミスを減らすことが可能となってい
遊びながらAWSを学べる“AWSクエスト”日本語対応 クラウドで街を救うRPG プレイ無料
関連記事 AWS、オンラインゲームを遊んでソリューション構築を学ぶ「AWS Cloud Quest」公開 実際にプレイしてみた 米Amazon Web Servicesが、AWSでのソリューション構築を学べるオンラインRPG「AWS Cloud Quest: Cloud Practitioner」を無料公開」。Webブラウザでプレイできる。 「Azureのこの機能、AWSで例えると何？」を簡潔に知る方法 実は公式サイトに…… 「Azureのこの機能、AWSで例えると何？」──その疑問、実は答えがまとまってます。 AWS専業SIerのサーバーワークス、Google Cloud事業へ参入 韓国Bespin Globalとの合弁で AWS専業のクラウドSIer、サーバーワークスが、韓国のBespin Globalとの合弁でGoogle Cloud専業のSIer企業「G-gen」を設立し、Goog
「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
Cloud SQL Enterprise Plus エディションを発表：新エディションでは MySQL のパフォーマンスが最大 3 倍に向上 | Google Cloud 公式ブログ
Cloud SQL Enterprise Plus エディションを発表：新エディションでは MySQL のパフォーマンスが最大 3 倍に向上 ※この投稿は米国時間 2023 年 7 月 12 日に、Google Cloud blog に投稿されたものの抄訳です。 Cloud SQL は、MySQL、PostgreSQL、SQL Server のワークロードを実行するための Google Cloud のエンタープライズ対応フルマネージド データベース サービスです。デジタルサービスから銀行、小売業まで幅広い業界で利用されており、現在 Google Cloud を活用している上位 100 社のうち 95％ 以上のお客様が Cloud SQL を利用しています。より要求の厳しいワークロードがクラウドに移行するにつれ、より高いパフォーマンスと可用性を求める声が聞かれるようになりました。さらに、個々
Google Cloud が、デジタル庁ガバメントクラウドの利用を促進するサーバレスの Web アプリケーション開発を支援 | Google Cloud 公式ブログ
Google Cloud が、デジタル庁ガバメントクラウドの利用を促進するサーバレスの Web アプリケーション開発を支援 デジタル庁ガバメントクラウドの利用を支援する Web アプリケーション「GCAS（Government Cloud Assistant Service：ガバメントクラウド活用支援サービス）」が開発され、Google Cloud は、クラウド サービスやアーキテクティングの面からこの構築をご支援しています。GCAS はデジタル庁内製主導で開発され、2023 年 4 月より提供開始されています。 ガバメントクラウド移行の本格化に向け、今後、省庁や 1,741 ある地方公共団体、準公共と呼ばれる領域からのクラウド利用申請が急激な勢いで増加していくことが予測されています。これを自動化・効率化し、デジタル施策推進を支援する仕組みが GCAS です。従来は必要な書類をメール添付な
慶應義塾大学：わずか 3 か月で Canvas LMS を Google Cloud 上に構築し、最先端の e ラーニング環境を提供 | Google Cloud 公式ブログ
慶應義塾大学：わずか 3 か月で Canvas LMS を Google Cloud 上に構築し、最先端の e ラーニング環境を提供 近年、世界中のあらゆる企業や自治体が力を入れている DX への取り組み。もちろん教育機関も例外ではなく、LMS（Learning Management System / 学修管理システム）の導入など、さまざまな取り組みが行われています。そうした中、慶應義塾大学は、それまで利用していた独自 LMS を世界的に高いシェアを誇る Canvas LMS に切り換え、Google Cloud 上で運用し始めました。その意志決定とその後の取り組みについて、本プロジェクトを牽引した慶應義塾大学とボウ・ネットシステムズ株式会社（以下、ボウ・ネットシステムズ）の皆さんに話を伺いました。 利用しているサービス： Google Compute Engine、Google Kube
Google Forms APIが正式リリース Googleフォームの作成や編集、集計をプログラミングで制御可能に
この記事は新野淳一氏のブログ「Publickey」に掲載された「Google Forms APIが正式リリース。Googleフォームの作成や編集、集計などをプログラミングで制御可能に」（2022年3月22日掲載）を、ITmedia NEWS編集部で一部編集し、転載したものです。 Googleフォームは、質問項目や選択肢が並んだフォーム画面を作り、公開すると、自動的に結果がGoogle Spreadsheetに集計され、容易にグラフ化などができるというサービスです。 Webブラウザから参照でき、デスクトップにもモバイルにも対応します。Google Forms APIによって、プログラムから自動的にフォーム画面を作成、編集し、公開することが可能になります。 これにより、迅速なフォーム作成機能を用いた大規模なアンケート調査だけでなく、受信した回答にもプログラムで対応できるようになるため、リアルタ
Google純正の構成図作成ツールが登場したので早速使ってみた
クラウドサービスでは大量の機能が多種多様に提供されており、簡単なアプリでも複数のサービスを組み合わせて利用することも珍しくありません。そうしたバックグラウンドのサービスを設計する際に役立つのがサービス間の構造を図に落とし込んだ「アーキテクチャ図」です。これまでもサードパーティーからさまざまなアーキテクチャ図作成ツールが提供されてきましたが、2022年2月17日にGoogleが自社クラウド向けの公式アーキテクチャ図作成ツールをリリースしたので、早速使い勝手を試してみました。 Google Cloud Developer Cheat Sheet https://googlecloudcheatsheet.withgoogle.com/architecture Introducing a Google Cloud architecture diagramming tool | Google Cl
データ基盤をサーバーレスで構築したので概要を紹介 - Adwaysエンジニアブログ
あけましておめでとうございます。本年もよろしくお願いいたします。 久しぶりに登場しました菊池です。 僕は昨年から新しいデータ基盤を構築するプロジェクトを担当しておりまして、最近システムが無事に実稼働してホッと一息したところです。思い起こせば入社時はインフラ担当部署に配属だったのが、広告配信システムの開発をやったり、カジュアルゲーム作ったり。新規事業のスマホアプリを作りつつサーバーサイドの API を作って立ち上げたり、海外向けのサービスを作ったり。いつのまにかメディア運営に関わったりしてきましたが、最近はデータ基盤の開発もやってます。そんなキャリアを歩んできましたが、いつか森の中の開けた草原にあるネット環境の整ったポツンと一軒家で、庭にチャボを放飼にしつつ養蜂をやってみたいと思っています。 話は戻りますが、今回はこの稼働したてホカホカ状態のデータ基盤について概要を紹介したいと思います。よろ
完全無料のIDaaS！？Google Cloud Identity Freeを試してみる
Google Cloud Identity Services昨日開催された「リーグオブ情シス #7」でも紹介されていた、Google Cloud Identity Freeを試してみます。 Google Cloud Identity Freeとはデバイス管理やディレクトリ管理、SAMLを利用したSSOなどGoogle Cloud Identityのほとんどの機能を無料で利用できるライセンス体系です。 閲覧だけに限って言えば、Google Driveの共有ドライブも利用することが可能です。 作成できるユーザー数は「50」までに制限され、プロビジョニングなどはできませんが、ユーザーの組織管理という観点においてはほとんどのことを十分にこなすことが可能です。 Google Workspaceを利用している場合は、同じ組織内にユーザーを共存させることも可能なので、小さな組織でパート・アルバイトの方な
ユーザー アカウント、認証、パスワード管理に関する 13 のベスト プラクティス2021 年版 | Google Cloud 公式ブログ
※この投稿は米国時間 2021 年 5 月 7 日に、Google Cloud blog に投稿されたものの抄訳です。 2021 年用に更新: この投稿には、Google のホワイトペーパー「パスワード管理のベスト プラクティス」のユーザー向けとシステム設計者向けの両方の最新情報を含む、更新されたベスト プラクティスが含まれています。 アカウント管理、認証、パスワード管理には十分な注意を払う必要があります。多くの場合、アカウント管理は開発者や製品マネージャーにとって最優先事項ではなく、盲点になりがちです。そのため、ユーザーが期待するデータ セキュリティやユーザー エクスペリエンスを提供できていないケースがよくあります。 幸い、Google Cloud には、ユーザー アカウント（ここでは、システムに対して認証を受けるすべてのユーザー、つまりお客様または内部ユーザー）の作成、安全な取り扱い、
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