Bedrock ナレッジベースのマルチモーダル検索の一般提供を開始
本日、AWS は Bedrock ナレッジベースでのマルチモーダル検索の一般提供を発表しました。Amazon Bedrock ナレッジベースで、エンドツーエンドのマネージド型検索拡張生成 (RAG) ワークフローが提供され、会社のデータソースからのコンテキスト情報を組み込むことで、正確で低レイテンシーのカスタム生成 AI アプリケーションを作成できます。ナレッジベースでマルチモーダル検索がサポートされることで、デベロッパーはテキスト、画像、音声、動画の各ファイルにまたがって機能する、AI を活用した検索と質疑応答のアプリケーションを構築できます。例えば、ユーザーがアシスタントに「Amazon Bedrock の第 1 四半期の予測を見せて」と依頼すると、Bedrock ナレッジベースは Bedrock の収益予測に関連するドキュメント、グラフ、動画スニペット、音声から関連するテキストを取得し、アシスタントがエンドユーザーに対してより豊かで詳細な回答を生成できるようにします。以前は、お客様が検索できたのはテキストドキュメントと画像のみでした。これからは、1 つのフルマネージド型統合ワークフローを通じて、あらゆるエンタープライズデータ形式からインサイトを引き出すことができます。
組織は、増え続けるマルチメディアデータ (動画、音声録音、画像、ドキュメント) からインサイトを引き出すのに苦労します。これらのさまざまなモダリティを検索できる AI アプリケーションの構築は複雑なためです。その結果、テラバイト単位の会議記録、トレーニング動画、視覚化ドキュメントに保存されている貴重な情報がアクセスできないままになり、組織がデータドリブンな意思決定を迅速かつ正確に行う妨げになっています。ナレッジベースのマルチモーダル検索により、開発者は解析、チャンキング、埋め込み (Amazon Nova マルチモーダルなど)、ベクトルストレージの各オプションを全面的に制御しながら、マルチモーダルコンテンツを取り込むことができます。そこから、テキストクエリまたは画像を入力として送信し、関連するテキスト、画像、音声、動画のセグメントを取得し、選択した LLM を使用して生成 AI アプリケーションで応答を生成できます。
Bedrock でマルチモーダルナレッジベースを作成する詳細については、ドキュメントを参照してください。利用できるリージョンは、マルチモーダルサポートの対象として選択する機能によって異なります。詳細については、ドキュメントを参照してください。