Amazon Web Services ブログ
Category: Analytics
Amazon Titan Text Embeddings V2、Amazon OpenSearch Serverless、および Amazon Bedrock Knowledge Bases における バイナリ埋め込みを使用した費用対効果の高い RAG アプリケーションの構築
本日、Amazon Bedrock Knowledge Bases と Amazon OpenSearch Serverless における Amazon Titan Text Embeddings V2 用のバイナリ埋め込みの提供開始を発表できることを嬉しく思います。Amazon Bedrock でのバイナリ埋め込みと OpenSearch Serverless でのバイナリベクトルストアのサポートにより、Amazon Bedrock Knowledge Bases でバイナリ埋め込みとバイナリベクトルストアを使用した Retrieval Augmented Generation (RAG) アプリケーションを構築し、メモリ使用量と全体的なコストを削減することができます。
Amazon Bedrockを使用し生成 AI メタデータで AWS Glue Data Catalog を強化する
本記事は、2024/11/15 に公開された Enrich your AWS Glue Data Catalo […]
Amazon Data Firehose を使用して、データベースから Apache Iceberg テーブルに変更をレプリケート (プレビュー)
11 月 15 日、PostgreSQL や MySQL などのデータベースで行われた変更をキャプチャし、その […]
Amazon SageMaker Canvas でノーコード機械学習を行うために Google Cloud Platform BigQuery からデータをインポートする
現代のクラウド中心のビジネス環境では、データが複数のクラウドやオンプレミスのシステムに分散していることが多くあります。この断片化は、お客様が機械学習 (ML) イニシアチブとして、データを統合し、分析する作業を複雑にしています。
本稿では、さまざまなクラウド環境の中でも Google Cloud Platform (GCP) BigQueryに焦点を当て、データソースを移動することなく、データを直接抽出するアプローチをご紹介します。これにより、クラウド環境間でデータ移動の際に発生する複雑さとオーバーヘッドを最小限に抑えることができるため、組織は ML プロジェクトで様々なデータ資産にアクセスし、活用できるようになります。
臨床生成 AI ワークフローの AWS Step Functions による オーケストレーション
この記事は、“Orchestrating Clinical Generative AI Workflows U […]
企業データ×生成 AI ! アクロクエストの DocCollector と Amazon Bedrock で実現する Box 内データ活用
本記事では、アクロクエストテクノロジー社の DocCollector を利用して Box 内のデータを AWS に取り込み、生成 AI アプリケーション開発のためのサービスである Amazon Bedrock を活用した RAG システムを構築する具体的な方法について解説します。
Amazon Redshift Query profiler でクエリ性能診断を簡素化
本記事は、Simplify your query performance diagnostics in Ama […]
AWS の Sales Concierge で製薬企業の営業生産性と効率を飛躍的に向上
このブログは、“Boost sales team productivity and effecti […]
【開催報告】AWS Autotech Forum 2024
みなさんこんにちは。プリンシパルソリューションズアーキテクトの梶本（かじもと）です。9月11日にAWSが主催す […]
AWS Weekly Roundup: AWS ニュースブログの 20 年、Amazon MSK の Express ブローカー、EC2 での Windows Server 2025 イメージなど (2024 年 11 月 11 日)
AWS ニュースブログは 20 周年を迎えました🎉🥳🎊! 2004 年 11 月 9 日、Jeff Barr […]