Amazon Web Services ブログ

Category: Amazon Bedrock

Amazon Bedrock 上で基盤モデルのコストと利用状況を追跡できる社内 SaaS サービスを構築する

この記事では、組織内のチームをテナントとして捉えた場合の、マルチテナントアーキテクチャで Amazon Bedrock を使用して基盤モデルにアクセスするための内部 SaaS レイヤーの構築方法をご紹介します。特に、テナントごとの使用量とコストの追跡、およびテナントごとの使用量制限などのコントロールに焦点を当てています。このソリューションと Amazon Bedrock の利用プランが、一般的な SaaS ジャーニーフレームワークにどのように対応するかについて説明します。ソリューションのコードと AWS Cloud Development Kit (AWS CDK) テンプレートは、GitHub リポジトリで入手できます。

株式会社コーテッグ様の AWS 生成 AI 事例 「生成 AI-OCR 機能 で診察券読取業務を効率化、月間 7,500 時間の削減に成功」のご紹介

近年、AI の進歩は目覚ましいものがありますが、特に生成 AI の発展には目を見張るものがあります。私自身もアイデアの壁打ちやプログラミングに大規模言語モデル (LLM) を活用しており、日々その有用性を実感しています。ところで、生成 AI の真価はテキスト処理だけにとどまらない、ということをご存知でしょうか。例えば、最新のモデルには、画像も入力として利用できるマルチモーダルモデルと呼ばれるものもあります。本記事では、マルチモーダルモデルを利用した Amazon Bedrock の活用事例として、株式会社コーテッグ様の取り組みをご紹介します。

階層化された認可による Amazon Bedrock エージェントのデータプライバシー強化

生成 AI サービスを使用する際のデータのコントロールで直面する可能性のある現在の課題に対して、Amazon Bedrock 内のネイティブソリューションと階層化された認可を使用してそれらを克服する方法について説明します。

awso11yfes2024autumn

【開催報告 & 資料公開】AWS 秋の Observability 祭り 2024

本ブログでは、2024 年 11 月 1 日に実施した「AWS 秋の Observability 祭り ~明日使えるアセット祭り~」のイベントについて内容を簡単にご紹介しつつ、アセット資料を紹介致します。今回のイベントでは、すぐデプロイできるアセットを活用し Observability の高度化をジャンプスタートすることをテーマに様々なアセットをご紹介しました。アセットは生成 AI を活用した Observability での障害分析の効率化 、負荷試験における可視化や異常検知といった Observability で試験の速度と品質の改善、Amazon CloudWatch をさらに高度に活用するためのネットワーク監視、ログ異常検知機能による運用改善と複数のユースケースをカバーしています。