Category: Amazon Bedrock

Advanced RAG の枠組みでは、検索前処理 (pre-retrieval) と検索後処理 (post-retrieval) としてさまざまな工夫が考案されています。検索前処理では、インデックス構造の最適化やクエリの改善を行います。検索後処理では、検索結果のランク付けや情報の圧縮を行い、大規模言語モデル (LLM) への入力を最適化します。これにより、よりコンパクトで的確な追加情報を LLM に提供し、応答品質の向上を図ります。本記事では Advanced RAG に分類される手法のうち、特に LLM を用いたクエリ拡張 (query expansion) と、検索結果の関連度評価という手法による回答品質への影響を簡易的に評価した結果を紹介します。

Knowledge Bases for Amazon Bedrock で最近リリースされた機能であるハイブリッド検索では、セマンティック検索とキーワード検索を組み合わせることができます。しかしながら多くの場合、特定の期間内に作成されたドキュメントや、特定のカテゴリでタグ付けされたドキュメントを取得する必要があります。ドキュメントのメタデータに基づくフィルタリングを行うことで検索精度が向上し、より適切な回答の生成が可能になります。このブログでは、Knowledge Bases for Amazon Bedrock の新しいカスタムメタデータフィルタリング機能について説明します。

AWS re:Invent 2023 にて、Knowledge Bases for Amazon Bedrock の一般提供を発表しました。Knowledge Bases for Amazon Bedrock を使えば、Amazon Bedrock の基盤モデル (Foundation Model; FM) に自社のデータをセキュアに接続し、Retrieval Augmented Generation (RAG) をマネージドで実現できます。
この記事では、セマンティック検索に加えてオプションとして選択可能な新機能のハイブリッド検索について説明します。

本ブログでは、生成 AI アプリケーションを保護するためにセキュリティコントロールを実装する際の考慮事項について説明しています。

このブログは、生成 AI をセキュアにするシリーズの続きで、生成 AI ワークロードのデプロイと構築における規制、プライバシー、コンプライアンスの課題に関するガイダンスを提供します。

Amazon Titan Image Generator G1 は、Amazon Bedrock から入手でき […]

AWS Summit は、世界中のさまざまな場所でイベントが開催されるなど、世界を揺るがし続けています。AWS […]

クラウドガバナンスに生成 AI を組み込むことで、AWS アカウントの管理をより自動化された効率的なプロセスに変えることができます。Amazon Bedrock の生成 AI 機能と、AWS Control Tower や Account Factory for Terraform (AFT) などのツールを活用することで、お客様は AWS アカウントのセットアップと管理プロセスを迅速化し、ベストプラクティスを守りながら開発工数を最小限に抑えることができます。

様々な形式の大量の文書を分類し、その分析を行いたいと様々な業種の企業が考えています。これらの文書を手作業で処理 […]

私たちは生成人工知能 (AI) の時代、つまり、急速なイノベーションの時代に生きています。Anthropic […]