Amazon Web Services ブログ

Category: Amazon Bedrock

鴻池運輸様におけるAWS生成AI事例：Amazon Bedrockによる社内ナレッジの共通知化

鴻池運輸株式会社では各拠点ごとに業種や業務内容が大きく異なっており、拠点別に課題解決のために用いた考え方や新しいソリューション、また自動化・省力化機器などの検証結果、費用対効果などの社内ナレッジが各拠点ごとに蓄積されていました。2022年9月にそうした個別のナレッジを全社データベース化したものの、社内ナレッジは自然言語で記載された非構造化データとなっており、類似する業務に対する社内ナレッジへのアクセスが、通常の検索機能ではマッチングしづらく、ナレッジの共通知化がなかなか進まないという課題がありました。
このような課題を解決するため、鴻池運輸ではAWSのサービスを活用したRAGチャットアプリケーションを開発しました。

ケンブリッジ・テクノロジー・パートナーズ株式会社様の AWS 生成 AI 事例「 社内研修の説明付きレコメンド機能の構築」のご紹介

本記事では、ケンブリッジ・テクノロジー・パートナーズ株式会社様が、Amazon Bedrock を活用し、生成 AI による社内研修の説明付きレコメンド機能を構築されましたので、その事例をご紹介します。

株式会社ゼネット様の AWS 生成 AI 事例「Amazon Bedrock を活用した e ラーニング向け AI 自動回答システムの構築」のご紹介

本記事では、株式会社ゼネット様の事例をご紹介します。同社は IT エンジニア向けの e ラーニングシステムに、 Amazon Bedrock を活用した自動質問回答機能と自動ソースコードレビュー機能を導入しました。これにより、受講生からの質問やソースコードレビューに素早く対応できるようになり、同時に講師の生産性も大幅に向上しました。

Advanced RAG Methods

RAG の精度を向上させる Advanced RAG on AWS の道標

本記事では、AWS のサービスを活用したさまざまな Advanced RAG の実装方法や、精度を向上させるための様々なテクニックを紹介します。これらの手法を理解し適用することで、より高度で信頼性の高い AI アプリケーションの開発が可能になります。

← Older posts
Newer posts →