Amazon Web Services ブログ
Category: Amazon Bedrock
AWS Weekly Roundup: Amazon DynamoDB、AWS AppSync、Storage Browser for Amazon S3 など (2024 年 9 月 9 日)
9月2日週、最新の AWS ヒーローが発表されました! AWS ヒーローは、インサイト、ベストプラクティス、革 […]
Stability AI の最高の画像生成モデルが Amazon Bedrock で使用可能に
9月4日より、Stability AI の 3 つの新しい Text-to-Image モデル (Stable […]
Amazon Bedrock を用いた Deltek 社の政府調達文書の質疑応答システム
本記事では、AWS GenAIIC チームが Deltek 向けに開発した、政府調達文書に対する RAG ベースの Q&A システムについて解説します。
IBC 2024 での AWS の見どころは生成 AI とクラウドの進歩
年に 1 度の International Broadcasting Convention (IBC) が目前 […]
KDDIアジャイル開発センターの AWS 生成 AI 事例:Amazon Bedrock で営業活動をサポート – 議事録と提案書の作成時間を削減
本ブログは、KDDIアジャイル開発センター株式会社 プロダクトオーナーリード 佐々木 祥氏、同 エンジニア 大 […]
AWS Weekly Roundup: AWS Parallel Computing Service、Amazon EC2 ステータスチェックなど (2024 年 9 月 2 日)
9 月が到来し、AWS re:Invent 2024 の開催まであと 3 か月となりました。カンファレンスで発 […]
Amazon Bedrock を活用した RAG チャットボットアーキテクチャのハードニング: 安全な設計とアンチパターン緩和のためのブループリント
本ブログでは、Amazon Bedrock を詳細なセキュリティ計画とともに使用して、安全で責任あるチャットボットアプリケーションをデプロイする方法を示しています。また、アプリケーションで大規模言語モデル (LLM) を公開する際に発生する可能性のある一般的なセキュリティリスクとアンチパターンを特定します。Amazon Bedrock には、脆弱性を軽減し、安全な設計の原則を取り入れるために使用できる機能が組み込まれています。本ブログでは、LLM ベースのアプリケーションの信頼性を高めるためのアーキテクチャ上の考慮事項とベストプラクティス戦略に焦点を当てています。
株式会社 JDSC 様の AWS 生成 AI 事例「Amazon Bedrock を活用した横断検索システムによる専門的な工数の 97% 短縮」のご紹介
本ブログは株式会社 JDSC 様と Amazon Web Services Japan が共同で執筆いたしまし […]
生成 AI のためのネットワーク境界でのセキュリティ保護
本ブログでは、生成 AI アプリケーションのネットワーク境界の保護について詳しく説明します。ネットワーク境界の保護の検討すべき様々な領域を説明し、それらが生成 AI ベースのアプリケーションにどのように適用されるかを議論し、アーキテクチャパターンを提供します。生成 AI ベースのアプリケーションにネットワーク境界の保護を実装することで、不正使用、コスト超過、分散型サービス拒否攻撃 (DDoS)、その他の脅威アクターや好奇心旺盛なユーザーからの保護に役立つコントロールが得られます。
Amazon Bedrock Insights による CloudWatch アラームへの対応
クラウドで複雑な分散システムを運用する際、問題の原因を迅速に特定し、インシデントを解決することは大変な課題です。トラブルシューティングには、複数の AWS サービスからメトリクス、ログ、トレースをさらけずる必要があり、問題の全体像を把握することが難しくなります。しかし、この Alarm Context Tool (ACT) を使えば、効果的なインシデント解決に必要な時間と労力を削減できます。このブログでは、Amazon CloudWatch アラームに追加のコンテキストを提供する ACT ソリューションを紹介しています。ACT は、AWS Lambda 、Amazon CloudWatch 、AWS X-Ray 、AWS Health 、Amazon Bedrock を活用して、メトリクス、ログ、トレースを統合・分析し、有益な洞察を生成します。ACT を使えば、トラブルシューティングが簡素化され、運用コストを削減でき、AWS 環境の可観測性が向上します。