Amazon Web Services ブログ

Category: Amazon Machine Learning

Amazon Bedrock で利用可能になった Meta からの Llama 3.2 モデルの紹介: 新世代のマルチモーダルビジョンモデルと軽量モデル

7 月に、AWS は Llama 3.1 モデルが Amazon Bedrock で利用可能になったことをお知 […]

図2 ：カーボンクレジットのポートフォリオ例

寄稿：大阪ガス株式会社による生成 AI を使ったカーボンクレジット評価システムのご紹介（後半）

本稿は、 当社株式会社による生成AIを使ったカーボンクレジット評価システムの取り組みについて、執行役員 事業創造本部長 夏秋 英治様より寄稿いただきました。前半、後半の 2 回に分けてご紹介いただきます。本稿は、その後半となります。

図4: AWSアーキテクチャ概要

寄稿：大阪ガス株式会社による生成 AI を使ったカーボンクレジット評価システムのご紹介（前半）

本稿は、 大阪ガス株式会社による生成 AI を使ったカーボンクレジット評価システムの取り組みについて、未来価値開発部 カーボンクレジット開発ユニットリーダー 岡田 和也様より寄稿いただきました。前半、後半の 2 回に分けてご紹介いただきます。本稿は、その前半となります。

ANA X が実践する生成 AI でのお客様の声 (VoC) 分析

ANA X が実践する生成 AI でのお客様の声 (VoC) 分析

生成 AI がコンタクトセンターでの VoC 分析にどのように貢献するか、特に最新の LLM (大規模言語モデル) 技術を用いた手法の利点と従来手法との比較した際の優位性についてを紹介します。

【開催報告 & 資料公開】RAG の困りごとは今日で一気に解決！ AWS 生成 AI Dive Deep

2024年9月19日に、RAG に関する悩みを持っている方を対象とした AWS オンラインセミナー「RAG の困りごとは今日で一気に解決！ AWS 生成 AI Dive Deep」が開催され、実用的な情報盛りだくさんの 3 つのセッションが実施されました。セミナーの見どころとしては、以下のとおりです。いずれかにピピっと来たら、ぜひこの記事を読み進めてください。
– RAG の概要ではなく、実践的なテクニックや開発の進め方を知ることができる
– RAG でよくある課題とその解決策を具体的に知ることができる
– RAG に欠かせない AWS サービスとその使い分けを知ることができる

Amazon Bedrock Agents と Amazon CloudWatch Logs を使用した、生成 AI によるクラウド運用ワークフローの実現

このブログ記事では、AWS のクラウド運用シナリオにおいて、アプリケーションログファイルで観察されたエラーに基づいて問題を分類し、その後解決するために、Amazon Bedrock エージェントと Bedrock の FM を使用した 生成 AI の使用例を紹介します。
我々のソリューションでは、Amazon Bedrock エージェントは基盤モデル (FM) の推論の性能を使用して、CloudWatch Logs に公開されたアプリケーションログについてのエラー解決を要求するユーザー指示を複数のステップに分解します。開発者/アナリストが提供した自然言語の指示を使用してオーケストレーション計画を作成し、その後、関連する API を呼び出し、Amazon Bedrock Knowledge Base にアクセスすることで計画を実行します。これには、大規模言語モデル (LLM) によって生成された応答を補強するために、ベクトルデータストア (Amazon OpenSearch Serverless) から情報を引き出す処理が含まれます。

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