Amazon Web Services ブログ

Category: Generative AI

Amazon Bedrock Agents を使用して堅牢な生成 AI アプリケーションを構築するためのベストプラクティス – Part 2

この連載の第 1 部では、Amazon Bedrock Agents を使用して正確で信頼性の高いエージェントを作成するためのベストプラクティスを探りました。この第 2 部では、堅牢で拡張性が高く、セキュアなインテリジェントエージェントを構築するのに役立つ、アーキテクチャ上の考慮事項と開発ライフサイクルのプラクティスについて詳しく説明します。会話型 AI の世界を探索し始めたばかりの方も、既存のエージェントのデプロイメントを最適化したい方も、この包括的なガイドは長期的に価値のある洞察と実践的なヒントを提供し、目標達成の助けとなるでしょう。

Amazon Bedrock Agents を使用して堅牢な生成 AI アプリケーションを構築するためのベストプラクティス – Part 1

この 2 部構成のシリーズでは、Amazon Bedrock Agents を使用して生成 AI アプリケーションを構築するためのベストプラクティスを探ります。パート 1 では、正確で信頼できるエージェントの作成に焦点を当てます。パート 2 では、アーキテクチャの考慮事項と開発ライフサイクルの実践について説明します。

Figure 2: Example of a carbon credit portfolio

Contribution: Introduction to the Carbon Credit Evaluation System Using Generative AI by Osaka Gas Co., Ltd. (Second half)

This article is a contribution from Mr. Eiji Natsuaki, Executive Officer and Head of the Business Creation Division of Osaka Gas Co., Ltd., regarding the company’s efforts to use generative AI for a carbon credit evaluation system. It is the second part of a two-part series.

Figure 4: AWS Architecture Overview

Contribution: Introduction of a carbon credit evaluation system using Generative AI by Osaka Gas Co., Ltd. (First half)

This article is a contribution from Mr. Kazuya Okada, the leader of the Carbon Credit Development Unit in the Future Value Development Department of Osaka Gas Co., Ltd., regarding the company’s efforts to use generative AI for a carbon credit evaluation system. It will be introduced in two parts, this being the first part.

AWS の Sales Concierge で製薬企業の営業生産性と効率を飛躍的に向上

このブログは、“Boost sales team productivity and effecti […]

Amazon Bedrock Guardrails を使用したモデルに依存しない安全対策を実装する

生成 AI モデルは幅広いトピックに関する情報を生成できますが、その応用には新たな課題があります。これには関連性の維持、有害なコンテンツの回避、個人を特定できる情報（PII）などの機密情報の保護、ハルシネーション（幻覚）の軽減が含まれます。Amazon Bedrock の基盤モデル（FM）には組み込みの保護機能がありますが、これらはモデル固有であることが多く、組織のユースケースや責任ある AI の原則に完全に合致しない可能性があります。

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