Database | Amazon Web Services ブログ

生成 AI アプリケーションのデータベース選択における重要な考慮事項

本投稿では、生成 AI アプリケーションのデータベース選択において鍵となる要素について解説します。解説にあたっては、現在 AWS で利用可能なベクトル検索機能を備えたフルマネージドデータベースに関連する、高レベルの考慮事項とサービス特性に焦点を当てています。各データベースにおける動作とパフォーマンス面の差異を確認し、特定の要件に基づいて情報に基づいた決定を行う方法についてのガイダンスを提供していきます。

AWS Weekly Roundup: Amazon Bedrock と Amazon Q の高度な機能など (2024 年 7 月 15 日)。

予想されていたとおり、AWS Summit ニューヨークでは、たくさんのエキサイティングなリリースやアップデー […]

Amazon MemoryDB のベクトル検索を一般公開

7月10日、Amazon MemoryDB のベクトル検索の一般提供についてお知らせします。これは、インメモリ […]

【寄稿】AI民主化に向けた丸紅の取組

こんにちは。ソリューションアーキテクトの齋藤です。丸紅株式会社(以下、丸紅) デジタル・イノベーション部では […]

NTTドコモにおける Leminoの大規模ライブ配信を支えるアーキテクチャ（第二回）

本稿では株式会社NTTドコモにおいて、映像配信サービス『Lemino』の開始にあわせて配信基盤を再構築し、数百 […]

スマートシティ向けの早期火災検知設計モデル : AWS IoT および ML テクノロジーの活用

このブログ記事では、早期警告システムを緊急時対応者に構築するためのデータを接続、収集、活用するにあたり、AWS のサービス群をどのように使用するかを学びます。全体のシステムアーキテクチャについて説明し、データを収集するセンサーやデバイス、AWS IoT サービスを使ったデータ処理と分析、Amazon SageMaker を使ったローコードな ML モデルによる火災予測についても見ていきます。