Amazon Web Services ブログ

Category: Learning Levels

Amazon OpenSearch Service の検索機能強化: 2023年のまとめ

2023 年は、人工知能 (AI) と機械学習 (ML) の分野で急速なイノベーションがあった年であり、検索はその進歩の大きな受益者となりました。2023年を通じて、Amazon OpenSearch Service は、アプリケーションの書き換えやカスタムオーケストレーションの構築を行うことなく、最新の AI/ML テクノロジーを利用して既存の検索エクスペリエンスを改善および拡張できるよう、検索チームをサポートする投資を行ってきました。これにより、迅速な開発、反復、製品化が可能になります。 これらの投資には、新しい検索メソッドの導入と、利用可能なメソッドの実装を簡素化する機能が含まれています。本記事では、これらの機能を振り返っていきます。

Amazon OpenSearch Service ベクトルエンジンを使用したセマンティック検索の試行

Amazon OpenSearch Service は、2020 年に kNN プラグインが導入されて以来、レキシカル検索とベクトル検索の両方を長年にわたりサポートしてきました。2023 年初頭に AWS が Amazon Bedrock を立ち上げるなど、生成 AI の最近の進歩を受けて、OpenSearch Service のベクトルデータベース機能と Amazon Bedrock ホストモデルを組み合わせて使用できるようになりました。これにより、セマンティック検索、検索拡張生成 (RAG)、推薦エンジン、高品質なベクトル検索に基づくリッチメディア検索を実装できます。最近、Amazon OpenSearch Serverless のベクトルエンジンがローンチしたことで、このようなソリューションをさらに簡単にデプロイできるようになりました。

Amazon QuickSightのダッシュボードで銀行データを分析する

Amazon QuickSight はAWSが提供するクラウドネイティブの統合型BIサービスです。サーバーレスのため、運用管理の負担が少ないだけでなく、ビジネスユーザーがデータから多くのインサイトを得られる機能を提供しています。このたび銀行業界向けのサンプルダッシュボードをDemoCentral上に公開しましたので、本ブログにて使い方の解説をいたします。
組織内でデータ利活用を推進するためには、各種ツールの使い方に加え、どのような可視化を行えばよりよいインサイトにつながるかについての理解も重要です。本ブログでは、銀行業界に従事する方々がイメージしやすいようATMの配置戦略というテーマをサンプルシナリオとしてとりあげ、どのような観点でグラフや表(以下、ビジュアル)を構成していくとよいかについて解説していきます。ぜひ実際のダッシュボードをブラウザの別タブや別ウィンドウとして開いた状態で見比べながら当ブログを読み進めて頂ければと思います。

generative-ai-workloads-resilience

生成 AI ワークロードにおけるレジリエンス設計

レジリエンスは、あらゆるワークロードの開発において重要な役割を果たしており、生成 AI ワークロードも例外ではありません。生成 AI ワークロードを開発する際には、レジリエンスの観点における独自の考慮事項があります。組織の可用性と事業継続性の要件を満たすためには、レジリエンスを理解し、優先順位を付けて対応することが不可欠です。本ブログ記事では、生成 AI ワークロードを構成する各スタックとそれらの考慮事項について説明します。

Compass ツールと AWS DMS を使用した SQL Server の Babelfish for Aurora PostgreSQL への移行

この投稿では、AWS Database Migration Service (AWS DMS) を使用したデータ移行を含め、Microsoft SQL Server データベースを Babelfish に移行する方法を示し、くつかの一般的な問題とその解決方法についても検討します。