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Category: Announcements

AWS Jam at AWS Summit Japan 2024

AWS Jam 実施レポート (AWS Summit Japan 2024)

2024 年 6 月 20 日、21 日に AWS Summit Japan が開催され、その 1 日目に “チームで課題解決型ハンズオンに挑戦！楽しく学ぶ「AWS Jam」” を実施しました。本イベントには、クラウドスキルの向上を目指す 112 名が 4 名ずつ 28 チームに分かれて参加し、熱戦が繰り広げられると同時にチーム内でのスキル共有や新たな発見に満ちた有意義な時間となりました。
このブログでは当日の様子を伝えつつ、AWS Jam がどのように AWS の学習やチームでのスキル共有などに役立てられるか、AWS Jam を実施したい場合の選択肢として AWS Skill Builder やクラスルームトレーニングを紹介します。

スキャンしたPDFをAmazon Q Businessで利用し、生産性を向上させる

Amazon Q Business は、生成 AI 対話アシスタントであり、企業のデータソースに格納されたデジタルコンテンツだけでなくスキャンした PDF からも、事前のテキスト抽出をせずとも直接質問に答えたり、要約を作成したり、コンテンツを生成したり、インサイトを発見することが可能になりました。本記事では、Amazon Q Business を使用し、スキャンした PDF ドキュメントを非同期でインデックス化、リアルタイムでクエリを実行する方法を説明します。

LLM の埋め込み情報ドリフトを Amazon SageMaker JumpStart から監視する

生成 AI のワークロードで最も有用なアプリケーションパターンの 1 つが Retrieval Augmented Generation (RAG) パターンです。 RAG パターンでは、入力プロンプトに関連する参照コンテンツを探すために、埋め込みベクトル (テキスト文字列の数値表現) に対して類似検索を実行します。埋め込みはテキストの情報内容を捉え、自然言語処理 (NLP) モデルが言語を数値的に処理できるようにします。埋め込みは浮動小数点ベクトルであるため、3 つの重要な質問を用いて分析することができます。参照データは時間とともに変化するか、ユーザーが尋ねる質問は時間とともに変化するか、そして最後に、参照データが尋ねられている質問をどの程度カバーできているかです。

サードパーティーアプリケーションのエージェントワークスペースとの統合

エージェントは、優れた顧客体験を提供する上で重要な役割を果たします。では、どうすればエージェントの仕事が楽になり、カスタマーサービスを改善できるのでしょうか。このブログ記事では、Amazon Connect のエージェントワークスペースにサードパーティのアプリケーションを統合することで、エージェントの効率とカスタマーエクスペリエンスがどのように大幅に向上するか詳しく説明します。

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