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Amazon EKS 5 周年おめでとう！

今日は、Amazon Elastic Kubernetes Service (Amazon EKS) の 5 周年を祝うことができてわくわくしていますし、これまでの道のりを振り返る絶好の機会でもあります。2018 年の発表以来、Amazon EKS は、回復力があり、安全で、スケーラブルなコンテナベースのアプリケーションを実行することで、世界中の何万ものお客様にサービスを提供してきました。アップストリームの Kubernetes を使用する Amazon EKS は、AWS、オンプレミスのデータセンター、およびエッジで Kubernetes を実行するための最も信頼性の高い方法です。

対話体験における生成系 AI の活用を探る: Amazon Lex, LangChain, SageMaker JumpStart による事始め

本記事は Exploring Generative AI in conversational experien […]

Amazon SageMaker、Amazon OpenSearch Service、Streamlit、LangChain を使った質問応答ボットの構築

エンタープライズ企業における生成系 AI と大規模言語モデル (LLM) の最も一般的な用途の 1 つは、企業の知識コーパスに基づいた質問応答です。Amazon Lex は AI ベースのチャットボットを構築するためのフレームワークを提供します。事前学習済みの基盤モデル (Foundation Models; FM) は、さまざまなトピックに関する要約・テキスト生成・質問応答などの自然言語理解 (NLU) タスクではうまく機能しますが、幻覚やハルシネーションと言われる不正確な情報を含まない回答を提供するのが難しい、もしくは、学習データに含まれない内容に関する質問へ回答することはできません。さらに、基盤モデルは特定の時点のデータをスナップショットとして使用してトレーニングされており、推論時に新しいデータにアクセスすることはできません。推論時に最新のデータにアクセスできない場合、不正確または不適切な応答を返す可能性があります。