Amazon Web Services ブログ

Tag: AI/ML

AWS Amplify AI Kit と Neon Postgres を利用した RAG ベースアプリケーション構築

この記事では、入門の段階を超えて、Amplify のデフォルトのデータベースモデルではなく、Neon からサーバーレス Postgres データベースを使用して製品データを取得します。そうすることで、検索拡張生成 (RAG) を使用して LLM と対話するために必要なコードを簡素化します。

Amazon Bedrock で DeepSeek-R1 Distilled Llama モデルをデプロイする

この記事では、Amazon Bedrock Custom Model Import を使用して DeepSeek-R1 の蒸留バージョンをデプロイする方法を探ります。これにより、最先端のAI 機能を安全でスケーラブルな AWS インフラストラクチャ内で効果的なコストで使用したい組織がアクセスできるようになります。

デジタル庁主催の AI ハッカソンに参加しました

デジタル庁主催で「AI ハッカソン、アイデアソン」が実施され、AWS も参加しました。私たち AWS のエンジニアチームは、Amazon Bedrock をはじめとする最新の生成 AI 技術を活用し、デジタル庁・東京都の行政職員から提示された業務上の課題に対するプロトタイプの開発に取り組みました。

React Native と AWS Amplify、Amazon Bedrock Knowledge Base を利用したトラベルプランナーの構築

この記事では、React Native を使用してトラベルプランアプリケーションを構築する方法を学びます。このアプリケーションは、 Knowledge Base に基づいて、Retrieval Augmented Generation (RAG) および Large Language Models (LLM) を使用して応答を生成します。

生成 AI アプリをノーコードで作成・社内配布できる GenU ユースケースビルダー

AWS ジャパンでは、お客様の生成 AI 活用促進のため様々な支援を提供しています。有志により開発されているオープンソースのサンプルアセット generative-ai-use-cases-jp (GenU) もその一つです。GenU は、すぐに業務活用できる生成 AI ユースケース集として 2023 年に誕生し、今日まで Amazon Bedrock の新機能追従や新たなユースケースの拡充など、精力的なアップデートを継続しています。本記事では、2024 年 11 月に GenU の新たな機能としてリリースされた、ノーコードの生成 AI アプリ開発環境「ユースケースビルダー」についてご紹介します。

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【Edtech Meetup】急成長サービスの秘訣と実践戦略【開催報告】

アマゾン ウェブ サービス ジャパン(以下、AWS)は 2024 年 11 月 27 日に、「【Edtech Meetup】急成長サービスの秘訣と実践戦略」を AWS Startup Loft Tokyo にて開催しました。
Edtech スタートアップ、教育業界など、総勢 80 名以上の方々にお集まりいただき、本 Meetup を通じて交流を深めていただきました。本ブログではそのレポートをお届けします。

Eclipse IDE 上の Java 開発で利用できるパワフルな生成 AI 機能のパブリックプレビュー提供開始

本日、世界中の Eclipse 開発者にとって画期的な一歩となるお知らせをいたします。Eclipse IDE における Amazon Q Developer のパブリックプレビューの提供を開始します。この統合により、最も人気のある開発環境の1つに、AI駆動の開発機能が直接組み込まれることになります。この記事では、この革新的な機能の詳細と、従来の IDE と最先端の AI の融合がソフトウェア開発ライフサイクル全体でどのように開発タスクを強化するかについてご紹介します。

Amazon Q Developer がコスト分析機能を一般提供開始

Amazon Q Developer のコスト分析機能の一般提供を発表できることを喜ばしく思います。この強力な機能は、Q Developer の自然言語処理機能と AWS Cost Explorer を統合し、AWS コストの分析と理解の方法に革命をもたらします。2024 年 4 月 30 日にプレビューとして初めて公開された Amazon Q のコスト分析機能は、機能が強化され、シンプルな対話形式でクラウド支出に関する深い洞察を得ることができるようになりました。 このブログでは、Amazon Q Developer を使用した Cost Explorer データの分析の主要な機能と能力について説明します。これには、複雑なコスト クエリを処理する機能、コンテキストに応じた応答を提供する機能、AWS 支出に関する実行可能な洞察を提供する機能が含まれます。