概要
![](https://d1.awsstatic.com/colorset-3A_blue-to-green_gradient_divider.81459b38a56091aebc8c9b5310826c4ef397b007.png)
生成 AI アプリケーションの構築における主な課題の 1 つは、クラウド設定が複雑であることと深い AI 専門知識が必要となることです。AWS の生成 AI アプリケーションビルダーはこのプロセスを簡素化し、AI に関する広範な知識がなくても AI アプリケーションの開発、テスト、デプロイを支援します。このソリューションは、ビジネスデータを簡単に組み込み、大規模言語モデル (LLM) のパフォーマンスを比較し、AI エージェントによる複数ステップのタスクを実行し、拡張可能なアプリケーションを迅速に構築し、エンタープライズグレードのアーキテクチャでデプロイすることで、AI 開発をスピードアップします。生成 AI アプリケーションビルダーには、すぐに使える生成 AI チャットボットと API が搭載されており、ビジネスプロセスやアプリケーションにすばやく統合できます。
このソリューションには、Amazon SageMaker にデプロイされた LLM に加えて、Amazon Bedrock とその LLM との統合も含まれています。検索拡張生成 (RAG) 用の Amazon Bedrock ツールを使用して AI への対応を強化し、Amazon Bedrock ガードレールを使用して保護手段を実装してハルシネーションを軽減し、Amazon Bedrock のエージェントを使用して複雑なタスク用のワークフローを作成します。LangChain または AWS Lambda を使用して他の AI モデルに接続することもできます。シンプルなコード不要のウィザードの使用を開始して、会話型検索、生成 AI 搭載チャットボット、テキスト生成、テキスト要約のための AI アプリケーションを構築しましょう。
Total results: 7
- ヘッドライン
-
Digital Natives & Startups
-
Artificial Intelligence
-
Artificial Intelligence
メリット
![](https://d1.awsstatic.com/colorset-3A_blue-to-green_gradient_divider.81459b38a56091aebc8c9b5310826c4ef397b007.png)
このソリューションにより、ユーザーは設定の異なる複数のインスタンスをデプロイして出力とパフォーマンスを比較するのに必要な手間のかかる作業を省き、すばやく試すことができます。さまざまな LLM、プロンプトエンジニアリング、エンタープライズナレッジベース、ガードレール、AI エージェントその他のパラメータに関する複数の設定を試してみましょう。
Amazon Bedrock で入手可能なモデルなど、さまざまな LLM へのコネクタがあらかじめ組み込まれているため、このソリューションでは、お好みのモデルだけでなく、お好みの AWS や主要な FM サービスを柔軟にデプロイできます。Amazon Bedrock のエージェントがさまざまなタスクやワークフローを実行できるようにすることもできます。
AWS Well-Architected の設計原則に基づいて構築されたこのソリューションは、高可用性と低レイテンシーを実現するエンタープライズグレードのセキュリティとスケーラビリティをもたらし、高いパフォーマンス基準でアプリケーションへのシームレスな統合が可能になります。
既存のプロジェクトを統合するか、追加の AWS サービスをネイティブに接続することで、このソリューションの機能を拡張できます。このアプリケーションはオープンソースであるため、付属の LangChain オーケストレーションレイヤーや Lambda 関数を使用してお好みのサービスに接続できます。
技術的な詳細情報
![](https://d1.awsstatic.com/colorset-3A_blue-to-green_gradient_divider.81459b38a56091aebc8c9b5310826c4ef397b007.png)
このアーキテクチャは、実装ガイドと、次の 3 つのアーキテクチャをデプロイする付属の AWS CloudFormation テンプレートを使用して自動的にデプロイできます。
- エージェントユースケース – エージェントユースケースでは、ユーザーは Amazon Bedrock のエージェントを使用してタスクを引き継がせて完了させることができます。モデルを選択し、自然言語でいくつかの命令を記述すれば、Amazon Bedrock の AI エージェントがお客様のデータソースやその他の API に接続してタスクを分析、調整、完了し、お客様のリクエストに応えます。
- テキストのユースケース – テキストのユースケースでは、ユーザーは生成 AI を使用して自然言語インターフェイスを体験できます。このユースケースは、新規または既存のアプリケーションに統合でき、デプロイダッシュボードからデプロイすることも、提供された URL を使用して独立してデプロイすることもできます。
- デプロイダッシュボード – デプロイダッシュボードは、管理者ユーザーがユースケースを表示、管理、作成するための管理コンソールとして機能するウェブ UI です。このダッシュボードにより、お客様は複数の設定の LLM とデータを使用して、生成 AI アプリケーションを迅速に実験、反復、デプロイできます。
Total results: 1
- 公開日
-
- バージョン: 2.1.2
- リリース: 2024 年 11 月
- 作成者: AWS
- 推定デプロイ時間: 10 分
- 推定費用: 詳細を見る
関連コンテンツ
![](https://d1.awsstatic.com/colorset-3A_blue-to-green_gradient_divider.81459b38a56091aebc8c9b5310826c4ef397b007.png)
このガイダンスでは、Amazon SageMaker JumpStart が提供する生成 人工知能 (AI) モデルをデプロイし、AWS Cloud Development Kit (AWS CDK) を簡単に操作して、非同期の SageMaker エンドポイントを作成する方法を紹介します。
このガイダンスでは、ユーザーが自然言語クエリ (NLQ) を使用してリレーショナルデータベースに直接質問できるアプリケーションの構築方法を紹介します。
この導入事例では、放送会社である Megamedia が AWS を利用して、重要な公開情報へのアクセスを簡素化するために、生成 AI を利用するチャットボットを作成した方法をご覧いただけます。