Upgrade to Pro
— share decks privately, control downloads, hide ads and more …
Speaker Deck
Features
Speaker Deck
PRO
Sign in
Sign up for free
Search
Search
Amazon BedrockとAmazon Kendraで専門知識から回答できる生成系AIサー...
Search
Naoki
October 24, 2023
Technology
1k
0
Share
Embed
Copy iframe code
Copy JS code
Copy link
Start on current slide
Amazon BedrockとAmazon Kendraで専門知識から回答できる生成系AIサービスを構築!~業務効率化につなげている話~
Naoki
October 24, 2023
More Decks by Naoki
See All by Naoki
AWS表彰プログラムとキャリアについて
naoki_0531
1
220
Qiita埋め込み用スライド
naoki_0531
0
27k
Amazon Kendra GenAI Index 登場でどう変わる? 評価から学ぶ最適なRAG構成
naoki_0531
0
750
Amazon Bedrock、Amazon Auroraを組み合わせたRAGで回答精度の向上に取り組んでみた! 2月6日 Jr.Champions勉強会 -Top Engineers参観回
naoki_0531
1
15k
Amazon Bedrock、Amazon Auroraを組み合わせたRAGで回答精度の向上に取り組んでみた!
naoki_0531
4
530
Agents for Amazon BedrockとAmazon Kendraを活用してRAGを構築してみた!
naoki_0531
5
1.4k
ChatGPTを活用したAWSコスト削減
naoki_0531
0
250
Other Decks in Technology
See All in Technology
IaC コードを資産へ:AWS CDK 社内ライブラリと横断展開 / aws-summit-japan-2026
gotok365
10
1.6k
フルAIで個人開発して学んだあれこれ / yuruai vol.1
isaoshimizu
0
150
Zenoh on Zephyr on LiteX
takasehideki
2
130
現場のトークンマネジメント
dak2
1
200
データレイクの「見えない問題」を可視化する
sansantech
PRO
1
220
OTel × Datadog で 「AI活用」を計測し、改善に繋げる
shihochan
2
1k
AI時代における最適なQA組織の作り方
ymty
3
140
2026-06-24_人とAIの責務分離に基づく開発プロセスの提案.pdf
takahiromatsui
0
250
時期が悪い!それでもRaspberry Piを買って遊んで活用するには / 20260627-osc26do-rpi-jikigawarui
akkiesoft
1
890
AIをフル活用してオンコール機能のプロトタイプを2日で作った話 / Building an AI-Powered On-Call Prototype in Just Two Days
nari_ex
0
140
ご挨拶「10周年を迎える共創ラボのこれまでとこれから」
iotcomjpadmin
0
150
Comment regagner la souveraineté de vos données tout en étant payé grâce à Nostr !
rlifchitz
0
220
Featured
See All Featured
Understanding Cognitive Biases in Performance Measurement
bluesmoon
32
2.9k
Distributed Sagas: A Protocol for Coordinating Microservices
caitiem20
333
23k
We Analyzed 250 Million AI Search Results: Here's What I Found
joshbly
1
1.4k
AI Search: Implications for SEO and How to Move Forward - #ShenzhenSEOConference
aleyda
1
1.3k
The State of eCommerce SEO: How to Win in Today's Products SERPs - #SEOweek
aleyda
2
11k
Large-scale JavaScript Application Architecture
addyosmani
515
110k
RailsConf & Balkan Ruby 2019: The Past, Present, and Future of Rails at GitHub
eileencodes
141
35k
Code Reviewing Like a Champion
maltzj
528
40k
Beyond borders and beyond the search box: How to win the global "messy middle" with AI-driven SEO
davidcarrasco
3
170
Darren the Foodie - Storyboard
khoart
PRO
3
3.4k
Bioeconomy Workshop: Dr. Julius Ecuru, Opportunities for a Bioeconomy in West Africa
akademiya2063
PRO
1
150
Future Trends and Review - Lecture 12 - Web Technologies (1019888BNR)
signer
PRO
0
3.6k
Transcript
Amazon BedrockとAmazon Kendraで 専門知識から回答できる生成系AIサービスを構築! ~業務効率化につなげている話~ セゾン情報システムズ 石原直樹 2023年10月23日第5回クラウドLT大会 1
自己紹介 ⚫ 石原 直樹(いしはら なおき) ⚫ セゾン情報システムズ 2年目 • お客様先にてCCoE
• 社内LLM研究会 ⚫ 好きなAWSのサービス ・ Amazon Kendra 2
今日話すこと ・Amazon Bedrock / KendraのRAGアプリ ・使ってもらった方からのフィードバック 3
今日話さないこと ・具体的な実装方法の話 ・ChatGPT、Azure Open AIの話 4
Amazon Bedrock / Kendraの説明 5
https://www.itmedia.co.jp/news/articles/2310/04/news143.html Amazon Bedrockとは 6
https://it.impress.co.jp/articles/-/25424 Amazon Bedrockとは 7
Amazon Kendraとは https://pages.awscloud.com/rs/112-TZM-766/images/20230330_28th_ISV_DiveDeepSeminar_Kendra.pdf 8
Amazon Kendraとは https://pages.awscloud.com/rs/112-TZM-766/images/20230330_28th_ISV_DiveDeepSeminar_Kendra.pdf 9
Amazon Bedrock / KendraのRAGアプリ ※RAGとは・・外部のDBから情報を取得して、LLMが回答を生成する仕組み 10
製品サポート部門 Kendraによるセマンティック検索と Bedrockによる基盤モデルを活用して業務効率化を図る! 背景 数万件の製品FAQからキーワード検索 目的のドキュメントを 見つけるのに時間が かかる、、、 https://faq2.hulft.com/category/show/2?site_domain=open_jp 11
※動画内の情報は全て一般公開されているものです。 動画をお見せします! 12
回答生成までの流れ User ① Amazon Bedrock Claude 2 ③ ④ ⑤
② ⑦ ⑥ Amazon Kendra AWS Secrets Manager ① 一般公開されていないFAQ 13
⑤ ⑥ Claude 2 ⑦ ②質問 事前のデータ同期 User ①同期 Amazon
Bedrock ③ ④ Amazon Kendra AWS Secrets Manager ①認証情報を参照 一般公開されていないFAQ 14
⑤ ⑥ Claude 2 質問~Kendraの結果表示 User ①同期 Amazon Bedrock ⑦
Amazon Kendra AWS Secrets Manager ①認証情報を参照 一般公開されていないFAQ ②質問 ③検索クエリ ④結果表示 15
②質問 Kendraの結果取得~回答生成 User ①同期 Amazon Bedrock Amazon Kendra AWS Secrets
Manager ①認証情報を参照 一般公開されていないFAQ ③検索クエリ ④結果表示 ⑤結果を取得 ⑥回答 生成 ⑦ 16 Claude 2
⑤結果を取得 ⑥回答 生成 Claude 2 Kendraの結果取得&Bedrockの回答確認 User ①同期 Amazon Bedrock
Amazon Kendra AWS Secrets Manager ①認証情報を参照 一般公開されていないFAQ ②質問 ③検索クエリ ④結果表示 ⑦結果& 回答確認 17
参考にしたGitHubリポジトリ https://github.com/aws-samples/jp-rag-sample ・2時間で構築可能 ・Amazon Bedrock対応! 18
いいところ • 回答の質が高い • 待ち時間が気にならない • データソースの追加が容易 19
回答の質が高い RAGアプリの回答 素のモデルの回答 資料[0]によると、HULFTの設定を異 なるOS間で直接引き継ぐ機能は用 意されていないようです。 代替手段として、HULFTの管理情報 をパラメータファイルに書き出して移 行する方法が提案されています。 はい、HULFTの設定を異なる
OS間で引き継ぐことは可能で す。 主に以下の2つの方法が あります。~~~~~ 質問:異なるOS間でHULFTの設定を引き継ぐことは可能でしょうか。 もっともらしい嘘の回答 (ハルシネーション) 正確な回答 20
待ち時間が気にならない Amazon Kendra Amazon Bedrock 約10~20秒 約2秒 Kendraの検索結果 AIの回答 21
データソースの追加が容易 Amazon Kendra 数回クリック 追加 豊富な対応コネクタ •Amazon S3 •Amazon RDS
for MySQL/PostgreSQL •Amazon Aurora MySQL/PostgreSQL •Amazon FSx for Windows File Server •Amazon WorkDocs •Adobe Experience Manager •Alfresco •Box Enterprise •Atlassian Confluence •Dropbox •GitHub (オンプレミス & SaaS) •Google Drive •Google Gmail •Jira Cloud •Microsoft Exchange(E-mail) •Microsoft OneDrive •Microsoft Teams •Microsoft SharePoint (Online&On-P) •Microsoft Yammar •Perficient •Quip •Salesforce •Slack •ServiceNow •Zendesk ※CFn、CLI等でも可 22
使ってもらった方からのフィードバック 23
もっと色んなドキュメントを一括で検索できるようにするとよ り有効活用できると思います。 AIの回答や検索結果に目的と異なる情報が含まれている (特定の条件でフィルタリングしたい) 24 多かった意見 ※文言は多少変更しています。 トレードオフ
25 改善策の例 ・Amazon KendraをEnterprise Editionにアップグレードする ・Amazon KendraのAttributeFilter機能を用いる https://aws.amazon.com/jp/kendra/pricing/ Amazon Kendraにおける各Editionの違い
Developer Edition Enterprise Edition ドキュメントのストレージ 最大10,000ドキュメント 最大100,000ドキュメント データソース 5 50 月額料金 810 USD 1008 USD
他企業の事例 ・クラスメソッド、社内ヘルプデスクに生成AIを活用、 Amazon Bedrock/Kendraを組み合わせて構築 https://it.impress.co.jp/articles/-/25430 ・竹中工務店、建設業ナレッジ検索「デジタル棟梁」を生成AI 「Amazon Bedrock」で構築 https://it.impress.co.jp/articles/-/25424 ・富士ソフトが生成系AIサービス「Amazon
Bedrock」の活用をサポート https://romptn.com/article/17450 26
さいごに伝えたいこと 27
Kendraの記事、、少なすぎ? https://qiita.com/tags/bedrock https://qiita.com/tags/kendra 28 ・https://qiita.com/ における記事数(2023/10/23時点)
https://qiita.com/tags/bedrock https://qiita.com/tags/kendra 29 「Amazon」つけ忘れてた? GAは3年以上前のはず、、、
みんなでナレッジを溜めていこう! 記事投稿はやはり重要 →最初に手を動かすきっかけになる →ユーザーが増える →よりナレッジが溜まる 30
ご清聴ありがとうございました! 31