Amazon BedrockとAmazon Kendraで数時間でRAGシステムを組んでみた

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Amazon Bedrockと Amazon Kendraで数時間でRAGシステムを組んでみた 2023/10/31 JAWS-UG AI/ML #18︓AWS AI Week For Developers Recap LT クラスメソッド株式会社おのやん

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⾃⼰紹介⼩野⼭翔⼤（おのやん） • 株式会社クラスメソッド AWS事業本部エンジニア • 新卒⼊社1年⽬で頑張ってます • 速報ブログ書いてます

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⾃⼰紹介⼩野⼭翔⼤（おのやん） • 株式会社クラスメソッド AWS事業本部エンジニア • 新卒⼊社1年⽬で頑張ってます • 速報ブログ書いてます

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昨今はAIがキている https://openai.com/chatgpt https://aws.amazon.com/jp/bedrock/ https://bard.google.com/?hl=ja

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Bedrock情報を収集 https://minorun365.connpass.com/event/300097/

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Bedrocked RAGを作ろう

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RAGとは︖ Retrieval Augmented Generation 検索技術を活⽤して⼤規模⾔語モデルの表現を強化する技術 https://dev.classmethod.jp/articles/ama zon-bedrock-kendra-lambda-rag/

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AWSサービス内で実装可能に Bedrockの登場により AWSサービスの組み合わせで RAGアプリが実装可能に https://dev.classmethod.jp/articles/amazon- bedrock-kendra-lambda-rag/

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Kendraのインデックスを作成

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名前・IAMロール作成

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今回はデフォルトで続⾏

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Developer editionを選択

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作成するインデックスを確認・作成

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データソースを追加していく

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今回はWebクローラ v2.0を使⽤

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データソースの名前や⾔語を選択

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BedrockドキュメントをクロールするWebサイトに設定

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クロールする深さはちょっと⼤きめに5で

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お⾦がかかるのでクロールは⼿動で実⾏

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この部分はデフォルト（詳細わかる⽅教えてほしい…）

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Webのクロールを実⾏

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クロール実⾏中…

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クロール完了︕（3時間くらい）

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検索もできるように︕

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検索⽤のLambraを作成

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検索結果も取れる

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Bedrock⼊⼒⽤のLambdaを追加

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Kendraの検索結果を反映してBedrockが⽣成

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いい感じに回答できてそう

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ドキュメントに無い単語を尋ねると具体性がちょい落ち︖

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RAGを作ってみた感想とにかく速く作れる • 今回のRAGアプリ作成まで4~5時間ちょいブラウザから操作するだけで簡単に作れる • ブログなどの情報源があれば、再現がさらに簡単に • 僕でも作れるという距離感の近さ

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RAGを作ってみた感想 AWSの各サービスと連携すれば無限の可能性 • Kendra + Lambda + Bedrock を使えば⽂書検索を実装可能 • 他のAWSサービスと組み合わせれば…🤩