©Fusic Co., Ltd. 1 CONFIDENTIAL Amazon Bedrock Knowledge Basesの アップデート紹介 2024.12.10 苑田 朝彰 @sonoda_mj JAWS UG 東京

©Fusic Co., Ltd. 2 苑田 朝彰 Sonoda Tomotada - X: sonoda_mj - 2023 AWS Jr.Champions - 2024 AWS Community Builders (ML & GenAI) - 2024 Japan AWS Top Engineers (Services) - 甲賀流忍者検定（初級） コメント 髪が青くなりました。 自己紹介 はじめに 株式会社Fusic

©Fusic Co., Ltd. 3 CONTENTS 目次 1. 背景 2. Amazon Bedrock Data Automation（BDA）とは 3. BDAをKnowledge Basesで使ってみる 4. 自動生成クエリフィルターとは 5. まとめ

©Fusic Co., Ltd. 4 背景 1

©Fusic Co., Ltd. 5 Amazon Bedrock Knowledge Basesのアップデート一覧 • カスタム データソースに接続できるようになった • ドキュメントの変更を 1 つのステップで直接KBに取り込むことができるようになった • リランカー モデルを使用して、再ランク付けできるようになった • Amazon Bedrock ナレッジベースのユーザークエリとメタデータスキーマに基づいて、自動で フィルターを適用できるようになった • ストリーミングレスポンス対応 • データソースから結果を取得するときにガードレールを適用できるようになった • Amazon Bedrock Data Automation パーサーまたは Amazon Bedrock ナレッジベースの基盤モデル を使用して、画像を含むマルチモーダルデータを解析できるようになった • ナレッジベースを構造化データストアに接続し、KBで SQL クエリを生成できるようになった • GraphRAGに対応した • KBのデータソースとしてKendra GenAI Indexが選択できるようになった • Aurora Serverlessがクイック作成に対応した 引用：https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/doc-history.html

©Fusic Co., Ltd. 6 Amazon Bedrock Knowledge Basesのアップデート一覧 • カスタム データソースに接続できるようになった • ドキュメントの変更を 1 つのステップで直接KBに取り込むことができるようになった • リランカー モデルを使用して、再ランク付けできるようになった • Amazon Bedrock ナレッジベースのユーザークエリとメタデータスキーマに基づいて、自動で フィルターを適用できるようになった • ストリーミングレスポンス対応 • データソースから結果を取得するときにガードレールを適用できるようになった • Amazon Bedrock Data Automation パーサーまたは Amazon Bedrock ナレッジベースの基盤モデル を使用して、画像を含むマルチモーダルデータを解析できるようになった • ナレッジベースを構造化データストアに接続し、KBで SQL クエリを生成できるようになった • GraphRAGに対応した • KBのデータソースとしてKendra GenAI Indexが選択できるようになった • Aurora Serverlessがクイック作成に対応した 引用：https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/doc-history.html

©Fusic Co., Ltd. 7 Amazon Bedrock Data Automation とは 2

©Fusic Co., Ltd. 8 Amazon Bedrock Data Automation (以下BDA)は、ドキュメント、画像、音声、動画などの非構造化マルチモーダルコンテ ンツからデータを抽出することができる。 Amazon Bedrock Data Automationとは Amazon Bedrock Data Automation 免許証 output.md 名前：田中太郎 免許番号：123456789 住所：hogehoge 選択できる項目（翻訳済み）

©Fusic Co., Ltd. 9 標準出力（画像） テキストで表示される 運転免許証 運転免許証から情報を抽出する。

©Fusic Co., Ltd. 10 標準出力（画像） 要素レベルで確認できる 運転免許証 運転免許証から情報を抽出する。

©Fusic Co., Ltd. 11 標準出力（動画） 動画から情報を抽出する。 動画の要約 完全な文字起こしも可能 動画

©Fusic Co., Ltd. 12 ブループリント（設計書）を使用し、どのようなデータをどう抽出するか柔軟に定義することができる。 画像とドキュメントの2つがサポートされている。 カスタム出力

©Fusic Co., Ltd. 13 BDAをKnowledge Basesで使ってみる ３

©Fusic Co., Ltd. 14 Parsing stratege（高度な解析オプション）の使い分け 引用：https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/kb-advanced-parsing.html

©Fusic Co., Ltd. 15 Parsing stratege（高度な解析オプション）の使い分け 引用：https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/kb-advanced-parsing.html ドキュメント内のテキスト のみを解析する

©Fusic Co., Ltd. 16 Parsing stratege（高度な解析オプション）の使い分け 引用：https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/kb-advanced-parsing.html • 追加のプロンプトを必要としない • テキストと画像の両方を含むマルチ モーダルデータを処理する • フルマネージドサービス

©Fusic Co., Ltd. 17 Parsing stratege（高度な解析オプション）の使い分け 引用：https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/kb-advanced-parsing.html • 基盤モデルを使って、テキストと画像 の両方を含むマルチモーダルデータを 処理する • プロンプトのチューニングが可能

©Fusic Co., Ltd. 18 BDAとFoundation Modelの使い分け 使いやすさ BDA：プロンプトのチューニング不可 Foundation model：プロンプトのチューニングが可能 BDA：1ページあたり0.010USD Foundation model : • Claude3.5 Sonnet (v1) • 入力1000Tokenあたり0.003 USD • 出力1000Tokenあたり0.015 USD • Claude3 Haiku • 入力1000Tokenあたり0.00025 USD • 出力1000Tokenあたり0.00125 USD 値段

©Fusic Co., Ltd. 19 実際にやってみる Parsing strategyから 選択するだけ

©Fusic Co., Ltd. 20 データはそのだが過去に発表した登壇資料（CDK Pipeline, Snowflake) 実際にやってみる

©Fusic Co., Ltd. 21 データはそのだが過去に発表した登壇資料（CDK Pipeline, Snowflake) 実際にやってみる 画像のコードが 文字起こしされている マルチモーダルストレージを設定すると ソースチャンクに画像が使用される

©Fusic Co., Ltd. 22 データはそのだが過去に発表した登壇資料（CDK Pipeline, Snowflake) 実際にやってみる { "content": { “text”: CDKに関するhogehoge }, "location": { "s3Location": { “uri”: “s3://Bucket名t/input/CDKPipeline.pdf" }, "type": "S3" }, "metadata": { “x-amz-bedrock-kb-source-uri”: “s3://バケット名/input/CDKPipeline.pdf", "category": "CDK", "x-amz-bedrock-kb-chunk-id": ”id", "x-amz-bedrock-kb-data-source-id": ”id" }, "score": 0.59251016 }, { "content": { “text”: Snowflakeに関するhogehoge }, "location": { "s3Location": { “uri”: “s3://Bucket名t/input/ Snowflaka.pdf" }, "type": "S3" }, "metadata": { “x-amz-bedrock-kb-source-uri”: “s3://バケット名/input/Snowflaka.pdf", "category": ”Snowflake", "x-amz-bedrock-kb-chunk-id": ”id", "x-amz-bedrock-kb-data-source-id": ”id" }, "score": 0.39254022 }, CDKに関する発表 Snowflakeに関する発表

©Fusic Co., Ltd. 23 自動生成クエリフィルター 4

©Fusic Co., Ltd. 24 手動で複雑なフィルターを作成する必要なく、検索結果を絞り込むことができる。 現在使用できるのはClaude3.5 Sonnetのみ 自動生成クエリフィルターとは 例）ワシントンで請求を行う場合 User Amazon Bedrock Knowledge Bases 質問 フィルター適応 回答 User Amazon Bedrock Knowledge Bases 質問 回答 Claudeが自動でフィルターを 作成し、適応する 従来の方法 自動フィルタリング 引用：https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/kb-test-config.html

©Fusic Co., Ltd. 25 データはそのだが過去に発表した登壇資料（CDK Pipeline, Snowflake) そのまま検索すると両方のカテゴリから取得される 実際にやってみる { "content": { “text”: CDKに関するhogehoge }, "location": { "s3Location": { “uri”: “s3://Bucket名t/input/CDKPipeline.pdf" }, "type": "S3" }, "metadata": { “x-amz-bedrock-kb-source-uri”: “s3://バケット名/input/CDKPipeline.pdf", "category": "CDK", "x-amz-bedrock-kb-chunk-id": ”id", "x-amz-bedrock-kb-data-source-id": ”id" }, "score": 0.59251016 }, { "content": { “text”: Snowflakeに関するhogehoge }, "location": { "s3Location": { “uri”: “s3://Bucket名t/input/ Snowflaka.pdf" }, "type": "S3" }, "metadata": { “x-amz-bedrock-kb-source-uri”: “s3://バケット名/input/Snowflaka.pdf", "category": ”Snowflake", "x-amz-bedrock-kb-chunk-id": ”id", "x-amz-bedrock-kb-data-source-id": ”id" }, "score": 0.39254022 }, CDKに関する発表 Snowflakeに関する発表

©Fusic Co., Ltd. 26 実際にやってみる { "content": {}, "location": { "s3Location": { "uri": "s3://kendra-datasource-sonoda-test/input/CDKPipeline.pdf" }, "type": "S3" }, "metadata": { “x-amz-bedrock-kb-source-uri”: “s3://バケット名/input/CDKPipeline.pdf", “x-amz-bedrock-kb-description”: ”画像の詳細” "category": "CDK", “x-amz-bedrock-kb-byte-content-source”: “s3://バケット名/aws/bedrock/knowledge_bases/KBの ID/DatasourceのID/ファイル名”, “x-amz-bedrock-kb-data-source-id”: ”DatasourceのID" }, "score": 0.6175348 }, ・ ・ ・ categoryがCDKの検索結果

©Fusic Co., Ltd. 27 まとめ Bedrock系のアップデート多すぎ。 Point 01 プレビュー版ではあるが、BDAで非構造化マルチモーダルコンテンツからデータを抽出できた。 Point 02 メタデータの自動フィルタリングにより、簡単にフィルタリングが可能になった。 Point 03

©Fusic Co., Ltd. 28 Thank You We are Hiring! https://recruit.fusic.co.jp/ ご清聴ありがとうございました！