20231027_Bedrock勉強会

by Kazuki Maeda

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非BedrockアプリをBedrock して開発観点で比較する AWSの生成AI「Amazon Bedrock」入門＆LT会！ 2023-10-27 @kzk_maeda

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自己紹介 Kazuki Maeda 𝕏 @kzk_maeda SRE/DRE @atama plus AWS Community Builders AWS Startup Community Core Member

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自己紹介

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agenda 1. 対象RAGアプリの紹介 2. Bedrockしてみる 3. Bedrock前後で比較 (開発運用面)

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免責 ● 2023/10/26時点での情報を元に作成しています

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対象RAGアプリの紹介

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そもそもRAGとは？ ● Retrieval Augmented Generationの略 ● 外部の知識ソースを利用して大規模言語モデル（LLM）の回答の質を向上させる手法

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対象のRAGアプリ紹介

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対象のRAGアプリ紹介モニタリングツールに対してエラー検索エラーログから既存チケットを検索

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対象のRAGアプリ紹介 LLM部分は LangChain + OpenAI APIで実現

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Bedrockしてみる

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「Bedrockする」とは？ ● Bedrock以外のLLMツールセットを用いて実装されたアプリケーションをBedrockに移行すること

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「Bedrockする」ために必要なこと ● コードを修正 ● 実行環境のIAM RoleにPolicyをアタッチ ● 以上！

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「Bedrock」してみた ● LangChainのバージョン上げてboto3への依存を追加

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「Bedrock」してみた ● メインの部分はほぼこれでOK

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「Bedrock」してみた ● メインの部分はほぼこれでOK OpenAIへの依存を削除 boto3でBedrockのclient を定義し、LangChainの Embeddingに渡す Embedding modelとして提供されているtitan v1を指定

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「Bedrock」してみた ● 仕上げに権限と環境変数を変えてデプロイ

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Bedrock前後で比較

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開発環境 ● Bedrockへの認証をIAM Roleに持たせることで、コードの外の責務となり、ローカルで動作確認する際に一工夫が必要 ● ローカルフラグ持たせて、boto3のsession/clientの切り替えをすることを一瞬考えたけど、今回は面倒だったのでCloud9にしました

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セキュリティ ● LLM APIのクレデンシャルを管理しなくても良いというのはとても嬉しい！！！！ ● 通信も、AWSのInternal Networkを出ないので、外部のLLM API を利用するよりはセキュアに利用できます

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オブザーバビリティ ● Cloudwatch等によるログ/メトリクスのモニタリングが可能 ● ログはBedrockのModel invocation loggingから設定可能 ● ただし、LangSmithには劣るので今後に期待

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オブザーバビリティ Cloudwatch LangSmith

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おわりに

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まとめ ● シンプルなRAGアプリにおいて、非BedrockアプリをBedrockするのは、LangChainが実装を抽象化してくれているので非常に簡単でした ● 運用やセキュリティに関する機能がAWSに寄せられるメリットは大きいと感じました ● Knowledge BaseというネイティブRAGアプリサービスもPrivate Previewに入っていたり、まだまだ進化の激しい技術なので今後もwatch必須ですね