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
「AWSによる独自データ活用の生成AIソリューション」というタイトルでCM re:Growth 2023に登壇しました #AWSreInvent #cmregrowth
Search
TakaakiKakei
December 10, 2023
Technology
0
840
「AWSによる独自データ活用の生成AIソリューション」というタイトルでCM re:Growth 2023に登壇しました #AWSreInvent #cmregrowth
re:Invent2023の振り返りイベントCM re:Growth 2023で登壇した生成AIの話です
TakaakiKakei
December 10, 2023
Tweet
Share
More Decks by TakaakiKakei
See All by TakaakiKakei
LangChainを使ってChatGPTの機能を拡張してみた ~過去の会話やGoogle検索結果を活用して自然な応答を生成する方法~ #DevIO2023
takaakikakei
1
2.2k
Slack Boltコース!AWS Lambda & Pythonのビキナー仕立て #devio2022
takaakikakei
0
4.8k
AWS Step Functions上でエラーが発生した場合の効果的な通知方法を検討してみた
takaakikakei
0
6.5k
Other Decks in Technology
See All in Technology
GrafanaMeetup_AmazonManagedGrafanaのアクセス制御機能とマルチテナント環境下でのアクセス制御について
daitak
0
380
20分で完全に理解するGrafanaダッシュボード
hamadakoji
5
870
require(ESM)とECMAScript仕様
uhyo
4
940
TechFeed Experts Night#27 〜 フロントエンドフレームワーク最前線 (Svelte)
baseballyama
2
590
Kernel MemoryでAzure OpenAI Serviceとお手軽データソース連携
mitsuzono
1
270
「スニダン」開発組織の構造に込めた意図 ~組織作りはパッションや政治ではない!~
rinchsan
4
610
[新卒向け研修資料] テスト文字列に「うんこ」と入れるな(2024年版)
infiniteloop_inc
4
17k
障害対応をちょっとずつよくしていくための 演習の作りかた
heleeen
1
1.5k
ServiceNow Now Platform 最新版Washington, D.C.リリース
manarobot
0
100
JSON攻略法.pdf
miyakemito
8
5.2k
Cypress or Playwright?
rainerhahnekamp
0
160
LangSmith入門―トレース/評価/プロンプト管理などを担うLLMアプリ開発プラットフォーム
os1ma
5
670
Featured
See All Featured
Designing for humans not robots
tammielis
248
25k
Making Projects Easy
brettharned
109
5.5k
Sharpening the Axe: The Primacy of Toolmaking
bcantrill
21
1.4k
We Have a Design System, Now What?
morganepeng
44
6.8k
Bash Introduction
62gerente
605
210k
Embracing the Ebb and Flow
colly
80
4.2k
Done Done
chrislema
178
15k
RailsConf 2023
tenderlove
8
550
Building Applications with DynamoDB
mza
88
5.6k
Practical Orchestrator
shlominoach
183
9.7k
実際に使うSQLの書き方 徹底解説 / pgcon21j-tutorial
soudai
123
39k
The Cult of Friendly URLs
andyhume
74
5.7k
Transcript
AWSによる独⾃データ活⽤の ⽣成AIソリューション 筧 剛彰(Takaaki Kakei) 2023/12/08 1
2 自己紹介 筧 剛彰 Takaaki Kakei • AWS事業本部 • 業務改善や生成AIアプリ開発
• re:Invent2023で初の現地参加
3 皆さん、生成AIを業務活用されていますか?
4 皆さん、独自データを活用した 生成AIを使っていますか?
5 このセッションについて re:Invent2023で発表された、 独自データ活用の生成AIソリューションを3つ紹介しま す Amazon Q (For Business Use)
Amazon Bedrock Knowledge base Amazon Bedrock Agents
6 このセッションのゴール AWSによる独自データ活用の 生成AIソリューションついて 話せる人になりましょう!
7 目次 第0部:まずは「独自データを活用した生成AI」について知ろう 第1部:Amazon Q編 第2部:Amazon Bedrock - Knowledge base編
第3部:Amazon Bedrock - Agents編 セッションのまとめ
8 PART 0 まずは「独自データを活用した生成AI」について知ろう
9 生成AIが知らない情報は?
10 生成AIが知らない情報 最新の情報は知らない
11 生成AIが知らない情報 企業等の独自データは知らない
12 独自データを活用した 生成AIを実現するには?
13 独自データを活用した生成AIの実現方法 Fine-tuning RAG 大きく分けて2つある
14 独自データを活用した生成AIの実現方法 Fine-tuning RAG 既存モデルを独自のデータで 追加学習する手法
15 独自データを活用した生成AIの実現方法 Fine-tuning RAG 独自のデータソースから情報を検索し それを元に回答を生成する手法
16 RAGのイメージ図
17 今回紹介するAWSソリューション Amazon Q (For Business Use) Amazon Bedrock Knowledge
base Amazon Bedrock Agents
18 今回紹介するAWSソリューション この3つはRAGのソリューションです Amazon Q (For Business Use) Amazon Bedrock
Knowledge base Amazon Bedrock Agents
19 PART 1 Amazon Q編
20 第一部について 第一部では、Amazon Qの概要と RAG機能を紹介します Amazon Q (For Business Use)
Amazon Bedrock Knowledge base Amazon Bedrock Agents
21 Amazon Qの概要 • 会話型AIアシスタント • プレビュー版 • AWSの様々なサービスで、ユ ーザーや開発者体験を向上
22 Amazon Q (For Business Use) • Amazon Qの機能の一つ •
RAGアプリケーションを簡単 に作れる • Kendraから情報取得して回答 を生成
23 Amazon Qを使ったRAG
24 Amazon Qの対応するデータソース 様々なデータソースに簡単に接続ができる
25 関連ブログ https://dev.classmethod.jp/articles/try_amazon_qbusiness_api/
26 PART 2 Amazon Bedrock - Knowledge base編
27 第二部について 第二部では、Amazon Bedrockの概要と Knowledge base機能を利用したRAGを紹介します Amazon Q (For Business
Use) Amazon Bedrock Knowledge base Amazon Bedrock Agents
28 Amazon Bedrockとは • Amazonや主要なAIスタートア ップ企業が提供する基盤モデ ルを簡単に利用できるサービ ス • Amazon
Titan, Anthropic Claude など
29 Amazon Bedrock - Knowledge base • Amazon Bedrockの機能の一つ •
特定ベクトルデータベースか ら情報取得して回答
30 Amazon Bedrock - Knowledge baseを使ったRAG
31 関連ブログ https://dev.classmethod.jp/articles/update-reinvent2023-bedrock-rag/
32 PART 3 Amazon Bedrock - Agents編
33 第三部について 第三部では、Amazon Bedrockの Agents機能を利用したRAGを紹介します Amazon Q (For Business Use)
Amazon Bedrock Knowledge base Amazon Bedrock Agents
34 Amazon Bedrock - Agents • Amazon Bedrockの一機能 • 複数のKnowledge
baseと Lambda関数から情報取得し て回答 • Knowledge baseより複雑なタ スクの実行が可能
35 Amazon Bedrock - Agentsを使ったRAG
36 関連ブログ https://dev.classmethod.jp/articles/agents-for-amazon-bedrock-ga/
37 セッションのまとめ
38 セッションのまとめ 今回扱った 3 つのソリューションを 振り返ってみましょう
39 セッションまとめ AWSによる独自データ活用の 生成AIソリューションを3つ紹介しました Amazon Q (For Business Use) Amazon
Bedrock Knowledge base Amazon Bedrock Agents
40 どのソリューションが一番おすすめ?
現時点の私のおすすめ 6 Amazon Q •データソースの拡張性が⾼い •コスパがよさそう •管理が必要なリソースが少ない ※ただし、プレビュー版であることに注意
42 皆さん、AWSによる独自データ活用の 生成AIソリューションついて 理解が深まりましたか?
43 さいごに 次は実際に試して 業務に活用していきましょう!
44