こんにちは、機械学習チーム YAMALEX の駿です。 YAMALEX は Acroquest 社内で発足した、会社の未来の技術を創る、機械学習がメインテーマのデータサイエンスチームです。 （詳細はリンク先をご覧ください。） この記事は Amazon Bedrock Advent Calendar 2024 23日目の投稿です。 Amazon Bedrock Knowledge BaseのデータベースとしてRedshiftを指定して、構造化データを検索し、その結果を元に回答を生成することができるようになりました。 現在のところ、データベースとしてはRedshiftのみに対応しています。 Redshiftであれば、Serverless版、クラスタ版いずれも選択が可能です。 この記事ではRedshiftにサンプルとして用意されているTICKITデータセットを用いて、複雑なテーブルに対してどのよ

はじめに こんにちは一史です。 最高気温も10℃を下回る日も出てきて、外出する際には、マフラーをするようになりました。 皆様も体調にはお気を付けください。 さて、OpenAIのChatGPTではFunction callingという会話の流れからAIが判断して関数（メソッド）を呼び出す機能がありますが、Amazon BedrockでもTool Useという機能により関数呼び出しをすることができます。 docs.aws.amazon.com 今回はこのTool Useを使って、旅行プランの提案・予約を行う生成AIチャットを作ってみます。 AIエージェントで実現されるような内容ですが、ToolUse（Function calling）が実際にどのように使えるかを生成AIチャットを作り、見ていきます。 はじめに 概要 Tool Useとは Tool Use は何をしてくれるのか Tool Use

こんにちは、機械学習チーム YAMALEX の駿です。 YAMALEX は Acroquest 社内で発足した、会社の未来の技術を創る、機械学習がメインテーマのデータサイエンスチームです。 （詳細はリンク先をご覧ください。） この記事は Amazon Bedrock Advent Calendar 2024 17日目の投稿です。 re:Invent2024 ではたくさんの新機能が発表されて、あんなこともできるようになった、こんなことも……と興奮が止まらない日々です。 今回はそんなre:Inventで発表されたAmazon Bedrock Knowledge Baseの新機能の一つである、クエリフィルター自動生成を試してみました。 aws.amazon.com 今回試した構成 1. はじめに 1.1. Amazon Bedrock Knowledge Baseとは 1.2. ベクトル検索の欠

はじめに 急に冬らしい寒さを感じるようになってきました。 データ分析エンジニアの木介です。 Amazon Bedrock Advent Calendar 2024 シリーズ２の16日目のブログ記事になります。 qiita.com 今回は12月のAWS re:Invent 2024にて発表のあったAWSの最新LLMモデルAmazon Novaを触っていきたいと思います。 www.aboutamazon.com はじめに 概要 Novaとは Novaで出来ること 使い方 他モデルとの比較 Amazon Nova の精度を確認してみる 1.特殊な日本語の理解 2.画像認識 3.画像生成 4.動画生成 まとめ 概要 Novaとは Amazon Novaは12月に発表されたAmazonが新たに提供する新たな生成AIモデルファミリーです。 テキスト、画像、動画といったマルチモーダルなコンテンツの入力が

はじめに 10月に入り、やっと秋らしい感じになってきました。 データ分析エンジニアの木介です。 先日、AWS Chatbotの新機能を利用して、BedrockがTeamsやSlackと簡単に連携できるようになったと発表がありました。 今回は、その内容を確認して、BedrockとTeamsを連携する方法について、説明していきます。 aws.amazon.com はじめに 概要 Amazon Bedrockとは？ 今回のゴール TeamsへのBedrockを使ったアプリの導入 構築環境 1. Agents for Amazon BedrockでAIエージェントを作成する 2. AWS Chatbotの設定 3. Teamsの設定 使い方 まとめ 概要 Amazon Bedrockとは？ Amazon Bedrock は、AWSが提供するマネージドサービスで、開発者が複数の大規模言語モデル（LL

はじめに 夏本番のこの時期、皆様のご様子はいかがでしょうか。データ分析エンジニアの木介です。暑さにも負けず、毎日一歩一歩成長しています。 今回は先日紹介したPrompt Flows for Amazon Bedrockを使ったAdvanced RAGの実装方法についての紹介を行っていきます。 Prompt flowsを用いることでDifyと同じようにLLMとプロンプトを組み合わせたフローをGUIで作成でき、また、AWS上の各種サービスへ簡単に組み込むことが出来ます。 aws.amazon.com acro-engineer.hatenablog.com はじめに 構築したアーキテクチャ 概要 Prompt Flows for Amazon Bedrockとは Advanced RAGとは Advanced RAGの構築方法 構築するワークフロー 1. クエリ拡張 2. Knowledge

はじめに こんにちは。パリ五輪はバドミントン混合ダブルスの熱いラリーに見入ってしまいました、コバタカです。 ECサイトやカタログなど、商品の画像が必要になる場面は多々ありますが、スタジオで撮影しようとするとコストが嵩んでしまいます。 そんな時に活用できるのが、Amazon Bedrockで提供されているTitan Image Generatorというモデルです。 docs.aws.amazon.com 先日、このモデルの新しいバージョンであるTitan Image Generator G1 v2が発表されており、本記事でもこちらを使用していきます。 aws.amazon.com このモデルには既存の画像の背景を差し替える機能があり、シンプルな製品の画像さえあれば、簡単に背景を整えた画像が用意できてしまいます。 今回はこの背景を差し替える機能について詳しく見ていきたいと思います。 はじめに

はじめに 夏真っ盛りのこの時期、いかがお過ごしでしょうか。日々の暑さに負けない、データ分析エンジニアの木介です。 今回は、2024年7月にプレビューとして発表された、「Amazon Bedrock Prompt Flows」を利用して、LLMワークフローを構築してみたいと思います。 aws.amazon.com はじめに Amazon Bedrock Prompt Flowsとは？ 1. 概要 2. 連携できるサービス 使い方 1. Prompt flow builderによるフローの構築 フローの構築 Prompt flowsの作成 Nodeの設定 2. 作成したフローを試す 3. APIとしてフローを呼び出す Knowledge Bases for Amazon Bedrockとの連携 まとめ Amazon Bedrock Prompt Flowsとは？ 1. 概要 Amazon Be

はじめに こんにちは。道端に咲く紫陽花を眺めながら、毎朝通勤しています。 コバタカです。 生成AIを使う上でも気になるのはセキュリティ。 機密情報や有害な内容がプロンプトに含まれないか、ビジネスで利用する上ではリスクがありますよね。 ならば、初めからそういった入力は受け付けないように設定できれば解決ですね。 そこで今回は、Amazon Bedrockで入力を制限するGuardrails for Amazon Bedrockを紹介していきたいと思います。 aws.amazon.com はじめに 概要 Guardrails for Amazon Bedrockとは？ 構成 ガードレールでのブロック 準備 ガードレール作成 CloudWatch の設定 結果 個人情報フィルタはどこまで正確に検知できるか Cloud Watch Guardrails for Amazon Bedrock の料金

こんにちは、機械学習チーム YAMALEX の駿です。 YAMALEX は Acroquest 社内で発足した、会社の未来の技術を創る、機械学習がメインテーマのデータサイエンスチームです。 （詳細はリンク先をご覧ください。） 皆さんは、「前のプレゼン資料に使った、犬の画像はどこいったかな？あの画像が欲しいので、探してくれないかな？」と無茶振りされたことはありませんか？ そんな時でも、「舌を出して喜んでいる」と検索すれば画像がヒットし、こんな無茶振りにも応えることができるシステムを Amazon Kendra （以下、 Kendra ）で構築しました。 舌を出して喜んでいる犬 ちょっと待って Kendra は機械学習を利用した検索サービスで、ウェブサイトや S3 に保存したドキュメントなどをもとに、適切な検索結果を返します。 しかし、 Kendra で検索できるのはテキストだけで、画像を S

こんにちは、機械学習チーム YAMALEX の駿です。 YAMALEX は Acroquest 社内で発足した、会社の未来の技術を創る、機械学習がメインテーマのデータサイエンスチームです。 （詳細はリンク先をご覧ください。） 皆さんは、飼っている猫が寂しそうだから兄弟みたいな犬を連れてきてあげようかな、と思ったことはありませんか？ 私は猫も犬も飼ったことがないので何とも言えませんし、なぜ犬かはさておき、マルチモーダル検索を使えばそんな要望にも応えることができます。 茶トラにはレトリーバーがお似合い 概要 マルチモーダル検索 Titan Multimodal Embeddings Pinecone 構成 Titan Multimodal Embeddings でベクトル化する Pinecone で類似画像を検索する できること テキストでの検索 画像での検索 カテゴリを指定した検索 処理時間

こんにちは、機械学習チーム YAMALEX の駿です。 YAMALEX は Acroquest 社内で発足した、会社の未来の技術を創る、機械学習がメインテーマのデータサイエンスチームです。 （詳細はリンク先をご覧ください。） 先日Amazon Bedrock（以下、 Bedrock）の新機能が複数発表されましたが、今回は「Agents for Amazon Bedrock」（以下、エージェント）作成に追加されたアップデートを確認します。 以前、当社のブログでエージェントを扱った記事があったので、同じことをやってみて、どれくらい変わったのか確認してみます。 acro-engineer.hatenablog.com 概要 Bedrock エージェントでEC2インスタンスを作成する エージェント名入力 エージェントの詳細入力 アクショングループの追加 Lambda 作成 作成したエージェントを試

今度、寝台列車で旅行に行きたいな、と思って先日予約に挑んでみたのですが、残念ながら予約競争に敗北してしまった、菅野です。 寝台列車は、今も人気が高いんですね。 ChatGPTでもDALL·E 3を用いることが出来るようになるなど、生成AIでも画像生成や読み込みなど一般的に用いられるようになってきました。 Amazonで利用できる生成AIプラットフォーム、Amazon Bedrokでも、以前から画像生成モデルとして世界的にも最も有名なStability AIが提供するStable DiffusionSDXLモデルを用いた画像生成が可能でしたが、 AmazonオリジナルのモデルTitanからも画像生成を行えるモデル、Titan Image Generatorも利用できるようになっています。 今回は、Titan Image Generatorを用いて実際にどのような画像生成ができるのかを見ていき

Amazon Bedrock Advent Calendar 2023 13日、 および Anthropic Claude Advent Calendar 2023 18日の記事です。 こんにちは、機械学習チーム YAMALEX の駿です。 YAMALEX は Acroquest 社内で発足した、会社の未来の技術を創る、機械学習がメインテーマのデータサイエンスチームです。 （詳細はリンク先をご覧ください。） 先日、 Bedrock 上で Claude 2.1 が使えるようになりました。 aws.amazon.com このモデルは精度が高いことはもちろんですが、 20 万（ 200K ）トークンを一度に扱うことができる という特徴があります。 200K のトークンがあれば、約 15 万単語もしくは 500 ページの本を一度に扱える、と言われています。 とは言いますが、これは実際どれくらいイン

肌寒い日が続き、ついに我が家でも毛布を引っ張り出してきました、菅野です。 AWS re:Inventが開催され、AWSでは、150件以上の新サービスやアップデートの発表がありました。 Amazon Bedrockにも新機能が発表され、実際のシステムにも導入していきたいというかたも増えているのではないでしょうか？ 今回のブログではGAになったAgents for Amazon Bedrockを実際に利用し EC2インスタンスを作成するエージェントを作ってみます。 aws.amazon.com Agents for Amazon Bedrockとは 生成AIのアプリケーション作成を助けるシステムです。 ユーザーは、自然言語を用いてAIアプリで実施したいタスクを入力します。 Agents for Amazon Bedrockは上記のタスクを推論モデルを用いて細分化、複数ステップのタスクに自動で分

こんにちは、最近久々にソロキャンプをしてきました菅野です。 AWS上で、 様々なAIモデルを利用できるようになるサービス、Amazon Bedrockがリリースされました、と書き続けてそろそろひと月が経過しております。 楽しみながら様々なモデルを利用していたらあっという間に時間がたってしまいました。 今回は、BedrockのClaudeV2モデルを用いてPythonコードとテストコードを生成してみようと思います。 Bedrockの説明は、以下を参照してください。 acro-engineer.hatenablog.com 「Fizz Buzz」の生成 プログラミングの初歩も初歩、定番の課題といえばFizz Buzzです。 1-100までの数字のうち、3の倍数の時にはFizzを、5の倍数の時はBuzzを、３の倍数且つ、5の倍数の時はFizzBuzzと、それ以外の時はその数字を表示するプログラム

こんにちは、肌寒い日が続くと南の島の暖かい海に行きたくなる菅野です。 AWS上で、 様々なAIモデルを利用できるようになるサービス、Amazon Bedrockがリリースされました。 Bedrockでは今までのブログで紹介してきた、テキスト生成以外にも、画像生成に利用できるモデルStable Diffusionも利用可能になっています。 Stable Diffusion自体はOSSとなっているので無料で利用できますが、自身のマシンにインストールして動かす必要があり、動かすマシンにはある程度の性能のGPUも必須になってきます。 手軽にStable Diffusionをオンデマンドで利用できるのは今までにないメリットなのではないでしょうか？ 今回は、BedrockのClaudeV2モデルを用いて作成したプロンプトを使って、Stable Diffusionで画像生成をしていこうと思います。 Be

こんにちは、最近久々にソロキャンプをしてきました菅野です。 AWS上で、 ChatGPTのようなテキスト生成AIを利用できるようになるサービス、Amazon Bedrockがリリースされました。 今回はBedrockで、LambdaのPythonコードを生成してもらいます。 利用するモデルは、ChatGPTと同レベルの性能を有しているClaudeV2を利用します。詳細はこちら。 Bedrockについて執筆した別記事もあわせてご覧ください。 acro-engineer.hatenablog.com acro-engineer.hatenablog.com S3に保存したCSVファイルの平均を求めるLambda関数を作成する 以下のようなcsvをS3からダウンロードし、一分毎、name毎の平均を返却するLambdaを作成してもらいます。 id,name,value,timestamp 1,da