「Amazon Bedrock」はモデルを拡充、RAG実装やガードレール機能も東京リージョンに対応
続いて紹介されたのは、生成AIを組み込んだアプリケーションやシステムを構築するための基盤であるAmazon Bedrockの拡張だ。
小林氏は、Amazon Bedrockについて、「これまでも幅広いモデルを利用できることを強調してきたが、これはすなわち、より良いモデルが登場した時に乗り換えるのが容易であるということ。統一されたAPIによって、モデルが変わってもアプリケーションの書き換えが最小限に抑えられる」と説明する。
選択できるモデルは順調に増え続けており、Amazon製の基盤モデル「Amazon Titan」を含む、以下のモデルに新たに対応している。それぞれ現時点では米国リージョンの一部のみで対応している。
・Amazon Titan：Amazon Titan Image Generator（画像生成モデル）、Amazon Titan Text Embeddings V2（埋め込みモデルの新バージョン）、Amazon Titan Text Premier（RAGとエージェントに最適化されたテキストモデル）
・Anthropic：Claude 3 Haiku、Claude 3 Sonnet、Claude 3 Opus
・Cohere：Command R、Command R+
・Meta：Llama 3 8B、Llama 3 70B
Amazon Bedrockで利用できる基盤モデル
ユーザーがカスタマイズしたモデルをインポートして、他のモデル同様にあつかえる「カスタムモデルインポート」機能も、米国リージョンの一部でプレビューを開始している。LlamaやMistral、Flan T5などのモデルアーキテクチャーに対応しており、利用料金はオンデマンドモードが適用される。
ユースケースに最適なモデルを選択するための、各指標に基づいてモデルを自動テストする「モデル評価機能」も、米国リージョンの一部で一般提供されている。
カスタムモデルインポート機能
モデル評価機能
企業データを活用した生成AIアプリケーションの構築を支援する機能も、順次、東京リージョンへの対応が進んでいる。
ひとつめは、RAGの実装を実現する「Knowledge bases for Amazon Bedrock」の東京リージョン対応だ。企業内のデータをベクトルデータベースに格納して、リクエストに応じた情報を取得するという、データの蓄積から問い合わせまでをフルマネージドサービスとして提供する。
複数ステップから構成されるタスクを実行する生成AIエージェントを作成できる「Agents for Amazon Bedrock」も東京リージョンに対応した。ユーザーからのタスクを作業ステップに分解し、APIを介して社内システムやデータソースと連携しながら、順序立ててタスクを実行する。
Knowledge bases for Amazon Bedrock
Agents for Amazon Bedrock
生成AIの利用にガードレールを設ける「Guardrails for Amazon Bedrock」は、一般提供の開始とあわせて東京リージョンに対応した。責任あるAI利用のために、モデルに依存せず、追加のフィルタリングを適用できる機能だ。ユースケースに応じて、不適切な単語や有害なコンテンツ、機密情報や個人情報をブロックできる。現時点では英語対応のみの展開となる。
Guardrails for Amazon Bedrock
現在英語対応のみだが、有害コンテンツに対するフィルター強度などを設定できる
生成AIのサンプルアプリケーションをGitHubで公開中
AWS日本チームは、企業の生成AIアプリケーション構築の参考になるように、「Generative AI Use Case JP」というサンプルアプリケーションをGitHub上で公開している。AWSアカウントがあればサービスの利用料のみで利用可能だ。
Generative AI Use Case JP
その他、生成AI導入の戦略立案のたたき台になる「戦略フレームワーク」の提供や、生成AIの適用を体験型で学ぶことができる「ワークショップ」の開催など、テクノロジー以外のサポートサービスも展開している。
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