AWSではじめる生成AI ―RAGアプリケーション開発から、基盤モデルの微調整、マルチモーダルAI活用までを試して学ぶ
by Chris Fregly, Antje Barth, Shelbee Eigenbrode, 久富木 隆一, 本橋 和貴, 久保 隆宏
12章生成AIのマネージドサービス Amazon Bedrock
ここまでに至る本書全体で見てきたのは、Amazon SageMaker JumpStartの利用例でした。そこでは、Amazon SageMakerインフラストラクチャを使って基盤モデルの微調整やデプロイを行っていました。一方でAmazon Bedrockは、単純なAPIを通じて完全にサーバーレスな体験を提供するマネージドサービスです。
この章では、Amazon Bedrockについて深掘りします†1。Amazon Bedrock APIへのアクセス方法、利用可能な基盤モデル、Amazon Bedrockのデータプライバシーとネットワークセキュリティを見ていきます。Amazon Bedrockを使い、検索拡張生成、セマンティック検索、エージェントベースのユースケースをそれぞれ実装する方法を学ぶことになります。また、Amazon Bedrockが提供する基盤モデルに対する、独自データセットを使った微調整を、非公開で行う方法も紹介します。
[†1] 訳注:原著の執筆は2023年に行われており、AWS re:Invent 2023以降に発表されたAmazon Bedrockの新機能には触れず、概要を述べるに留まっている。最新情報は、Amazon Bedrockの製品ページ(https://aws.amazon.com/jp/bedrock/)、開発者ガイド、AWSのブログ等で得られる。書籍としては『Amazon Bedrock 生成AIアプリ開発入門』(SBクリエイティブ刊)などを参照のこと。
では最初に、Amazon Bedrock内で利用可能な基盤モデルと、それらの基盤モデルに基づいた開発を行う方法について調べてみましょう。 ...
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