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Amazon Bedrock は、主要な AI 企業や Amazon が提供する高パフォーマンスな基盤モデル (FM) を、統合 API を通じて利用できるようにする完全マネージド型サービスです。さまざまな基盤モデルから選択して、ユースケースに最適なモデルを見つけることができます。Amazon Bedrock には、セキュリティ、プライバシー、責任のある AI を備えた生成 AI アプリケーションを構築するためのさまざまな機能も用意されています。Amazon Bedrock を使用すると、ユースケースに適した最善の基盤モデルを簡単に試して評価したり、ファインチューニングや検索拡張生成 (RAG) などの手法を使用して基盤モデルをデータでプライベートにカスタマイズしたり、エンタープライズシステムやデータソースを使用してタスクを実行するエージェントを構築したりできます。
Amazon Bedrock のサーバーレスエクスペリエンスを使用すると、インフラストラクチャを管理することなく、すばやく開始し、独自のデータを使用して基盤モデルをプライベートにカスタマイズし、 AWS ツールを使用して簡単かつ安全に統合してアプリケーションにデプロイできます。
Amazon Bedrock で何ができますか？
Amazon Bedrock を使用して、以下を実行できます。
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プロンプトと設定を試す – さまざまな設定や基盤モデルを使用してプロンプトを送信し、プロンプトを送信してモデル推論でレスポンスを生成することで、レスポンスを生成できます。API またはコンソールのテキスト、イメージ、チャットのプレイグラウンドを使用して、グラフィカルインターフェイスで試すことができます。準備ができたら、
InvokeModelAPI にリクエストを送信するようにアプリケーションを設定します。 -
独自のデータソースの情報でレスポンスの生成を強化する – 問い合わせ対象となるデータソースをアップロードしてナレッジベースを作成し、基盤モデルのレスポンスの生成を強化できます。
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顧客の支援方法を推論するアプリケーションを作成する – 基盤モデルを使用し、API 呼び出しを行い、(オプションで) ナレッジベースに問い合わせ、顧客に代わってタスクを推論して実行するエージェントを構築できます。
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トレーニングデータを使用してモデルを特定のタスクや領域に適応させる – ファインチューニングや継続的な事前トレーニングのためのトレーニングデータを提供することで Amazon Bedrock 基盤モデルをカスタマイズし、モデルのパラメータを調整したり、特定のタスクや領域でのパフォーマンスを向上させたりできます。
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FM ベースのアプリケーションの効率と出力を向上させる – 基盤モデルのプロビジョンドスループットを購入すると、モデルの推論を割引料金でより効率的に実行できます。
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ユースケースに最適なモデルを判断する – 組み込みまたはカスタムのプロンプトデータセットを使用してさまざまなモデルの出力を評価し、アプリケーションに最適なモデルを判断できます。
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不適切または望ましくないコンテンツの防止 – ガードレールを使用して、生成 AI アプリケーションに保護手段を実装できます。
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FM のレイテンシーを最適化する – 基盤モデルのレイテンシー最適化推論により、AI アプリケーションの応答時間を短縮し、応答性を向上させます。
注記
レイテンシー最適化推論機能は Amazon Bedrock のプレビューリリースであり、変更される可能性があります。
Amazon Bedrock をサポートするリージョンと、Amazon Bedrock がサポートする基盤モデルと機能については、Amazon Bedrock でサポートされている基盤モデル「」および「」を参照してくださいAmazon Bedrock AWS リージョン での による機能のサポート。
Amazon Bedrock を始めるにはどうすればよいですか?
Amazon Bedrock を使用するには、以下の手順で始めることをお勧めします。
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Amazon Bedrock が使用する用語と概念についてよく理解してください。
が Amazon Bedrock の使用に対してどのように AWS 課金するかを理解します。
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「Amazon Bedrock の開始方法」のチュートリアルを試します。チュートリアルでは、Amazon Bedrock コンソール でプレイグラウンドを使用する方法について説明します。また、AWS SDK を使用して Amazon Bedrock API オペレーションを呼び出す方法についても説明します。
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アプリケーションに含める機能のドキュメントをお読みください。
