aws-recipe-user 本記事は Amazon Bedrock Advent Calendar 2023 by ナレコム の2日目の記事です。
Amazon Bedrock Advent Calendar 2023 by ナレコム ではAmazon Bedrockの基本的な概要から具体的な各モデルの作り方や事例紹介などを行っていきます。
はじめに
この記事では、Amazon Bedrockのコンソールが2023年12月現在、英語で提供されており、日本語化がされておりません。ユーザーがコンソールを容易に理解し、使用できるようにすることを目的として、コンソールの基本的な概要と、その主要な機能について紹介します。
トップページ
トップページにはAmazon Bedrockの概要・メリット・用途・主要なファウンデーションモデルの説明がされています。
以下は、Amazon Bedrockのトップページに記載されている内容をわかりやすい日本語に翻訳したものです。
機械学習
Amazon Bedrock
ファウンデーションモデル（FMs）を用いて、生成AIアプリケーションを簡単に構築・拡張する
概要
Amazon Bedrockは、主要なAIスタートアップやAmazonからのFMsをAPIを通じて提供する完全管理型のサービスです。幅広いFMsからモデルを選択し、あなたの用途に最適なモデルを見つけることができます。Bedrockのサーバーレス体験を利用することで、素早く開始し、自分のデータでFMsをプライベートにカスタマイズし、AWSツールを使用してアプリケーションに簡単に統合・デプロイすることができます。インフラストラクチャの管理は必要ありません。
メリット
- APIを通じてFMsを使用して、インフラストラクチャの管理なしに生成AIアプリケーションの開発を加速。
- AI21 Labs、Anthropic、Stability AI、AmazonからFMsを選択し、用途に最適なFMsを見つける。
- 既に慣れ親しんだAWSツールと機能を使用して、スケーラブルで信頼性が高く、安全な生成AIアプリケーションをデプロイ。
- 主要な用途に素早く取り組む。
主な用途例
- テキスト生成: 短編小説、エッセイ、ソーシャルメディアの投稿、ウェブページのコピーなど、オリジナルのコンテンツを作成。
- チャットボット: チャットボットやバーチャルアシスタントなどの会話インターフェースを構築し、顧客のユーザーエクスペリエンスを向上。
- 検索: 大量のデータから情報を検索、見つけ、統合して、質問に答える。
- テキスト要約: 記事、ブログ投稿、書籍、ドキュメントなどのテキストコンテンツを要約し、全文を読まずに要点を把握。
- 画像生成: 言語プロンプトから様々な主題、環境、シーンのリアルで芸術的な画像を作成。
- パーソナライゼーション: 単なる単語マッチングよりも関連性が高く、コンテキストに即した製品推薦で顧客が求めているものを見つける手助け。
主要なファウンデーションモデル
- Jurassic-2: 質問応答、要約、テキスト生成など、あらゆる言語タスクに対応する指示に従うLLM。
- Claude: 対話、質問応答、ワークフローオートメーション用のLLM。誠実で責任あるAIシステムのトレーニングに基づく。
- Command: 企業向けに構築された基盤と
なる大規模言語モデルで製品を変革。
- Stable Diffusion: ユニークでリアルな高品質の画像、アート、ロゴ、デザインの生成。
- Amazon Titan: テキスト要約、生成、分類、オープンエンドのQ&A、情報抽出、エンベディングと検索。
- Llama 2: Metaは大規模言語モデルの力を解き放つことを目指している。Llamaの最新バージョンは、個人、クリエイター、研究者、あらゆる規模のビジネスにアクセス可能で、責任を持ってアイデアを実験、革新、スケールアップできるようになっている。
メニュー
Amazon Bedrockの左メニューにある各項目は以下のような機能や情報を提供するページです。メニューに表示される内容はリージョンによって異なっており、以下は2023年12月現在バージニア北部リージョンでの内容となります。
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Getting started: 初めてのユーザー向けの導入ガイド。Bedrockの基本的な使い方や設定方法などを説明する。
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Overview: Bedrock全体の概要と主要な機能を紹介する。
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Examples: 具体的な使用例やデモンストレーションを提供する。
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Providers: Bedrockで利用可能なモデルやサービスを提供する企業や組織の一覧。
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Foundation models: 基盤となる大規模モデルの一覧。これらのモデルは多くのカスタムモデルの基礎となる。
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Base models: 汎用的に使用できる基本モデルの一覧。
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Custom models: ユーザーがカスタマイズできるモデルや、特定のニーズに合わせて調整されたモデルの一覧。
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Playgrounds: モデルを実際に試すことができる実験場。コードの実行やモデルのテストが可能。
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Text: テキスト関連のモデルや機能に特化したページ。
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Chat: 対話型のアプリケーションやチャットボットに関連するモデルや機能を紹介する。
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Image: 画像処理や生成に関連するモデルや機能のページ。
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Orchestration: 複数のモデルやサービスを組み合わせて管理するためのツールや方法を提供する。
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Knowledge base: 豊富な情報源や文書が集められたデータベース。
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Agents: ユーザーの代理として動作するエージェントやボットに関する機能や情報。
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Assessment & deployment: モデルの評価やデプロイメントに関するツールや情報。
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Model Evaluation: モデルの性能評価や分析を行うための機能。（2023年 re:invent で発表された新機能）
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Provisioned Throughput: モデルやサービスの処理能力やスループットの管理に関する情報。
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Model access: モデルへのアクセス権や使用許可に関する情報。
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Settings: Bedrockの設定やユーザー設定に関するページ。
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User guide リンク: Bedrockの詳細なユーザーガイド。操作方法や機能についての説明。
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Bedrock Service Terms リンク: Bedrockのサービス利用規約。利用条件やポリシーなどが記載されている。
まとめ
本記事では、Amazon Bedrockのコンソールを日本語にわかりやすく翻訳しました。次回はAmazon Bedrockで提供されている約20個のモデルについて紹介します。
また、ナレッジコミュニケーションでは 「Musubite」 というエンジニア同士のカジュアルトークサービスを利用しています！この記事にあるような生成AI 技術を使ったプロジェクトに携わるメンバーと直接話せるサービスですので興味がある方は是非利用を検討してください！
