Amazon Bedrockを知る①　インタラクティブデモ

本記事は Amazon Bedrock Advent Calendar 2023 by ナレコム の4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

Amazon Bedrockには初めて触る人にも理解してもらうための複数のコンテンツが用意されています。
今回はその中の１つ、「インタラクティブデモ」について紹介します。

Amazon Bedrock インタラクティブデモ

インタラクティブデモは、AWSコンソールからAmazon Bedrockにアクセスし、Overview（概要）ページの下部にあります。

このデモは、Amazon Bedrockのさまざまな機能を体験できる5分間の無料の体験です。１つのデモの中に主に次の三つの特徴に焦点を当てています：

1. コンテンツ生成:
   この機能により、ユーザーは迅速かつ効率的に新しいコンテンツを生成することができます。これは、ビジネスやクリエイティブなプロジェクトで時間を節約するのに役立ちます。
2. 独自の知識ベースへのアクセス:
   Bedrockは、特定の分野やテーマに関する豊富な情報源にアクセスすることができます。これにより、ユーザーは必要な情報をすばやく見つけることができ、研究や意思決定を支援します。
3. 「AIスタイリスト」アプリ内のエージェントによるユーザーリクエストの自動化:
   このアプリは、ユーザーからのリクエストに応じて自動的に行動するAIエージェントを使用します。例えば、ファッションに関するアドバイスを求めると、AIがスタイリングの提案を行うなど、様々な要望に対応できます。

このデモは、Amazon Bedrockの先進的な技術を体験し、日常業務やプロジェクトの効率化にどのように活用できるかを理解するのに最適な方法です。特にビジネスオーナー、クリエイター、技術愛好家にとって、この無料体験は価値ある機会となるでしょう。

デモを始める

1. AWSコンソールからAmazon Bedrockにアクセスし、Overview（概要）ページの下部にある「Interactive demo (5 minutes)」の Launch demo をクリック
2. 「AI Stylist」の画面が立ち上がり「Amazon Bedrockは、基礎となるモデルを使って生成AIアプリケーションを構築し、拡大する最も簡単な方法です。あなたの用途に合ったビジネスソリューションを作成する方法を学びましょう。」という説明が表示されるので Try free demo をクリック
3. 「Scenario」の画面に切り替わり「AIスタイリストを使って5分以内にアウトフィットを見つける。Amazon Bedrockのシナリオでは、AIスタイリストを使用してわずか5分以内に完璧なアウトフィットを見つける方法を体験できます。この例では、基礎モデル、知識ベース、エージェントなどのAmazon Bedrockの機能を活用して、生成AIアプリケーションを構築する方法を学びます。顧客がAIスタイリストを通じてどのように旅を進めるかに注目しましょう。Amazon Bedrockが各ステップでどのように機能するかを理解することができます。」という説明が表示されるので Start exploring をクリック
4. 「Hi, welcome to this demo!」の画面に切り替わり、以下のような説明が記載されています。ここで Start now をクリックするとデモが開始されます。
   AIスタイリストは、顧客に新しいショッピング体験を提供します。このデモでは、Amazon Bedrockの機能がどのように組み合わさってAIスタイリストを動かしているかを探求します。いくつかの顧客プロンプトを通じて進め、Amazon Bedrockが裏で何をしているのかを示すツールチップを指摘します。また、以下の機能についても詳しく見ていきます：

• 顧客プロンプト: これは、顧客によって提供された特定の入力セットで、与えられたタスクや指示に対して適切な反応や出力を生成するためにAmazon Bedrockの基礎モデル（FMs）を導くものです。

• 知識ベース: 組織のプライベートなデータソースを基礎モデル（FMs）に接続し、生成AIアプリケーションで検索を補強する生成を可能にし、より関連性が高く文脈に即した反応を提供します。

• エージェント: Amazon Bedrockのエージェントを使用すると、単純な自然言語の指示を使って協調的な問題解決アシスタントを構築できます。エージェントは、ユーザーのリクエストを満たすために会社のシステムやデータソースに対して動的にAPIコールを行い、タスクを計画し実行します。

デモ実践

デモを起動すると以下の文章が表示されます。

「顧客へのプロンプトの提示」

理想のアウトフィットを推薦する前に、まず顧客からいくつかの情報が必要です。AIスタイリストは、顧客がタスクを完了するのを手助けするために、様々なプロンプトを使用します。顧客がAIスタイリストにどのようなアウトフィットを探しているか伝えた後、裏側で何が起こるのか見てみましょう。

AI Stylistとの対話

以下の内容が入力されているので view your looks をクリックします。

実行すると処理フローの説明が表示されます。

今回の処理では、私の要望（プロンプト）に対して商品カタログとファッショントレンドというプライベートデータを使い、Anthropicが提供するClaudeというText用モデルとStability AIによる画像モデルを使っていることがわかります。

デモは基本的にユーザーが入力する文章も決まっていますが、デモを進めることでどのパートでどの処理が動いているかを確認することができ、AI Stylistと対話しながら買い物終了までを体験することができます。

まとめ

このデモでは、Amazon Bedrockの強力な複数のファウンデーションモデル（FM）を活用し、顧客の独自のデータと組み合わせて、具体的なビジネスケースに対するソリューションを構築するプロセスを実際に体験することができました。AIスタイリストの例を通じて、AIがどのように個々のニーズに合わせて迅速かつ効果的な提案を行うかを見ることができるデモでした。

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