AI ChatGPTを超えた中国の1兆パラメータAI「Qwen 3 Max」がヤバい
中国からAI界の勢力図を塗り替える2つの巨大モデル、Alibabaの「Qwen 3 Max」とMoonshot AIの「Kimi」が登場した。共に「1兆パラメータ」という驚異的な頭脳を持ち、ベンチマークテストでは既存のトップAIを凌駕。特に...
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AI [AWS]Bedrockで数値のみを扱う場合の考え方
結論としてはAgentはアーキとしてないと辛いし、詰む可能性が非常に高い。Agentあり結論から申し上げますと、はい、Bedrockは数値を出力する業務に非常に向いています。ただし、それはBedrockに「計算」をさせるのではなく、Bedr...
AI [AWS]BedrockでRAGとKnowledge BaseとAgentの位置付け
RAGはあくま概念でKnowledge Baseは必須でAgents は選択可能です。Knowledge Baseを使うこと = RAGを実践していること です。両者は切り離せません。Agentは、Knowledge Baseを含む複数の道...
AI [AWS]Bedrockで生成されるSQLを修正・制御する方法
Amazon Bedrockで生成されるSQLを修正・制御する方法について最適なアプローチを解説します。Bedrockが直接データベースに対してアドホックにSQLを自動生成して実行する、という動きはしません。 むしろ、開発者であるあなたがS...
AI [AWS]Bedrock KnowledgeBase: インテントルーティング及び実行ルール
ハンバーガー店を例にして一般的な定義を記載1. 基本方針と処理フロー本ルールセットは、ユーザーからの自然言語による問い合わせ（Utterance）を解析し、その意図（Intent）を正確に分類した上で、最適なAPIエンドポイントへルーティン...
AI [AWS]Bedrock KnowledgeBaseの「正しい」ルール設定
「ハンバーガー店」のルールファイル（bedrock_rules_hamburger_pro）を優れた見本として、ルール設定のポイントを改めて解説します。「正しい」形式とは「誰が読んでも理解しやすく、メンテナンスが容易で、拡張性の高い構造」に...
AI [AWS]Bedrock RAGのプロンプトテンプレート
Bedrock RAGのプロンプトテンプレートは、検索した情報（コンテキスト）とユーザーの質問を組み合わせて、最終的にLLM（大規模言語モデル）へ渡す指示書を動的に生成するための設計図です。このテンプレート内で利用できる専用のプレースホルダ...
AI [AWS]Bedrock Agentsのパフォーマンス・チューニング
Agentの「パフォーマンス」とは、単なる応答速度（レイテンシー）だけではありません。「ユーザーの指示をどれだけ正確に、効率的に、そして賢く完遂できるか」という総合的な能力を指します。このガイドでは、Agentのパフォーマンスを構成する「タ...
AI [AWS]Bedrock RAGのパフォーマンス・チューニング
Amazon Bedrock RAGの「パフォーマンス」は、主に以下の3つの側面から成り立っています。これらをバランス良く、または目的に応じて重点的に改善していくことがチューニングの鍵となります。回答精度 (Relevance/Accura...
AI [AWS]Bedrockで正確な情報出力が必要な場合
Bedrockで正確な情報の出力が必要な場合、基本的にはRAGを選択するのが正しいアプローチです。ただし、タスクの性質によってはAgentが最適となるケースもあります。結論から言うと、両者の選択は「情報の出所とタスクの複雑さ」によって決まり...