TIPS [AWS]Bedrockでクエリ生成を賢く行う
このモデルの核心は、BedrockのLLMにSQL文そのものを書かせるのではなく、ユーザー（営業担当者）の自然言語の指示から「検索条件となるキーワード（パラメータ）」を抜き出させ、構造化されたデータ（主にJSON形式）として出力させることに...
Bedrock
TIPS 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...
TIPS [AWS]BedrockでAgents未使用時のSQL修正・管理方法
Agents for Amazon Bedrockを使用しない場合に、SQLを修正・管理する方法について、この場合SQLの生成・修正・実行の責任はアプリケーション側に移ります。Bedrockの役割は、Agentのような「自律的な司令塔」では...
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...
TIPS [AWS]BedrockのRAGとKendra
Amazon BedrockのRAGとKendraの関係は、これらは競合するサービスではなく、強力なRAGアプリケーションを構築するために連携・補完しあう関係です。一言で言うと、Kendraが優秀な「検索担当（Retriever）」、Bed...
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...