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...
TIPS 
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...
AI トークンをカウントする
Linuxの標準コマンドだけでOpenAIの公式なトークン数と完全に一致させるのは困難です。なぜなら、トークナイズ（文章をトークンに分割する処理）のルールがモデルごとに複雑だからです。しかし、「近い近似値」を素早く計算する便利なコマンドと、...
AI トークンとは？
ChatGPTのような生成AIにおける「トークン」は、多くの人が直感的に考える「単語数」や「文字数」、あるいは「ファイルサイズ」とは少し異なる、AIが言語を処理するための独自の基本単位を指します。結論から言うと、トークンは「AIが文章を意味...
コマンド wcコマンド
wcは "word count" の略で、テキストファイルや標準入力の行数 (lines)、単語数 (words)、バイト数 (bytes)/文字数 (characters) をカウントするためのLinux/UNIXコマンドです。シンプルな...