AI [AWS]Bedrock RAGのパフォーマンス・チューニング
Amazon Bedrock RAGの精度、応答速度、コストを最適化するチューニング手法を解説。チャンキング戦略や検索結果数の調整、プロンプトエンジニアリング、軽量モデルの選定など、各フェーズにおける具体的な改善策が理解できます。
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AI [AWS]Bedrockで正確な情報出力が必要な場合
AWS Bedrockで正確な情報を出力する際、RAGとAgentのどちらを選ぶべきかの判断基準を解説。情報の出所やタスクの複雑さに応じた選択フローや、両者を組み合わせた堅実な開発アプローチを紹介します。
ツール [AWS]Aurora PostgreSQLのチューニングでBedrockの性能を最大化
Amazon BedrockのバックエンドとしてAurora PostgreSQLを使用する際、ベクトル検索やRAGの性能を最大化するパラメータチューニング手法を解説。work_memやHNSWインデックス、並列処理の最適化により、低レイテンシかつ低コストなシステムを実現します。
ツール OpenSearchとRDBとNoSQLの賢い使い分け
OpenSearch、RDB、MongoDB（NoSQL）の設計思想や得意分野の違いを整理し、用途に応じた最適なデータベース選定基準を解説します。セマンティック検索やデータ整合性、開発効率の観点から、各技術の賢い使い分け方が理解できます。
ツール [AWS]OpenSearchのベクターDBが変える検索の未来
AWS OpenSearchのVector DBを効果的に活用するための設定定義（次元数やアルゴリズムなど）や、Amazon Bedrockと連携したRAGソリューション構築に必要なデータ投入・運用プロセスを分かりやすく解説します。
ツール [AWS]BedrockとOpenSearchで始める、全く新しいベクトルDB入門
Amazon BedrockとOpenSearchを用いたベクトルDBの構築方法を解説。インデックス、マッピング、k-NNアルゴリズムの設定から、検索精度とLLMの応答品質を向上させるメタデータ（スキーマ情報）の効果的な活用法まで網羅しています。
ツール [yt-dlp]検索結果の動画URL取得
yt-dlpのytsearchエクストラクタを用いて、YouTubeの検索結果から動画URLを一括取得する方法を解説します。基本コマンドから、テキスト保存、タイトル同時取得などの応用例、注意点まで、エンジニア向けに実践的な手順を紹介します。