ツール [AWS]Aurora PostgreSQLのチューニングでBedrockの性能を最大化
Amazon Bedrock のバックエンドで PostgreSQL（特に Aurora PostgreSQL）を使用する場合、パラメータチューニングは有効です。適切なチューニングにより、ベクトル検索のレイテンシ削減、RAG（Retriev...
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ツール [AWS]トークン上限突破！NL-to-SQLの壁を壊すBedrock RAG活用法
Amazon Bedrockでトークンの上限を超えるような巨大なテーブル構成（データベーススキーマ）を読み込ませ、自然言語での問い合わせ（NL-to-SQL）などに活用するには、すべてのテーブル定義を一度にプロンプトへ含めるのではなく、必要...
TIPS [AWS]Bedrockエージェントのスキーマ設定
Amazon BedrockでAIがデータベースを理解し、自然言語からSQLを自動生成するためのスキーマ定義ファイルの作成手順を解説します。JSON形式が推奨されており、テーブル名、カラム名、データ型、主キー、外部キーなどを正確に記述するこ...
ツール [AWS]OpenSearchのベクターDBが変える検索の未来
OpenSearchのVector DBを効果的に使うには、ベクトルのインデックス名、次元数、距離メトリクス、検索アルゴリズムを定義することが重要です。運用では、企業独自の非構造化データをチャンク化し、埋め込みモデルでベクトル化して格納しま...
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でOpenSearchをベクトルDBとして使う際、インデックス、マッピング、k-NNアルゴリズムの設定が重要です。運用にはベクトルデータとメタデータ（元のテキストやスキーマ情報）が必要。テーブル名やカラム情報をメ...
ツール [AWS]Bedrockで利用可能なLLMモデル一覧
Amazon BedrockでLLMエンジンを変更する手順と、利用可能な主要モデルの詳細を解説。コンソールまたはAPIを介してモデルを選び、コンテンツに合わせて最適なAIを使い分ける方法を紹介します。Titan、Claude、Llamaなど...
ツール [AWS]Bedrock ハイパーパラメータ設定
業務内容や学習データ量に応じたハイパーパラメータの参考値をご提案します。Amazon Bedrockではモデルやタスクによって最適値が異なりますが、下記は一般的なベンチマークです。自然言語処理 (NLP) タスク（例：テキスト分類、感情分析...
ツール [AWS]Bedrockのファインチューニング手順
Amazon Bedrockでのファインチューニングは、まずJSON Lines形式のデータセットをS3にアップロードし、Bedrockコンソールでジョブを作成することから始まります。ジョブ作成時には、モデル名、ソースモデル、ハイパーパラメ...
AI [AWS]Bedrockを調教！AIモデルを最強にする「学習データ」の極意
Amazon BedrockにおけるAIモデルカスタマイズの学習方法を解説します。微調整（Fine-Tuning）と継続的予備訓練（Continued Pre-Training）の2手法を紹介し、特に「データの質」が成功の鍵となります。高品...
ツール [AWS]Amazon BedrockでSQL生成がボトルネック対処案
Amazon BedrockでSQL生成がボトルネックになっている場合、以下の対策が有効と考えられます。プロンプトとスキーマ情報の最適化スキーマ情報の絞り込み: 大規模なスキーマ全体をプロンプトに含めるのではなく、ユーザーの質問に関連するテ...