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...
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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...
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...
ツール [AWS]レスポンス速度に差が出る理由！BedrockRAGとAgentの決定的な違い
Amazon Bedrockでテーブルスキーマ情報を管理する際、Knowledge Base（RAG） と Agent では、レスポンス速度と機能性に明確な違いがあります。結論から言うと、レスポンス速度はKnowledge Base（RAG...
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...