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...
アーキテクト
AI 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...
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...