TIPS [AWS]Bedrockのトークン削減の考え方
Amazon BedrockのKnowledge Baseを用いたSQL生成において、トークン数を削減しコストと性能を最適化する手法を解説。不要なスキーマ定義の論理的・物理的削減や、2段階RAGによる段階的検索など、実践的なアプローチを紹介します。
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TIPS TIPS [AWS]Bedrockでクエリ生成を賢く行う
Amazon Bedrockを活用し、自然言語からパラメータを抽出して安全なSQLテンプレートに埋め込むアーキテクチャを解説。ハルシネーションやSQLインジェクションを防ぎ、安全で高性能なクエリ生成を実現する実践的な手法を紹介します。
AI [AWS]Bedrockで数値のみを扱う場合の考え方
Amazon Bedrockで数値を扱う際の設計手法を解説。LLMに直接計算させるリスクを避け、Agents for Amazon Bedrockを「司令塔」として外部ツールと連携させる方法や、AgentなしでSQLを実行する際のパラメータ抽出モデルの重要性を紹介します。
AI [AWS]BedrockでRAGとKnowledge BaseとAgentの位置付け
AWSのBedrockにおけるRAG、Knowledge Base、Agentsの違いと関係性を分かりやすく解説。RAGという概念をKnowledge Baseで実現し、Agentsが司令塔としてそれらを制御する仕組みを、シンプルな構成図と具体例を交えてエンジニア向けに整理しました。
TIPS [AWS]BedrockでAgents未使用時のSQL修正・管理方法
Agents for Amazon Bedrock不使用時のSQL修正・管理方法を解説。アプリ側でSQLを完全管理する堅牢なパターンと、LLMを生成アシスタントとするパターンの2種を比較し、セキュリティや信頼性の観点から最適な設計手法を提示します。
AI [AWS]Bedrockで生成されるSQLを修正・制御する方法
Amazon BedrockでSQLを安全かつ最適に制御するアーキテクチャを解説します。Agents for Amazon BedrockとAWS Lambdaを連携させ、開発者がSQLを完全にコントロールすることで、セキュリティやパフォーマンスを担保する方法が学べます。
TIPS [AWS]BedrockのRAGとKendra
Amazon BedrockとAmazon Kendraを連携させたRAG構築のメリットと役割分担を解説。Kendraが「検索」、Bedrockが「生成」を担う仕組みや、Knowledge Bases for Bedrockとの違い、選定基準が理解できます。
AI [AWS]Bedrock KnowledgeBase: インテントルーティング及び実行ルール
Amazon Bedrockを想定した、自然言語クエリからインテントを分類し、APIルーティングと実行ルールを厳格に制御する設計手法を解説。ガードレールやフォールバック処理を組み込み、セキュアで正確な応答を実現するフローが学べます。
AI [AWS]Bedrock RAGのプロンプトテンプレート
Amazon Bedrock RAGのプロンプトテンプレートで使える3つのプレースホルダーの特徴と使い分けを解説。シンプルな回答生成から、メタデータやスコアを活用した高度な出典付き回答の実現方法まで、RAGの品質を高める技術的知見が得られます。
AI [AWS]Bedrock Agentsのパフォーマンス・チューニング
Amazon Bedrock Agentsのパフォーマンスを最大化するチューニング手法を体系的に解説。プロンプト調整、APIやRAG（知識ベース）の最適化、基盤モデルの選定からトレース機能を用いたデバッグまで、実践的なアプローチを紹介します。