Amazon Web Services ブログ

Category: Amazon OpenSearch Service

Reach plc は AWS を活用した AI 駆動の Guten により、インパクトのあるジャーナリズムを提供

本稿は 2025 年 7 月 31 日に公開された “Reach plc delivers impactful […]

JWT を使用した Amazon Bedrock と Amazon OpenSearch Service による SaaS 向けマルチテナント RAG 実装

本ブログでは、RAG 実装で使用される Vector DB の一つである Amazon OpenSearch Service を例に、JSON Web Token（JWT）と FGAC を組み合わせたテナント分離パターンとテナントリソースへのルーティング方法を紹介します。

Amazon S3 Vectors と Amazon OpenSearch Service によるベクトル検索の最適化

ベクトル埋め込みと類似度検索機能の進歩に伴い、データの保存と検索方法が急速に進化しています。ベクトル検索は、生成 AI やエージェント AI などの最新のアプリケーションにとって不可欠なものとなっています。しかし、大規模なベクトルデータを管理することは大きな課題があります。組織は、数百万または数十億ものベクトル埋め込みを保存して検索する際、レイテンシー、コスト、精度のトレードオフに悩まされることが多くあります。従来のソリューションでは、大規模なインフラストラクチャの管理が必要になるか、データ量が増えるにつれて非常に高額なコストがかかります。

私たちは、Amazon Simple Storage Service (Amazon S3) Vectors と Amazon OpenSearch Service の 2 つの統合機能のパブリックプレビューを公開しました。これにより、ベクトル埋め込みをより柔軟に格納および検索することができるようになります。

Amazon Bedrock in SageMaker Unified Studio を使用した生成 AI アプリケーションの迅速な構築

このポストでは、社内の誰もが Amazon SageMaker Unified Studio で Amazon Bedrock を使用して、販売実績データを分析する生成 AI チャットエージェントアプリケーションを素早く作成する方法をご紹介します。ビジネスチームは、このチャットエージェントとの簡単な会話を通じて、コードを書いたり複雑なデータパイプラインを管理したりすることなく、構造化データと非構造化データの両方から価値のあるインサイトを引き出すことができます。次の図は、Amazon SageMaker Unified Studio in Amazon Bedrock を使用した AI アシスタントの概念アーキテクチャを示しています。

ファーストパーティデータによる D2C (Direct-to-Consumer) マーケティングの実現：生成 AI によるパーソナライズされた体験の提供

消費財 (Consumer Packaged Goods) 企業が長期的な成功を収めるためには、考慮すべき点がたくさんあります。とりわけ、ブランドコントロールを維持し、利益率を改善し、顧客との良い関係を築く新しい方法を見つける必要があります。幸いなことに、生成 AI の出現により、消費財企業がこれらすべての課題に対処できるようになりました。。ただし、これは万能のアプローチではありません。AI を組織に導入するだけでは、最大のメリットは得られません。ビジネス目標に沿った戦略的アプリケーションを採用する必要があります。

AWS Weekly Roundup: Amazon Nova Premier、Amazon Q Developer、Amazon Q CLI、Amazon CloudFront、AWS Outposts など (2025 年 5 月 5 日)

4 月 28 日週、私は AWS Summit Bangkok に参加するためにタイに行きました。活気に満ちた […]

← Older posts