JAWS-UG茨城_Amazon Bedrockを使う生成AIアプリケーションの開発ワークショップ_補足資料

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2025/5/21　JAWS-UG 茨城 #3 【ハンズオン】はじめてのAWS Bedrock!

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1. Amazon Bedrockを使う生成AIアプリ ケーションの開発ワークショップ 補足資料 JAWS-UG茨城支部 ふくちーぬ（福地孝哉） 2025/5/21 JAWS-UG茨城 #3 【ハンズオン】はじめてのAmazon Bedrock！ #jawsug #jawsugibaraki
2. 2 ハンズオンはこちらから https://catalog.us-east- 1.prod.workshops.aws/workshops/0da6f9f4-c42f-4d47- 90df-f89f4ab57e41/ja-JP Amazon Bedrockを使う生成AIアプリケーションの開発ワークショップ
3. 3 • フロントエンド開発とバックエンドサービスの連携を容易にするツール • 静的ホスティングと継続的デプロイ（GitHub、BitBucket、 CodeCommit、GitLab、Zip形式） • ユーザー認証、データストア、API接続の機能も簡単に実装可能 Webアプリケーションを簡単に構築・デプロイできるフルスタックのフレームワーク AWS Amplify • チャットボットのUI画面をホスティング 本ハンズオンでの使用方法
4. 4 • HTTPSエンドポイントを作成して、外部からのリクエストを受け付け • 流量制御や認証・認可によるセキュリティ保護 • リクエスト/レスポンスの変換 APIの作成・公開・管理・モニタリングを行うサービス Amazon API Gateway • UI画面からリクエストを受け付け、Lambdaに転送 本ハンズオンでの使用方法
5. 5 • イベント駆動型の関数実行環境 • 多数のプログラミング言語をサポート（Python、Node.js、Java） • 自動的にスケーリング サーバーの管理なく、コードを実行できるコンピューティングサービス AWS Lambda • ユーザーからのメッセージをBedrockへ送信 本ハンズオンでの使用方法
6. 6 • 複数のAIモデルをAPI経由で利用可能（Anthropic Claude、 Amazon Titan、Amazon Nova等） • テキスト生成、要約、画像生成等 • ナレッジベース機能（固有の情報をリポジトリに格納して、RAGとして 回答精度を向上させることが可能） 様々なベンダーの生成AIモデルを簡単に使えるAIサービス Amazon Bedrock • ユーザーからのメッセージに対する回答の生成 本ハンズオンでの使用方法
7. 7 本ハンズオンで利用する基盤モデルについて 特性 Titan Embeddings G1-Text Titan Embeddings G1-Text V2 Titan Multimodal Embeddings G1 立ち位置 基本テキスト埋め込み 改良版テキスト埋め込み 画像・テキスト埋め込み ユースケース シンプルな検索 高度な検索 画像を含む検索 評価 ★★★☆☆ ★★★★☆ ★★★★☆ 特性 Claude 3 Haiku Claude 3 Sonnet Claude 3 Opus 立ち位置 最速・最軽量 バランス型 最高性能シリーズ ユースケース シンプルな質問応答 ビジネス文書生成 専門的な文書作成 評価 ★★★☆☆ ★★★★☆ ★★★★★ 埋め込みモデル：テキストや画像を数値ベクトルに変換するモデル 単語や文章をコンピューターが理解できる数値の並びに変換する（例：茨城と日本は、近い意味関係を持つ） テキスト生成モデル：自然な会話やテキスト生成ができる大規模言語モデル（LLM）