Upgrade to Pro
— share decks privately, control downloads, hide ads and more …
Speaker Deck
Features
Speaker Deck
PRO
Sign in
Sign up for free
Search
Search
KnowledgeBasesとAgentsの紹介
Search
hedgehog051
July 04, 2024
Technology
2k
4
Share
Embed
Copy iframe code
Copy JS code
Copy link
Start on current slide
KnowledgeBasesとAgentsの紹介
hedgehog051
July 04, 2024
More Decks by hedgehog051
See All by hedgehog051
AWS Generative AI CDK Constructsについて
hedgehog051
3
360
BedrockUpdatesPost-GW Summary
hedgehog051
4
1.1k
来てくれClaude 3! Agents for Amazon Bedrockのモデル比較或いはチューニングの話
hedgehog051
5
1.9k
Relic_Tech_Camp_GenerativeAI.pdf
hedgehog051
12
90k
concurrencyで爆速並列デプロイ
hedgehog051
1
1.9k
AWSにおけるデータ分析入門 / Introduction To Data Analytics In AWS
hedgehog051
0
260
AWS App Runnerについてとこれから期待したいこと/About-AWS-App-Runner-and-what-to-expect-in-the-future
hedgehog051
0
130
また増えた!?AWSコンテナ関連サービスを10分でざっくり掴もう/Learn-about-AWS-0container-services-in-10-minutes
hedgehog051
0
140
Other Decks in Technology
See All in Technology
トヨタ⽣産⽅式(TPS)⼊⾨
recruitengineers
PRO
2
650
【CEDEC2026】コードレビュー支援ツール開発から学ぶ:LLMを用いた業務システムの実践的な運用設計と誤出力対策
cygames
PRO
0
630
『三匹の子ぶた』から学ぶネットワークセキュリティの昔と今 / Network Security: Then and Now Through the Lens of The Three Little Pigs
nttcom
1
1.8k
SO-101×VLAによる3色キューブのピック&プレース
abeja
0
160
Issue設計から始める仕様駆動開発 / 20260731 Mizuki Hirata
shift_evolve
PRO
1
150
Eight Engineering Unit 紹介資料
sansan33
PRO
3
8.1k
FORENSIA: ローカルLLMフォレンジックハーネス
sumeshi
2
350
モノリス Rails でも日中に rails db:migrate を走らせたい! / Daytime rails db:migrate on Monolithic Rails!
euglena1215
4
550
【CEDEC2026】専門性の高いデフォルメチームが挑んだ人材育成戦略 〜Cygames Academiaの企画から実施まで〜
cygames
PRO
0
530
認知負荷をGemini で溶かす — GKE 基盤「Orbit」における AI エージェントの実践
sansantech
PRO
1
270
GitHub CopilotのFinOps- AI CreditのObservabilityと価値を生むためのエージェント設計
yuriemori
0
140
Forza Horizon 6 のテレメトリ機能で 自動運転に使えそうな学習データを集める話
henjin0
0
150
Featured
See All Featured
Speed Design
sergeychernyshev
33
2k
First, design no harm
axbom
PRO
2
1.2k
Marketing to machines
jonoalderson
1
5.7k
Distributed Sagas: A Protocol for Coordinating Microservices
caitiem20
333
23k
Data-driven link building: lessons from a $708K investment (BrightonSEO talk)
szymonslowik
1
1.2k
Optimising Largest Contentful Paint
csswizardry
37
3.9k
16th Malabo Montpellier Forum Presentation
akademiya2063
PRO
0
340
Helping Users Find Their Own Way: Creating Modern Search Experiences
danielanewman
31
3.3k
Practical Tips for Bootstrapping Information Extraction Pipelines
honnibal
25
2k
How People are Using Generative and Agentic AI to Supercharge Their Products, Projects, Services and Value Streams Today
helenjbeal
1
260
How to Think Like a Performance Engineer
csswizardry
28
2.7k
The Illustrated Guide to Node.js - THAT Conference 2024
reverentgeek
1
420
Transcript
,OPXMFEHF#BTFTͱ "HFOUTͷհ גࣜձࣾ3FMJD ۽ా !IFEHFIPH
ࣗݾհ 43&ͱͯ͠גࣜձࣾ3FMJDʹೖࣾ ෳϓϩδΣΫτΛԣஅͨ͠αʔϏεͷ৴པੑ্ɺηΩϡϦςΟͷۉ࣭Խɾ࠷దԽɾඪ४Խ ઌٕज़ݚڀ։ൃνʔϜʹଐ ੜ"*ؔ࿈ͷ1P$ࣗࣾϓϩμΫτ։ൃɺϦΫϧʔςΟϯάFUD "84"MM$FSUJGJDBUJPOT&OHJOFFST +"846($%,ࢧ෦ӡӦ
!IFEHFIPH ≈
ΞδΣϯμ ̍ɽ,OPXMFEHF#BTFTGPS"NB[PO#FESPDLͷհ ̎ɽ"HFOUTGPS"NB[PO#FESPDLͷհ ̏ɽσϞ ≈
̍ɽ,OPXMFEHF#BTFTGPS"NB[PO#FESPDLͷհ
,OPXMFEHF#BTFTGPS"NB[PO#FESPDL φϨοδϕʔε ʹ͍ͭͯ ≈ "84ίϯιʔϧ্ͷ(6*ૢ࡞Ͱ3"(ΞʔΩςΫνϟΛखܰʹ࣮Մೳ
φϨοδϕʔε࡞ํ๏ ≈ ᶃσʔλιʔεͷ4Λબ ᶄຒΊࠐΈϞσϧΛબ ᶅϕΫτϧ%#Λબ جຊతʹ ͜ͷεςοϓ
$IBU XJUIZPVSEPDVNFOU ≈ ϕΫτϧ%#Λ༻ҙ͠ͳͯ͘υΩϡϝϯτΛΞοϓͯ͠ɺνϟοτՄೳ 1$͔4͔Β υΩϡϝϯτΛࢦఆ
ରԠϑΝΠϧϞσϧ ≈ 項目 ナレッジベース Chat with your document ファイルフォーマット PDF,
MD, TXT, DOC, DOCX, HTML, CSV, XLS, XLSX PDF, MD, TXT, DOC, DOCX, HTML, CSV, XLS, XLSX ファイル容量 50MB 10MB モデル Amazon Titan Text Premier Anthropic Claude Instant Anthropic Claude v2.0、v2.1 Anthropic Claude 3 Sonnet Anthropic Claude 3 Haiku Claude 3 Sonnet 埋め込みモデル Amazon Titan Embeddings G1 – Text Amazon Titan Text Embeddings V2 Cohere Embed (English) Cohere Embed (Multilingual) -
ରԠϕΫτϧ%# ≈ "NB[PO0QFO4FBSDI 4FSWFSMFTT "NB[PO"VSPSB .POHP%#"UMBT ˞.BSLFU1MBDF༗Γ 3FEJT&OUFSQSJTF$MPVE ˞.BSLFU1MBDF༗Γ 1JOFDPOF
˞.BSLFU1MBDF༗Γ ॻ੶ͷϋϯζΦϯͰͪ͜ΒΛ ѻͬͯ·͢
φϨοδϕʔεͷΠϝʔδ ≈ AWS Cloud ϕΫτϧ%# .BSLFU1MBDF ˞ϓϥΠϕʔτϦϯΫ ରԠͷ͋Γ 4ʹυΩϡϝϯτ֨ೲ ࣭
ճ ੜ ϕΫτϧݕࡧ ݁Ռऔಘ ຒΊࠐΈϞσϧ --.
νϟϯΩϯάઓུ ≈ φϨοδϕʔεͰ̏छྨͷνϟϯΫઓུΛબ 項目 概要 デフォルトチャンキング ソースデータをデフォルトで自動的にチャンクに分割。 各チャンクには最大約300トークン含む 固定サイズのチャンキング ソースデータを設定したおよそのサイズのチャン
クに分割 チャンキングなし 各ファイルを1つのチャンクとして扱う。 ※ドキュメント分割を事前処理として実施推奨。
ΫϩεΞΧϯτΞΫηεˍෳσʔλιʔεରԠ ≈ φϨοδϕʔεͰෳͷσʔλιʔεͱଞ"84ΞΧϯτ্ͷ4ࢦఆՄೳ アカウントA アカウントB φϨοδϕʔε*".ϩʔϧΛߋ৽ όέοτϙϦγʔΛߋ৽
φϨοδϕʔεͰՄೳͳઃఆᶃ ≈ ˙ݕࡧλΠϓ ɾϋΠϒϦουݕࡧ 0QFO4FBSDI4FSWFSMFTTͷΈ ɾηϚϯςΟοΫݕࡧ ˙ਪύϥϝʔλʔ ɾ5FNQFSBUVSF ɾ5PQ1 ɾ.B9τʔΫϯ
ɾఀࢭγʔέϯε
φϨοδϕʔεͰՄೳͳઃఆᶄ ≈ ˙ιʔενϟϯΫͷ࠷େ ɾ̍ʙʹઃఆՄೳ ͕ଟ͍΄Ͳݕࡧ݁ՌΛ--.ʹऔΓࠐ·ͤΒΕΔ ˙(VBSESBJMT ɾ࡞ࡁΈͷΨʔυϨʔϧΛඥ͚Δ͜ͱͰ ·͘͠ͳ͍ೖྗԠΛϒϩοΫ ˙ϓϩϯϓτςϯϓϨʔτ ɾφϨοδϕʔεͷϓϩϯϓτςϯϓϨʔτ
Λฤूͯࣗ͠ͷϢʔεέʔεʹ߹ΘͤͯΧ ελϚΠζͰ͖Δ ˙ϑΟϧλʔ ɾιʔεσʔλʹඥͮ͘ϝλσʔλϑΝΠϧ Λ͋Β͔͡Ί༻ҙ͢Δ͜ͱͰɺݕࡧ࣌ʹϑΟ ϧλϦϯάͰ͖Δ
̎ɽ"HFOUTGPS"NB[PO#FESPDLͷհ
"HFOUT͕࣮ݱ͢Δͷ ≈ Ϛωδϝϯτίϯιʔϧ্Ͱ֤πʔϧͱͷ࿈ܞ"*ΤʔδΣϯτͷڍಈΛઃఆՄೳ AWS Cloud ΞϓϦ ج൫Ϟσϧ φϨοδϕʔε ΞΫγϣϯάϧʔϓ -BNCEB
ਪ࣮ͯ͠ߦ ૉૣ͘ηοτΞοϓͰ ͖Δͷ͕خ͍͠ʂ
"HFOUTͷϕʔεϓϩϯϓτ ≈ ΤʔδΣϯτͷڍಈɺ "HFOUT࡞࣌ʹࣗಈతʹ࡞ΒΕΔʮϕʔεϓϩϯϓτʯͰ੍ޚ छྨͷϕʔεϓϩϯϓτ ˞$MBVEFϑΝϛϦʔͰͦͷ͏ͪछྨΛ༻ ϓϩϯϓτਪύϥϝʔλʔ ˞ϓϩϯϓτϞσϧʹΑͬͯࠩҟ͋Γ
ରԠϞσϧ ≈ 提供 モデル Amazon Titan Text G1 - Premier
Anthropic Anthropic Claude Instant Anthropic Claude v2.0、v2.1 Anthropic Claude 3 Sonnet Anthropic Claude 3 Haiku Anthropic Claude 3 Opus(オレゴン)
≈ "HFOUTͰՄೳͳͦͷଞͷઃఆ ˙ΤʔδΣϯτ͚ͷࢦࣔ ɾϢʔβʔ͔Βड͚औ࣭ͬͨࢦࣔΛͲ͏ॲཧ͢Δ͔Λهड़͢ΔγεςϜϓϩϯϓτ ˙Ϣʔβʔೖྗ ɾϢʔβʔ͔Βͷ࣭ࢦࣔͷԠʹेͳใ͕ͳ͍ͱ͖ʹՃใΛٻΊΔ͔൱͔
≈ "HFOUTͰՄೳͳͦͷଞͷઃఆ ˙ΨʔυϨʔϧ ɾ࡞ࡁΈͷΨʔυϨʔϧΛඥ͚Δ͜ͱͰ·͘͠ͳ͍ೖྗԠΛϒϩοΫ ˙ϕʔεϓϩϯϓτ ɾϕʔεϓϩϯϓτΛฤूͯࣗ͠ͷϢʔεέʔεʹ߹ΘͤͯΧελϚΠζ
̏ɽσϞ
"HFOUTΞΫγϣϯάϧʔϓߏ ≈
φϨοδϕʔεͷιʔεσʔλ ≈
·ͱΊΔͱ͜Μͳײ͡ ≈ ࣭ࢦࣔ ճ /FBSCZ 4FBSDI 1MBDF %FUBJM "EE (PPHMF
$BMFOEBS औΔ͖ߦಈΛਪ࣮ߦ Սۭͷళฮใ ϕΫτϧݕࡧ ݁Ռऔಘ
·ͱΊΔͱ͜Μͳײ͡ ≈ $MBVEF4POOFU ॲཧϑϩʔΨΠυϥΠϯɺग़ྗܗࣜ ͳͲΛهࡌ ΞΫγϣϯάϧʔϓ -BNCEB Λͭඥ͚ͮ ՍۭͷళฮใΛϕΫτϧԽͨ͠ φϨοδϕʔεΛඥ͚ͮ
σϞಈը νϟοτͰݸผʹରԠ ≈ https://www.youtube.com/watch?v=hkGZ49lCQ0c
σϞಈը શ෦ೖΓ ≈ https://www.youtube.com/watch?v=hNufFa6--WM
͓·͚τϨʔε ≈ "HFOUTͰͲͷΑ͏ͳਪϓϩηεΛܦͯԠ͍ͯ͠Δ͔ΛͰ͖Δ --------------抜粋-------------- ,¥"messages¥":[{¥"content¥":¥"東京駅近辺のイタリアンを教えて¥",¥"role¥":¥"user¥"}]}", "traceId": "5a647c5f-f78d-4b49-bdab-a68467ca36d2-0", "type": "ORCHESTRATION" },
"rationale": { "text": "ユーザーは東京駅近辺のイタリアン料理店を探しているようです。この要求に応えるには、NearbySearchを使って東京駅周 辺のイタリアン料理店を検索する必要があります。", --------------抜粋-------------- "invocationInput": { "actionGroupInvocationInput": { "actionGroupName": "NearbySearch", "apiPath": "/nearby-search", "executionType": "LAMBDA", --------------抜粋-------------- "finalResponse": { "text": "東京駅周辺には以下のようなイタリアン料理店があります:¥n¥n1. DONA Hibiya¥n2. Ore-no Italian TOKYO ¥n3. DONA¥n4. Kabe no Ana Hibiya Chanter Shop¥n5. Oreno italian yaechika¥n6. Che Voglia!¥n7. Osteria Barababao Ginza¥n8. Il Barocco Yurakucho¥n9. カジュアルイタリアンRen 小伝馬町¥n10. Mergellina¥n¥nどのお店の詳細情報が知りたいですか? 店名を教えていただければ、詳細情報をお調べします。" }, Ϣʔβͷೖྗ "HFOUTͷਪ ࠷ऴग़ྗ ΞΫγϣϯάϧʔϓ -BNCEB ͷ࣮ߦ