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
knowledge base fot amazon bedrockを使って、格安でRAG作ってみた
Search
そのだ
January 27, 2024
Technology
1
1.3k
knowledge base fot amazon bedrockを使って、格安でRAG作ってみた
【doorkeeper】
https://jawsug-saga.doorkeeper.jp/events/166448
そのだ
January 27, 2024
Tweet
Share
More Decks by そのだ
See All by そのだ
RAGの基礎から実践運用まで:AWS BedrockとLangfuseで実現する構築・監視・評価
sonoda_mj
0
720
Amazon Bedrock Knowledge Basesに Data Autometionを導入してみた
sonoda_mj
1
53
Amazon Bedrock Knowledge basesにLangfuse導入してみた
sonoda_mj
2
730
AIエージェントに脈アリかどうかを分析させてみた
sonoda_mj
2
230
Amazon Bedrock Knowledge Basesのアップデート紹介
sonoda_mj
2
450
Snowflake未経験の人がSnowflakeに挑戦してみた
sonoda_mj
1
120
生成AIアプリのアップデートと配布の課題をCDK Pipelinesで解決してみた
sonoda_mj
0
430
AWSでRAGを作る方法
sonoda_mj
1
530
緑一色アーキテクチャ
sonoda_mj
2
280
Other Decks in Technology
See All in Technology
ユーザーのプロフィールデータを活用した推薦精度向上の取り組み
yudai00
0
460
CIでのgolangci-lintの実行を約90%削減した話
kazukihayase
0
330
ObsidianをMCP連携させてみる
ttnyt8701
2
140
doda開発 生成AI元年宣言!自家製AIエージェントから始める生産性改革 / doda Development Declaration of the First Year of Generated AI! Productivity Reforms Starting with Home-grown AI Agents
techtekt
0
190
AIのAIによるAIのための出力評価と改善
chocoyama
0
420
(非公式) AWS Summit Japan と 海浜幕張 の歩き方 2025年版
coosuke
PRO
1
320
2025/6/21 日本学術会議公開シンポジウム発表資料
keisuke198619
2
460
強化されたAmazon Location Serviceによる新機能と開発者体験
dayjournal
1
110
AWS CDK 実践的アプローチ N選 / aws-cdk-practical-approaches
gotok365
4
340
自分を理解するAI時代の準備 〜マイプロフィールMCPの実装〜
edo_m18
0
110
Azure AI Foundryでマルチエージェントワークフロー
seosoft
0
140
VCpp Link and Library - C++ breaktime 2025 Summer
harukasao
0
220
Featured
See All Featured
Intergalactic Javascript Robots from Outer Space
tanoku
271
27k
Optimizing for Happiness
mojombo
379
70k
Building Better People: How to give real-time feedback that sticks.
wjessup
367
19k
What’s in a name? Adding method to the madness
productmarketing
PRO
22
3.5k
Six Lessons from altMBA
skipperchong
28
3.8k
Code Review Best Practice
trishagee
68
18k
Documentation Writing (for coders)
carmenintech
71
4.9k
Site-Speed That Sticks
csswizardry
10
640
YesSQL, Process and Tooling at Scale
rocio
172
14k
Statistics for Hackers
jakevdp
799
220k
Stop Working from a Prison Cell
hatefulcrawdad
269
20k
10 Git Anti Patterns You Should be Aware of
lemiorhan
PRO
657
60k
Transcript
Knowledge Base for Amazon Bedrockと Pineconeを使って、格安でRAG作ってみた 【オフライン】JAWS-UG佐賀 2024年新年会LT 〜佐賀のエンジニアで乾杯︕〜 2024.1.27
苑⽥朝彰 1
⾃⼰紹介 苑⽥ 朝彰 Sonoda Tomotada - ID - Github︓tomomj -
Twitter︓@sonoda_mj - Work at - 株式会社 Fusic (フュージック) 技術創造部⾨所属 - ソフトウェアエンジニアリング - 新卒3年⽬ - Skill - AWS/React(Native)/Ruby on Rails 2
⾃⼰紹介 苑⽥ 朝彰 Sonoda Tomotada - ID - Github︓tomomj -
Twitter︓@sonoda_mj - Work at - 株式会社 Fusic (フュージック) 技術創造部⾨所属 - ソフトウェアエンジニアリング - 新卒3年⽬ - Skill - AWS/React(Native)/Ruby on Rails 3
アジェンダ 4 l 背景 l 事前知識 l knowledge base for
amazon bedrockとPineconeを使って、格安で RAG作ってみた l まとめ
01 背景
RAG面白そうだから 作ってみたい!!
従来のAWSにおけるRAG 7 引用:https://aws.amazon.com/jp/blogs/news/quickly-build-high-accuracy-generative-ai-applications- on-enterprise-data-using-amazon-kendra-langchain-and-large-language-models/
従来のAWSにおけるRAG 8 引用:https://aws.amazon.com/jp/blogs/news/quickly-build-high-accuracy-generative-ai-applications- on-enterprise-data-using-amazon-kendra-langchain-and-large-language-models/ 試すにはちょっと 高い。。。
ほっ…ほなVectorDBだけ安くし て、処理部分を自分で作ろう!
コサイン類似度 Embedding Model
コサイン類似度 Embedding Model ML初心者にはしんどい
手軽に安く作れる方法 はないんか!!
None
なんか簡単に作れそう
これ使ってみよか〜
できるだけ工数やお金をかけずに RAGを作って遊びたい!!
02 事前知識
事前知識 18 l 検索拡張生成(RAG)とは l Knowledge Base For Amazon Bedrockとは
l Pineconeとは
事前知識 19 l 検索拡張生成(RAG)とは l Knowledge Base For Amazon Bedrockとは
l Pineconeとは
検索拡張⽣成(RAG)とは 20 Retrieval Augmented Generation(RAG) 生成系の言語 AI モデルに外部メモリをつけるというコンセプトのことを指す Vector Database
LLM 質問 検索 返答 検索結果 引用:https://github.com/aws-samples/jp-rag-sample
検索拡張⽣成(RAG)とは 21 事前に学習したデータに関しては返答することができる AWSについて教えて AWSってのはな・・・ LLM
検索拡張⽣成(RAG)とは 22 しかし、学習していない内容に関しては答えられない 苑田について教えて 誰やねん 私の知識はxxxx年まででぇ〜
検索拡張⽣成(RAG)とは 23 外部のデータベースなどを紐づけることで、新しい情報やプライベートの情報に関す る回答を生成することができる Vector Database 苑田について教えて 新しいデータをベクトル化 して格納
検索拡張⽣成(RAG)とは 24 外部のデータベースなどを紐づけることで、新しい情報やプライベートの情報に関す る回答を生成することができる Vector Database 近いベクトルを探す 「苑田について教えて」を ベクトル化
検索拡張⽣成(RAG)とは 25 外部のデータベースなどを紐づけることで、新しい情報やプライベートの情報に関す る回答を生成することができる Vector Database 検索結果を返す
検索拡張⽣成(RAG)とは 26 外部のデータベースなどを紐づけることで、新しい情報やプライベートの情報に関す る回答を生成することができる Vector Database 苑田ってのはな
事前知識 27 l 検索拡張生成(RAG)とは l Knowledge Base For Amazon Bedrockとは
l Pineconeとは
Bedrockとは 28 "*-BCTɺ"OUISPQJDɺ$PIFSFɺ.FUBɺ4UBCJMJUZ"*ɺ"NB[POͳͲͷେख "*اۀ͕ఏڙ͢Δ ߴੑೳͳج൫Ϟσϧ '. Λ୯Ұͷ "1*ͰબͰ͖ΔϑϧϚωʔδυܕαʔϏε ↓これらのmodelのAPIが使える
Knowledge Base for Amazon Bedrockとは 29 "NB[PO#FESPDLͷφϨοδϕʔεΛ༻͢Δͱɺ"NB[PO#FESPDL͔Β '.Λσʔλιʔ εʹଓͯ͠ݕࡧ֦ுੜ 3"(
Λߦ͏͜ͱ͕Ͱ͖Δɻ͜ΕʹΑΓɺ'.ͷطଘͷڧྗͳػೳΛ ֦ு͠ɺಛఆͷυϝΠϯ৫ʹؔ͢ΔࣝΛਂΊΔ͜ͱ͕Ͱ͖Δɻ 引用:https://aws.amazon.com/jp/bedrock/knowledge-bases/
データの前処理 30 引用:https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/knowledge-base.html • ドキュメントを管理しやすいチャンクに分割し、効率的に取得できるようにする • ドキュメントをEmbedding Modelを使用してベクトル化する • Vector
DBに格納する Cohere
ランタイム実⾏ 31 引用:https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/knowledge-base.html • ユーザーのクエリをベクトル化する • ドキュメントのベクトルと比較し、意味的に類似したチャンクが検索される • 取得されたチャンクからの追加のコンテキストで拡張される Cohere
Claude
Knowledge Baseについて詳しく 32 or or Vector Database Data Source S3
Bedrock User LLM 様々な情報を入れる コードを書かなくとも一括で作成してくれる(S3以外) or
事前知識 33 l 検索拡張生成(RAG)とは l Knowledge Base For Amazon Bedrockとは
l Pineconeとは
Pineconeとは 34 ベクトルを保存するためのデータベース(freeプランを使用) 引用:https://www.pinecone.io/product/
03 knowledge base for amazon bedrock を使って、格安でRAG作ってみた
データソース 36 Fusicのメンバー紹介(全員分) 参考: https://fusic.co.jp/members/108
Slack Bedrock 苑田(webにない情報) って誰ですか?
Slack Bedrock 苑田って何ですか?
Slack Bedrock 苑田というのは。。。
Slack Bedrock 苑田というのは。。。
構成図 41
構成図 42 構築の手間がかからない
構成図 43 フリープランなら無料
構成図 44 モデル 入力トークン 1,000 個あたり 出力トークン 1,000 個あたり Claude
0.00800 USD 0.02400 USD Cohere(埋め込み — 多言語) 0.0001 USD 該当なし
構成図 45 モデル 入力トークン 1,000 個あたり 出力トークン 1,000 個あたり Claude
0.00800 USD 0.02400 USD Cohere(埋め込み — 多言語) 0.0001 USD 該当なし め っ ち ゃ 安 い !
デモ
04 まとめ
まとめ Knowledge Base for Bedrockを使⽤することで、簡単にRAGを構築することができた Point 2 Pineconeを使⽤することで、⽐較的安く構築することができた 48 Point
1 Point 3 SlackでRAGを簡単に使⽤することができた
ご清聴いただきありがとうございました Thank You We are Hiring ! https://recruit.fusic.co.jp/