Amazon Web Services ブログ
Category: Amazon Kendra
Amazon FSx for Windows File Server 用の Amazon Kendra コネクタ を使用して Windows ファイルシステム上の非構造化データを安全に検索
重要な情報は Amazon FSx for Windows File Server 上に保存された Windows ファイルシステムなどのソースを含め、組織内の複数のデータソースに散在している可能性があります。FSx for Windows File Server 用の Amazon Kendra コネクタを使用して、FSx for Windows File Server 上の Windows ファイルシステムに保存されているドキュメント (HTML、PDF、MS Word、MS PowerPoint、およびプレーンテキスト) にインデックスを付け、Amazon Kendra のインテリジェント検索を使用してこれらのコンテンツ全体の情報を検索できるようになりました。
Amazon Kendra の新しい Web Crawler を使用して、Web クロールしたコンテンツを索引付けする
Amazon Kendra は、機械学習(ML)を活用した高精度で使いやすいインテリジェント検索サービスです。Amazon Kendra は、さまざまなデータソースコネクタを提供し、どんな場所に置かれているコンテンツでも取り込みと索引付けのプロセスを簡単にします。
新しい Amazon Kendra Web Crawler を使用すると、内部および外部ウェブサイトに保存されているコンテンツから回答を検索したり、チャットボットを作成することができます。この投稿では、ウェブサイトに保存されている情報を索引付けし、Amazon Kendra のインテリジェント検索を使用して、内部および外部ウェブサイトに保存されているコンテンツから回答を検索する方法を紹介します。さらに、機械学習で強化されたインテリジェント検索では、キーワード検索が効果的でない自然言語のナラティブを含む非構造化ドキュメントから質問に対する正確な回答を得ることができます。
Amazon Bedrock と Amazon Connect によるコンタクトセンター向け生成系 AI ソリューションの構築手順
はじめに アマゾン ウェブ サービス (以下、AWS) は、2023年9月28日に基盤モデルを API 経由で […]
Amazon KendraとAmazon Rekognitionで画像検索エンジンを構築する
この投稿では、Amazon Kendra と Amazon Rekognition を使用した複雑な画像を検索 […]
【開催報告】AWS で始める!出版業界向け生成 AI 活用のご紹介~大規模言語モデルから画像生成まで~
はじめに 2023 年 6 月 29 日、出版業界のお客様向けに生成 AI の活用というテーマでセミナーをオン […]
Amazon Kendra 入門ハンズオンを公開しました!– AWS Hands-on for Beginners Update
この度 AWS Hands-on for Beginners シリーズの新作コンテンツとして、Amazon Kendra 入門ハンズオン を公開しました。
「社内の書類が多すぎて必要な情報を探すのに毎回時間がかかっている」といったお悩みはありませんか?AWS にはこのような場合にご利用いただける、Amazon Kendra という AI サービスがあります。Amazon Kendra を利用すると、機械学習を用いたドキュメントの検索システムを簡単に構築することができます。このハンズオンでは AWS の公式ドキュメントを用いて実際に検索システムを構築し、検索を体験する手順を含めてご紹介します。
【開催報告】Amazon Kendra で簡単に自然言語を使った「検索」システムを構築
アマゾン ウェブ サービス ジャパン合同会社 ソリューションアーキテクトの澤です。皆様はもう Amazon K […]
【開催報告】出版業界向け AWS クラウド活用セミナー 〜攻めと守りのデジタル戦略とユーザ事例〜
はじめに 2023 年 3月 23 日、出版業界のお客様向けに、「攻めと守りのデジタル戦略とユーザ事例」という […]
AWS Week in Review – AWS ドキュメントに関する新着情報、Amazon EventBridge の高速化など – 2023 年 5 月 22 日
直近 7 日間の AWS の最新情報をご紹介します。私は5月15日週、過去 10 年間にわたって参加しているカ […]
高精度な生成系 AI アプリケーションを Amazon Kendra、LangChain、大規模言語モデルを使って作る
Amazon Kendra の機能と LLM の機能を組み合わせて RAG ワークフローを実装し、エンタープライズコンテンツ上で会話型のエクスペリエンスを提供する最先端の GenAI アプリケーションを作成する方法を示します。