Amazon Web Services ブログ

Category: Amazon Bedrock

エンタープライズにおける Amazon Bedrock による生成 AI のオペレーティングモデル

生成 AI の導入が進むにつれ、企業は生成 AI のオペレーティングモデルを確立していく必要が生じてきます。オペレーティングモデルは、事業運営を駆動する組織設計、コアプロセス、テクノロジー、役割や責任、ガバナンス体制、そして財務モデルを確立するものです。本記事では、適用可能な生成 AI のオペレーティングモデルを考察します。

AWS Amplify AI Kit と Neon Postgres を利用した RAG ベースアプリケーション構築

この記事では、入門の段階を超えて、Amplify のデフォルトのデータベースモデルではなく、Neon からサーバーレス Postgres データベースを使用して製品データを取得します。そうすることで、検索拡張生成 (RAG) を使用して LLM と対話するために必要なコードを簡素化します。

20 Minutes 社がAmazon Bedrock で生成 AI を活用してジャーナリストを支援し購読者を惹きつけている方法

このブログ記事では、20 Minutes が生成 AI を使ってデジタルパブリッシングの課題に取り組んでいるさまざまなユースケースについて概説しています。また実装の技術的側面に踏み込み、基盤モデルプロバイダーとして Amazon Bedrock を選択した理由を説明します。

AWS が生成 AI で E コマースにおけるショッピングアシスタントを強化

AWS 提供のデモの一つである AI ショッピングアシスタント は、お客様固有のニーズに合わせてカスタマイズされた推奨商品を提示するなど、生成 AI がデジタル空間での案内役としてどのように機能するのかを確認していただけます。 小売業者が顧客向けにパーソナライズされたシームレスな体験を提供できるように設計されたこのアシスタントは、顧客がより迅速かつ自信を持って意思決定を行えるようにします。 AI ショッピングアシスタントは、選択肢を最も関連性の高いものだけに絞り込むことで、悩ましい選択の苦労を軽減して購入へと導き、ショッピングをより満足のいく体験に変えます。

生成 AI を使用して商品画像から新機能を引き出す

このブログ記事では、革新的な生成 AI のユースケースを 3 つご紹介します。 それぞれのユースケースでは、生成 AI がどのように商品画像やビジュアルアセットから新しい可能性を引き出すことができるかを説明しています。 また、小売企業や消費財企業にもたらされる主なメリットについても説明します

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