皆さんこんにちは。 Acroquest のデータサイエンスチーム「AcroYAMALEX」を率いるチームリーダー、@tereka114です。 AcroYAMALEX では、コンペティション参加・自社製品開発・技術研究に日々取り組んでいます（チーム紹介は こちら ）。 生成AIモデルの多く…

こんにちは、丸山です。 2025/10/13に、Amazon Bedrock AgentCore がついに一般公開（Generally Available）となりました！ もちろん、東京リージョンでも利用可能になっています。 「今年の re:Ivent に合わせて、12月ごろにGAかな」と勝手に予想していたの…

はじめに こんにちは。データ分析エンジニアの木介です。 今回はAmazon Bedrock Knowledge BasesベクトルDB（検索エンジン）として利用できるものの比較を行っていきたいと思います。 前回はS3 VectorsとOpenSearch Serverlessの比較を行いましたが、ハイブ…

こんにちは、YAMALEXの駿です。 昨今、対話型AIの活用が進む中で、ユーザーごとにパーソナライズされた体験を提供することが、より重要になっています。 単なる一問一答ではなく、「ユーザーが誰で、どんな関心や目的を持っているか」を理解したうえで応答で…

こんにちは。新人エンジニアの飯棲です。本記事ではGPT-5で新しく導入された新しいパラメータの一つであるCFGについて紹介します。 CFGはLark文法や正規表現によってモデルの回答の出力形式を制限できる便利な機能です。 1. はじめに 2. GPT-5の新機能、CFG…

こんにちは、YAMALEXの駿です。 最近はStrandsAgentsとStrandsAgents Toolsを組み合わせていろいろなエージェントを作るのにはまっています。 今回は StrandsAgents と Claude 4 のインターリーブ思考 を組み合わせ、マルチエージェントなし で Deep Researc…

こんにちは。ウィーンから日本に帰ってきたら暑すぎて体が追い付かないSsk1029Takashiです。今回は2025/7/27~8/1にウィーンで開催されているACL2025(The 63rd Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics)に現地参加したので、その参…

はじめに こんにちは。データ分析エンジニアの木介です。 今回は、AWS Summit 2025 New Yorkにて発表されたS3 Vectorsについて、既存のベクトルストレージとの比較も含めて紹介していきたいと思います。 aws.amazon.com はじめに S3 Vectorsとは 1. 他ベクト…

皆さんこんにちは。バックエンドエンジニアの前田です。 最近は、いよいよ暑さが本気を出してきたので、熱中症対策をしなくては、と考えています。さて、今回はDifyのv1.0.0で追加されたReActを用いてナレッジ／記事要約エージェントを作成しました。 ナレッ…

はじめに こんにちは、丸山です。LLMやナレッジベースの利用ができるサービス「Amazon Bedrock」の新機能として、2025/04/07に「プロンプトキャッシュ」が一般公開されました。 aws.amazon.com aws.amazon.com この機能により、LLM利用時のコスト削減とレイ…

はじめに こんにちは。データ分析エンジニアの木介です。 今回は、OpenSearch 3.0の最新リリースについての紹介と、新たに対応したMCP（Model Context Protocol）を用い外部リソースとOpenSearchの連携方法について解説していきます。 opensearch.orgOpenSea…

こんにちは、クラウドエンジニアの青山です。 最近、何か調べたいときには、通常の検索エンジンではなく、生成AIに聞くことが習慣になってきています。 調べたいことが分かりやすく得られるので、最近の生成AIの発展には、驚くばかりです。とはいえ、単純な…

はじめに こんにちは一史です。 先日神代植物公園に行きました、まだ藤の花が残っておりとても綺麗で癒されました。昨今、開発支援のAIエージェントとしてClineが話題になっています。 github.comClineはVisual Studio Code(VSCode)の拡張機能であり、単なる…

こんにちは。データサイエンスチームYAMALEXの@Ssk1029Takashiです。 (YAMALEXについて詳細はこちらをぜひご覧下さい。) www.acroquest.co.jpつい先日Phi-4-reasoningというモデルがMicrosoftから発表されました。 軽量な事前学習済み言語モデル（SLM）も性…

こんにちは。大塚です。AIの進化スピードに驚かされる毎日です。 生成AIだけでなく、データ活用の仕組みもどんどん進化していますね。今回は、昨年12月にサポートされたBedrock Knowledge Basesのカスタムデータソースとドキュメントの直接取り込みAPIを試し…

はじめに データ分析エンジニアの木介です。 AWSの公式ドキュメントで欲しい情報を探そうとしても、なかなか目的のページが見つからなかったりすることってありませんか？ AWSから「AWS Documentation MCP Server」が公開されたため、本記事では、それを利用…

こんにちは。データサイエンスチームYAMALEXの@Ssk1029Takashiです。 (YAMALEXについて詳細はこちらをぜひご覧下さい。) www.acroquest.co.jpMCP（Model Context Protocol）が登場して少し時間が経ちましたが、その間にMCPに対応するサービスが増え、LLM 用…

はじめに こんにちは、一史です。 暖かくなりベランダに出している金木犀が新芽を出してきました、春ですね。さて、ストレージサービス間でファイル転送を実現するサービス、AWS Transfer Familyの新機能として、web appsというものがあります。 aws.amazon.…

こんにちは。 Acroquestのデータサイエンスチーム「YAMALEX」に所属する@shin0higuchiです YAMALEXチームでは、コンペティションへの参加や自社製品開発、技術研究などに日々取り組んでいます。 はじめに 近年、RAG（Retrieval-Augmented Generation）の台頭…

はじめに こんにちはデータ分析エンジニアの木介です。 今回は、Hugging Faceより公開されたオープンソースのAIエージェントOpen Deep Researchを実際に動かしていきたいと思います。huggingface.co はじめに 1. 概要 Open Deep Researchの仕組み 2. Open De…

皆さんこんにちは Acroquestのデータサイエンスチーム「AcroYAMALEX」のチームリーダ、@tereka114です。 AcroYAMALEXチームでは、コンペティションへの参加や自社製品開発、技術研究などに日々取り組んでいます。 （詳細はこちらをご覧ください。）私は長崎…

1. はじめに こんにちは、りょうたです。 先週、ついに待望のDify v1.0.0が正式リリースされて、生成AIを利用したサービスや基盤開発に関わる身として大変ワクワクしております！ github.com 本バージョン注目の機能として、エージェントノード と プラグイ…

こんにちは、機械学習チーム YAMALEX の駿です。 YAMALEX は Acroquest 社内で発足した、会社の未来の技術を創る、機械学習がメインテーマのデータサイエンスチームです。 （詳細はリンク先をご覧ください。） 今回は AWS が提供するオープンソースツール Gr…

こんにちは。大塚です。今回は、Amazon Bedrock Knowledge Basesを使い、ベクトルDBとしてAmazon Aurora PostgreSQLの利用を試したいと思います。 昨年の12月にはBedrock Knowledge BasesのベクトルDBとしてAurora PostgreSQLをクイック作成できるようになり…

皆さんこんにちは Acroquestのデータサイエンスチーム「YAMALEX」のチームリーダ、@tereka114です。 YAMALEXチームでは、コンペティションへの参加や自社製品開発、技術研究などに日々取り組んでいます。 （詳細はこちらをご覧ください。）LLMやVLMをはじめ…

はじめに こんにちは一史です。 冬にもかかわらず、自宅のモンステラが新芽を出しており、生命力に驚いています。さて最近、Amazon Bedrock Flowsの新機能としてマルチターン形式の会話機能がサポートされました。 aws.amazon.com従来は、ユーザーが1回のプ…

はじめに 最近OSSのLLMサービスが気になっているデータ分析エンジニアの木介です。 今回は2024年12月に発表された、Amazon Bedrockの「Multi Agent Collaboration」について実際にサンプルコードを動かしながら解説していきます。aws.amazon.com Multi Agent…

こんにちは、機械学習チーム YAMALEX の駿です。 YAMALEX は Acroquest 社内で発足した、会社の未来の技術を創る、機械学習がメインテーマのデータサイエンスチームです。 （詳細はリンク先をご覧ください。） 突然ですが、動画を検索したくなることってあり…

こんにちは。データサイエンスチームYAMALEXの@Ssk1029Takashiです。 最近はLLMのFine Tuningに夢中の日々です。昨年のMicrosoft Ignite 2024にて、Azure Content Understandingというサービスが発表されました。 このサービスはOfficeドキュメントや画像、…

こんにちは、機械学習チーム YAMALEX の駿です。 YAMALEX は Acroquest 社内で発足した、会社の未来の技術を創る、機械学習がメインテーマのデータサイエンスチームです。 （詳細はリンク先をご覧ください。） RAG（検索拡張生成：Retrieval-Augmented Gener…