Taste of Tech Topics

Acroquest Technology株式会社のエンジニアが書く技術ブログ

生成AI

StrandsAgents + Claude インターリーブ思考でDeepResearchを実現する

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…

Amazon S3 Vectors によるRAGの性能/精度を評価してみた

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…

DifyのReActを用いてナレッジ/記事要約エージェントを作ってみた

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…

Amazon Bedrock のプロンプトキャッシュはコスト/レイテンシーにどのような効果があるか?

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…

DifyワークフローでDeepResearchを実現する

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…

Cline × Amazon Bedrock でCRUDアプリのフルスタック開発をやってみた

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…

Amazon Bedrock Knowledge Basesでカスタムデータソース+直接取り込みAPIを利用する

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…

AWS Documentation MCP Server でAWSのFAQアシスタントを作成する

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…

Azure MCP ServerとGitHub CopilotでAzure上のアプリをできる限り簡単に作る

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.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…

OSS の Open Deep Research で Deep Research を実現してみた

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…

NLP2025でポスターとワークショップで発表しました!

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…

Dify v1.0.0 で新登場したエージェントノードで Function Calling を実行

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…

GraphRAG Toolkit を使って Amazon Bedrock で GraphRAG を構築する

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…

Amazon Bedrock Knowledge Bases のベクトルDBに Aurora Serverless v2 を利用する

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…

Amazon Bedrock Flows で対話的なフローを行ってみる

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…

Amazon BedrockのMulti Agent Collaboration で高度なエージェント連携を実現

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…

Amazon Nova モデルと Bedrock Knowledge Base で動画検索を実現する

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…

Azure Content Understandingを使って動画から構造化データを作る

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、…

Amazon Bedrock の Rerank API を活用してRAGの精度を向上させる

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…

bolt.new はシーケンス図からどこまで自動生成できるか?

こんにちは、バックエンドエンジニアの前田です。 前回はbolt.newを用いて、画面イメージからどこまで画面を生成できるかを試してみました。 acro-engineer.hatenablog.com 画像を読み込み、ほぼイメージ通りに生成してくれることが分かったので、今回はシー…

bolt.new は画面イメージからどこまで自動生成できるか?

こんにちは、バックエンドエンジニアの前田です。 正月お餅を食べすぎたので、体重が跳ね上がっていないか心配です。さて今回は、bolt.new に対して、画面イメージを元に、どこまで画面生成を簡単に行えるか、試してみました。 画面のレイアウトがあっても、…

2024年アドベントカレンダー振り返り、今年は生成AIと検索が大反響

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。今年も、アドベントカレンダーとして、9つの記事を本…

Difyの基本!ワークフローとノードのおさらい

こんにちは、技術イベントに参加してきてアウトプット欲が高まっているハヤトです。 この記事は Dify Advent Calendar 2024 のシリーズ2、24日目の投稿です。最近も精力的にアップデートが重ねられているDifyですが、 その中心的な機能であるワークフローと…

vLLMを利用したLLM推論高速化テクニック

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。大規模言語モデル(通称:LLM)は近年、非常に注目さ…

Amazon Bedrock Knowledge Base の構造化データ取得はどこまで複雑なクエリに対応できるか

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。) この記事は Amazon Bedrock Advent Calendar 20…

Amazon Bedrock の Tool Use(Function Calling)でプロンプトに応じて処理を振り分ける

はじめに こんにちは一史です。 最高気温も10℃を下回る日も出てきて、外出する際には、マフラーをするようになりました。 皆様も体調にはお気を付けください。さて、OpenAIのChatGPTではFunction callingという会話の流れからAIが判断して関数(メソッド)を…

Amazon Bedrock Knowledge Baseのクエリフィルター自動生成で検索の精度を向上させる

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。) この記事は Amazon Bedrock Advent Calendar 20…

Amazon Bedrock の新モデル Amazon Nova の精度を確認してみた

はじめに 急に冬らしい寒さを感じるようになってきました。 データ分析エンジニアの木介です。Amazon Bedrock Advent Calendar 2024 シリーズ2の16日目のブログ記事になります。qiita.com今回は12月のAWS re:Invent 2024にて発表のあったAWSの最新LLMモデル…

生成AI×アプリ開発!bolt.newでフロントエンドが苦手な私でもWebアプリ開発

こんにちは。バックエンドエンジニアの前田です。 最近はかなり冷え込んできて、冬が近づいてきたなと感じます。 社内では、肉まんを販売しています。 寒い日に熱々の肉まん、良いですよね。さて、今回はbolt.newを用いて、ゼロからアプリケーションを作成し…

Pineconeでハイブリッド検索/リランクは検索精度にどのように寄与するか?

はじめに こんにちは、データ分析エンジニアの木介です。 秋も深まり、肌寒さを感じる季節となりましたが、皆様いかがお過ごしでしょうか。 今回はPineconeを使ったハイブリッド検索とリランクについて紹介していきます。 はじめに 概要 1. Pineconeとは 2. …