RAG
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…
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…
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…
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…
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…
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…
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…
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、生成AIの発展により、RAG（Retrieval-Augmente…
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…
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。） 寒くなってきたので、暖房をつけてしまいました…
こんにちは。テニスしすぎて日焼けがすごいSsk1029Takashiです。私は普段、生成AIを活用したRAGソリューションの開発をしているのですが、RAGでは特に検索部分の調整が重要になります。 今回はその検索の中で出てくるリランクに焦点を当てて、ベクトル検索と…
こんにちは。タイに来ても日本にある食べ物ばかり食べてしまっている@Ssk1029Takashiです。 この記事はACL2024参加報告記事の後半になります。 前半記事はこちらになります。 acro-engineer.hatenablog.com後半記事ということで、本会議最終日からWorkshopま…
