Amazon Bedrock Agents を使用した堅牢な生成 AI アプリケーション構築ガイド

目次

1. 導入

 * Amazon Bedrock Agents の概要と特徴

 * 堅牢な生成 AI アプリケーション構築の重要性

2. 効率的かつ効果的な構築方法

 * 明確な目標設定

 * 適切な基盤モデルの選択

 * データ準備とファインチューニング

 * プロンプトエンジニアリング

 * セキュリティ対策

 * 継続的な改善

3. 多角的な検討事項

 * コスト最適化

 * スケーラビリティ

 * 信頼性

 * 説明可能性

 * 倫理的側面

4. 最適な超詳細

 * プロンプトエンジニアリングのテクニック

 * ファインチューニングのベストプラクティス

 * セキュリティ対策の具体例

5. FAQ

 * Bedrock Agents とは？

 * 他の LLM との違いは？

 * ユースケース

 * 費用について

6. 比較例

 * Bedrock Agents vs. 自社開発

 * Bedrock Agents vs. 他社の LLM

7. 必要なものとチェックリスト

 * 目標設定からモニタリングまで、具体的なチェックリスト

8. アイデア

 * カスタマーサポート、コンテンツ生成、コード生成など、具体的なユースケース

9. 利点

 * 開発効率向上、高品質な生成、柔軟なカスタマイズなど

10. 注意点

 * データの質、プロンプトの設計、コスト、セキュリティ、倫理など

11. 連携システムコードと最適な組み合わせ

 * AWS Lambda、Amazon API Gateway、Amazon DynamoDB など

12. 反復ツール

 * Jupyter Notebook、SageMaker など

13. シチュエーション別活用方法

 * スタートアップ、大企業、研究機関など

14. その他

 * 責任ある AI

 * 継続的な学習

15. まとめと今後の展望

 * 本ガイドの総括

 * 将来的な発展性

Amazon Bedrock Agents を使用した堅牢な生成 AI アプリケーション構築ガイド

効率的かつ効果的な方法と手順

 * 明確な目標設定: アプリケーションで達成したいことを具体的に定義する。

 * 適切な基盤モデル選択: タスクに最適なモデル (LLM, コード生成モデルなど) を選ぶ。