AWSの生成AIサービスAmazon Bedrockについて現役データサイエンティストがまとめてみた
はじめに
入社3年目の瀬戸です。今回はAWSの生成AIサービスであるBedrockについて紹介します！
この記事で伝えたいこと
Amazon Bedrockについての基本事項を紹介します。
1.サービスについて
Amazon Bedrock
Amazonが展開する生成AIを簡単に使うことができるサービスです。FMs（foundation models）と呼ばれる生成モデル群をAPIで呼び出すことができます。
2023年11月現在では10個のモデルが使用できるようです。内訳は9つがテキスト生成系のモデル、1つが画像生成系のモデルです。テキスト系のモデルがメインになっています。
Bedrockでは以下のようなタスクを扱うことができます。
Text generation（テキスト生成）
Search（文書検索やQA）
Image generation（画像生成）
Chatbots（会話インターフェース構築とアシスタント）
Text summarization（文章要約）
Personalization（推薦モデル）
日本語で対話が可能なモデルは2023年11月現在、Anthropic社のClaudeのみです。
※Amazon社のTitan Embeddings G1は日本語のベクトル化が可能です。
料金について
使用方法には使用分のみ支払う「オンデマンド」と月額で契約する「プロビジョンスループット」があります。「オンデマンド」において料金はプロビジョニングするモデルや、モデルに投入する入力テキスト量と出力テキストの量によって決まってきます。
※ 以下の図は公式サイトからのAnthropic Claudeモデルの料金例になります。
2.テキスト生成モデルのタスク別デモ
AWSのコンソールから、Amazon Bedrockを検索してモデルへのアクセスなどの許可を設定します。
設定が完了後、プロンプト画面に遷移できます。
日本語を使えるモデルがAnthropic社のClaudeというモデルのみなので、こちらを利用し、いくつかタスクを試してみます。
Text generation（テキスト生成）
論点になりそうな事項を幅広く出力してくれます。ブレストに役立ちそうですね。
Search（文書検索やQA）
岸田首相は令和3年10月4日から令和3年11月10日まで第100代内閣総理大臣でしたが、現在は101代内閣総理大臣のためやや知識が古いようです。古いだけでなく、何回か同じ入力を繰り返すと56代や87代など全く異なる回答も出力されます。やはり生成AIの出力は鵜呑みにしないことが重要ですね。
Text summarization（文章要約）
メニューから Text playgroundを選択し、ニュースを要約してみます。
情報を落としすぎず、例示の個数を削減するなどしてうまく要約できているようです。
文章出典：首都圏 NEWS WEB より
おまけ：Extract topics and sentiments from reviews（感情分析）
いわゆる文章のポジネガ分類というタスクになります。
文章から感情分析を行うことができます。プロンプトにルールを示す例文をいくつか入力した後、最後に判定したい文章を入力します。
以下の例文はホテルの口コミについての感情分析で、何がよくて、何が悪いのかを文章から抽出してみます。
ポジネガ判定したい文章は以下になります。
「滞在はとても良かったので、また泊まりたいと思います。プールは午後7時に締まり、午前11時まで開きません。最悪だった。また、私たちがそこにいた最後の日は、Wi-Fiがずっと切れていました。それも最悪だった。全体的には十分に素敵な滞在でした。そして私は場所が大好きです。」
出力結果はプールとWi-Fiがネガティブで、場所についてはポジティブであるという出力が得られています。単語ごとの分類はやや難易度が高い認識でしたが、簡単に実行できることがわかりました。
3.まとめ
2023年9月にリリースされたAWSの生成AIサービスであるAmazon Bedrockについてまとめました。従来の言語処理用のサービスである、Amazon Comprehendと比較すると数段できることが増え、と精度が高まっていると思いました。Bedrockはオンデマンドで使う分には動かした分しか課金されず、安価なので気軽に試してみてください。
参考サイト
料金表
※以下閲覧にはログインが必要です。
概要
https://us-east-1.console.aws.amazon.com/bedrock/home?region=us-east-1#/
モデル一覧
https://us-east-1.console.aws.amazon.com/bedrock/home?region=us-east-1#/models
感情抽出の例（公式）
https://us-east-1.console.aws.amazon.com/bedrock/home?region=us-east-1#/examples
（書き手：瀬戸）
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