- Amazon Kendra で簡単に検索システムを作ってみよう !
- DocsGPT
- Developers Summit 2023にてパスキーについて講演しました
- DX白書2023
- 機械学習を実用化するエンジニアリングスキル
- 新着情報 – Amazon VPC 作成エクスペリエンスから VPC リソースを視覚化する
- 音声認識モデルwhisperの全モデル文字起こし比較
Amazon Kendra で簡単に検索システムを作ってみよう !
- Amazon Kendraを使うと、機械学習を使ったドキュメント検索システムを簡単に構築できる
- 以下の3つの質問・検索に対応
- Factoid型の質問
- 誰が、何を、いつ、どこでを問う
- 1単語または1語句で事実ベースで回答
- Non-Factoid型の質問
- 1 文、1 節、またはドキュメント全体が答えとなる
- 、理由や事象の説明に基づく回答が必要になる
- キーワードまたは自然言語による検索
- 複数の単語をスペース区切りにしたり、文章の形で入力して検索する
- Factoid型の質問
DocsGPT
- ドキュメントについて質問し、回答を得ることができる
- LangChainで構築している
Developers Summit 2023にてパスキーについて講演しました
DX白書2023
- 日米企業アンケート調査結果の経年変化や最新動向、国内DX事例の分析に基づくDXの取り組み状況の概観
- DX推進への課題や求められる取り組みの方向性について解説
機械学習を実用化するエンジニアリングスキル
- 機械学習を使うことで得られる効果が他の手法よりも大きい課題を機械学習で解決する
- まずは少ない手間で大きなインパクトを出すことを目指す
- すぐに必要でない基盤などを作りこまない
- 自動化も必要になってから行う
- 後で変更するつもりで作る
- 機械学習モデルやライブラリ、基盤は頻繁に更新、変更される
- 変更頻度と変更難易度を考慮してシステムを設計する
新着情報 – Amazon VPC 作成エクスペリエンスから VPC リソースを視覚化する
- Amazon VPCリソースマップで既存のVPCリソースとそのルーティングが1ページに集約される
- VPCコンソールでVPCを選択し、リソースマップタブを選択するだけで、VPC内のリソースとリソース間の関係を確認できる