最初に、献本をいただき、ありがとうございました。
第1章 生成ＡＩの基本と動向
生成AIの機械学習のなかでの位置づけの基本から生成AIの代表的なプロダクトについての概要解説されています。
第2章 AWSの生成AIサービス Amazon Bedrock入門
アウトプットは、Qiita、DevelopersIOのほかに、Zennにもあります。
https://zenn.dev/topics/bedrock
Bedrockにリクエストしたデータはモデルの学習に利用しないのでビジネスユースにも使えます。
Model lifecycleが設定されていて、古いバージョンのモデルはつかえなくなることがあります。直近だと、Claude v1.3、Titan Embeddings – Text v1.1が該当します。
https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/model-lifecycle.html
※限定プレビューですが、アカウントマネージャ経由でないと利用できないことがあります。
Bedrockを実際に試せるセッションでは、Playground、API boto3からBedrock APIを利用する方法が細かく記載されています。
Converse API では、invokeModelだとbase64にエンコードする必要がありましたが、bytesをそのままコンテキストに読み込ませることが可能です
テキストでは、Python 3.9をベースに記載されていますが、Python 3.12.3でも問題ありません。
第3章 生成AIアプリの開発手法
実際生成ＡＩアプリを開発するうえでのプロンプトの基礎を学べます。
書籍では、Langchain 0.2に対応されています。(アップデートの激しい分野にもかかわらず、書籍執筆中に最新情報を取り入れられるものは取り入れられています）
トークン数をカウントできるtypescriptも公開されています。issueはあがっていますが、こちらもCluade 3には現在未対応。
https://github.com/anthropics/anthropic-tokenizer-typescript
tiktoken https://github.com/openai/tiktoken
ChatBedrockはAWS_DEFAULT_REGIONあるいは、.aws_configを参照する。ChatBedrockのregion_nameで指定することも可能。
Error raised by bedrock service: Did not find region_name, please add an environment variable `AWS_DEFAULT_REGION` which contains it, or pass `region_name` as a named parameter. (type=value_error)第4章 社内文書検索！RAGアプリを作ってみよう
ベクターデータベースの話から、Agent for knowledge Base、Langchain ( LCEL )での実装方法まで決め細かく解説しています
MongoDB Atlas は、M0 Sandboxに関してはスペックは低いですが、1サーバー無料で利用できるので、検証などに最適です。Agent for Knowledge baseで、MongoDB Atlasを使うには、M1以上のスペックになります。
第5章 便利な自律型ＡＩエージェントを作ってみよう
2章のstreamlitとlanghcainのサンプルコードに修正してReActAgent対応させることもできそう
第6章 Bedrock のさまざまな機能を使いこなそう
カスタムモデルインポートはプライベートプレビューなので、import jobのQuotaが承認されることが前提です。
以下発表直後のインポートモデルの説明をされている動画になります。
https://www.youtube.com/watch?v=kDAheDCDDJE
Bedrock Studioは、IAM Identify Center必須なので利用するBedrockリージョンとそろえておかないといけなそうです
第7章 さまざまなAWSサービスとBedrockを連携しよう
Bedrockのリクエスト監視、ログなどBedrockの運用するうえでポイントになることが書かれています
第8章 生成AIアプリをローコードで開発しよう
ローコードで実際試せるハンズオン形式でなっています。
こちらのハンズオンもお薦めです。
AWSの生成AIで社内文書検索！ Bedrockのナレッジベースで簡単にRAGアプリを作ってみよう
https://qiita.com/minorun365/items/24dfb0ea3afde6ed0a5
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第9章 Bedrock以外の生成AI関連サービスの紹介
Amazon QについてもSageMaker Canvasについて
Amazon Qビジネスアプリケーション開発を実際試すことが可能です
第１０章 活用事例
執筆者の所属会社の事例紹介がされています
最後に
Cloud9の構築方法も記載されているので、生成AI初心者に入門書としてお薦めできると思います。
索引
AWS Bedrock Documentation
https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/what-is-bedrock.html
Anthropic Developer documentation
https://docs.anthropic.com/en/docs/intro-to-claude