AWS Bedrock Retail Agent

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AWS Bedrockリテールエージェントは、AWS BedrockとAmazon Qモデルを使用して会話型リテールアシスタントを構築する方法を示す生成型AIサンプルです。複数ターンの対話、パーソナライズされた商品推奨、リアルタイム在庫検索、注文案内などに対応します。開発者はAWS SAMを使用して展開し、eコマースカタログと連携し、ワークフローをカスタマイズしてシームレスな顧客サポートとショッピング体験を提供できます。
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May 05 2025
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AWS Bedrockリテールエージェントは、AWS BedrockとAmazon Qモデルを使用して会話型リテールアシスタントを構築する方法を示す生成型AIサンプルです。複数ターンの対話、パーソナライズされた商品推奨、リアルタイム在庫検索、注文案内などに対応します。開発者はAWS SAMを使用して展開し、eコマースカタログと連携し、ワークフローをカスタマイズしてシームレスな顧客サポートとショッピング体験を提供できます。
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AWS Bedrock Retail Agentとは?

AWS Bedrockリテールエージェントは、AWS Bedrockサービスを利用して生成型AI駆動の小売チャットボットを実装するエンドツーエンドのソリューションです。商品カタログデータに接続し、取得強化生成を活用して正確な応答を提供し、AWS LambdaとAPI Gatewayと連携してスケーラブルにデプロイします。パーソナライズされたおすすめ、在庫状況確認、模擬注文作成などの機能を備え、小売業者の顧客エンゲージメント向上と業務効率化に役立ちます。TypeScriptとReactで構築されており、AI搭載チャット機能をEコマースプラットフォームに埋め込むためのカスタマイズ可能なフレームワークを提供します。

誰がAWS Bedrock Retail Agentを使うの?

  • eコマース開発者
  • 小売事業者
  • AWSソリューションアーキテクト
  • システムインテグレーター
  • カスタマーサポートチーム

AWS Bedrock Retail Agentの使い方は?

  • ステップ1:GitHubリポジトリをクローンし、AWS認証情報を設定します。
  • ステップ2:依存関係をインストールし、商品カタログ用のDynamoDBテーブルをセットアップします。
  • ステップ3:AWS SAMまたはCloudFormationを使用してAWSリソースをデプロイします。
  • ステップ4:Bedrockモデルのエンドポイントと環境変数を設定します。
  • ステップ5:フロントエンドアプリケーションをローカルで実行するか、AWS Amplify経由で展開します。
  • ステップ6:商品や在庫に関する質問をしてチャットインターフェースをテストします。
  • ステップ7:ワークフローをカスタマイズし、既存のeコマースシステムと連携します。

プラットフォーム

  • web

AWS Bedrock Retail Agentの主な特長・利点

コア機能

  • 会話型リテールチャット
  • パーソナライズされた商品推奨
  • リアルタイム在庫検索
  • 注文シミュレーション
  • 取得強化生成
  • シームレスなAWS Bedrock統合

利点

  • 顧客エンゲージメントの向上
  • AWSサンプルによる迅速な開発
  • スケーラブルなAWSインフラ
  • カスタマイズ可能なリテールワークフロー
  • 簡単なeコマース統合

AWS Bedrock Retail Agentの主な使用ケース・アプリケーション

  • 商品推奨チャットボット
  • 在庫確認アシスタント
  • 注文案内とサポート
  • 自動カスタマーサポート

AWS Bedrock Retail AgentのFAQs

AWS Bedrock Retail Agent会社情報

AWS Bedrock Retail Agent のレビュー

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AWS Bedrock Retail Agentの主な競合と代替品は?

  • Google Retail AI Search
  • IBM Watson Assistant for Retail
  • Microsoft Bot Framework
  • Salesforce Einstein Bots

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