万能なmodelos baseツール

多様な用途に対応可能なmodelos baseツールを利用して、業務の効率化と柔軟性を実現しましょう。

modelos base

  • AWS Bedrock上でLangChainを使用してカスタマイズ可能なAIエージェントを構築するソリューション。基盤モデルとカスタムツールを活用。
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    Amazon Bedrock Custom LangChain Agentとは?
    Amazon Bedrock Custom LangChain Agentは、AWS Bedrockの基盤モデルとLangChainを組み合わせてAIエージェントを構築するリファレンスアーキテクチャとコード例です。ツールセット(API、データベース、RAGリトリーバー)を定義し、エージェントポリシーやメモリを設定し、多段階推論フローを呼び出します。低遅延のストリーミング出力をサポートし、コールバックハンドラーを用いてモニタリングを行い、IAMロールを利用したセキュリティを確保します。このアプローチにより、顧客サポート、データ分析、ワークフロー自動化のためのインテリジェントアシスタントの展開が迅速になります。
    Amazon Bedrock Custom LangChain Agent コア機能
    • AWS Bedrockの基盤モデル(Claude、Jurassic-2、Titan)との連携
    • カスタムツールの作成と登録
    • LangChainエージェントのオーケストレーション
    • インメモリと外部メモリへの対応
    • ストリーミングレスポンスの処理
    • ロギングと監視用コールバックハンドラー
    • IAM認証による安全なアクセス制御
    Amazon Bedrock Custom LangChain Agent 長所と短所

    短所

    IAMロールやS3バケットの詳細など、一部のコンポーネントがハードコーディングされており、手動での調整が必要です。
    AWSエコシステムに依存しており、AWSユーザーに利用が制限される可能性があります。
    カスタムプロンプトやツール統合の作成は複雑で、高度な知識が必要です。
    サービス利用に関する直接的な価格情報が提供されていません。
    LangChainやStreamlitへの依存が展開オプションを制約する可能性があります。

    長所

    AWSサービスとLLMを統合するモジュラーエージェントフレームワークを提供します。
    Amazon Titanの埋め込みを使用した高度なベクトル検索でドキュメント検索を強化します。
    プログラム制御されたAWS SDKを介してLambda関数のデプロイを自動化します。
    Streamlitを使用して簡単でインタラクティブなチャットボットインターフェースの展開を可能にします。
    コードとエージェント設計はカスタム修正のために公開されています。
  • プロンプトチェーン、計画、実行ワークフローを備えたAWS Bedrock対応のAIエージェントを構築するPythonベースのツールキット。
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    Bedrock Engineerとは?
    Bedrock Engineerは、Amazon TitanやAnthropic ClaudeなどのAWS Bedrock基盤モデルを活用したAIエージェントを構築するための構造化されたモジュール式の方法を開発者に提供します。データ取得、ドキュメント分析、自動推論、多段階の計画を行うサンプルワークフローを含みます。セッションコンテキストを管理し、AWS IAMと連携して安全なアクセスを確保し、カスタマイズ可能なプロンプトテンプレートをサポートします。定型コードを抽象化することで、チャットボット、要約ツール、インテリジェントアシスタントの開発を加速し、AWSマネージドインフラによるスケーラビリティとコスト最適化を実現します。
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