概要

Amazon SageMaker Unified Studio (プレビュー版) に統合されたガバナンス対象コラボレーション環境である Amazon Bedrock IDE (プレビュー版) は、開発者が生成 AI アプリケーションを迅速に構築してカスタマイズできるようにします。Amazon Bedrock の高性能基盤モデル (FM) へのアクセスを提供する直感的なインターフェイスや、ナレッジベース、ガードレール、エージェント、フローなどの高度なカスタマイズ機能を提供します。このセキュアな環境は、チームがそれぞれの要件と責任ある AI ガイドライン即した生成 AI アプリケーションの開発を迅速化できるようにします。

スキルレベルを問わず、簡単に生成 AI 開発を可能に

Amazon Bedrock IDE は、あらゆるスキルレベルのデベロッパーに簡単で使いやすいエクスペリエンスを提供することで、生成 AI アプリケーションの開発を簡素化します。デベロッパーは、その直感的なインターフェイスと合理化されたワークフローにより、Amazon Bedrock の強力な機能を活用して、プロジェクトでシームレスに共同作業できます。また、データへの統制されたアクセスが可能になり、ビジネスニーズに合った、本番環境に対応した生成 AI アプリケーションのプロトタイピング、イテレーション、デプロイをより迅速に行えます。

Bedrock Studio のようこそ画面

カスタム生成 AI アプリケーションを構築

デベロッパーは、要件、データ、ワークフロー、倫理基準に合わせて基盤モデルをカスタマイズできます。検索拡張生成 (RAG) などの機能を活用して、独自のデータソースからナレッジベースを作成し、モデル応答を特定のビジネスニーズに合わせてカスタマイズすることができます。さらに、エージェントを使用してチャットエージェントアプリケーションを構築したり、保護とプライバシー保護のためのガードレールを追加したり、さらにプロンプトエンジニアリング、機能、フローなどの高度な機能を活用して迅速なイテレーションを行ったりすることができます。これらはすべて、基盤となるサービスを詳しく調べることなく行えます。

Bedrock Studio のヘルスケアチャットボット画面

利害関係者間のシームレスなコラボレーション

Amazon Bedrock IDE は Amazon SageMaker Unified Studio に統合されているため、さまざまなスキルを持つビジネス関係者や技術関係者を含む、さまざまなチーム間でのシームレスなコラボレーションが促進されます。ユーザーは、生成 AI アプリケーションを安全な方法で共同で構築、カスタマイズ、共有できるため、信頼できる部門間のコラボレーションが可能になります。これにより、企業固有のコンテンツ生成、ワークフローの自動化、ソフトウェア開発など、さまざまな生成 AI アプリケーションをチームが協力して取り組むことができます。

Bedrock Studio の健康保険画面

高性能モデルを簡単に評価して採用

Amazon Bedrock IDE では、主要な AI 企業のさまざまな高性能な FM にアクセスできます。生成 AI プレイグラウンドエクスペリエンスにより、デベロッパーはさまざまなモデルや設定を比較できるため、モデル評価が簡単になります。自動モデル評価は、ユーザーがパフォーマンス、品質、安全性のメトリクスを評価するのにも役立ち、特定のユースケースに適したモデルを簡単に特定して採用できるようにします。

Bedrock Studio のワークスペース画面

責任ある AI ガードレールの実装

デベロッパーは、ガードレールを作成し、ユーザー入力とモデル応答の両方にコンテンツフィルターを設定することで、、生成 AI アプリケーションが適切なアウトプットを生成するようにすることができます。さまざまなカテゴリのフィルタリングレベルを設定したり、拒否されたトピックを追加したり、責任ある AI ガイドラインや望ましいアウトプットに合わせてアプリケーションを調整したりすることで、ガードレールの動作をカスタマイズできます。

Bedrock Studio のガードレール画面

お客様

  • Adastra

    私たちは、組み込みのデータガバナンスとユーザーフレンドリーなインターフェイスを使用して、複雑なデータ分析、ML、GenAI アプリケーションを構築しています。Amazon SageMaker Unified Studio が登場する前は、お客様のデータ担当者や情報担当者のために複数のツールをデプロイすることはほとんど手作業で時間がかかり、堅牢なデータアーキテクチャのプロビジョニングを確保することは困難でした。Amazon SageMaker Unified Studio のおかげで、データエンジニアと ML サイエンティストのための単一のデータワーカーツールをデプロイできるようになりました。また、データインフラストラクチャのデプロイを自動化できるため、お客様のプロセスを簡素化し、エクスペリエンスを向上させることができます。

    Adastra、Chief Technology and Strategy Officer、Zeeshan Saeed 氏
  • Toyota

    自動車事業全体に散在するサイロ化されたデータセットに対処するために、Amazon SageMaker でコネクテッドカー、販売、製造、サプライチェーン部門全体のデータを統合および管理することを検討しています。このアプローチにより、データを簡単に検索、検出、共有できるようになり、品質問題を未然に防ぎ、顧客の安全と満足度を高め、生成 AI アプリケーションの開発を簡単にするための基礎を築くことができます。

    TMNA、VP of Data, Analytics, Platforms, and Data Science、Kamal Distell 氏