Amazon Bedrockをすぐに触れるPlaygroundを試してみる：Text編

本記事は [Amazon Bedrock Advent Calendar 2023 by ナレコム](https://qiita.com/advent-calendar/2023/bedrock-knowledgecommunication) の8日目の記事です。

Amazon Bedrock Advent Calendar 2023 by ナレコム ではAmazon Bedrockの基本的な概要から具体的な各モデルの作り方や事例紹介などを行っていきます。

### はじめに
Amazon Bedrockには、すぐにAmazon Bedrockを試したい人が簡単に使えるPlaygroundが用意されています。プログラミング不要で、コンソール上でモデルを選ぶだけで使うことができます。

主な特徴は以下です。
- プログラム不要ですぐに試せる
- 複数のモデルから選ぶことができる

Amazon Bedrockではモデルプロバイダー側に情報が渡ることがなく、自社環境にプライベートコピーしたモデルを利用することができます。その上で、どのモデルを選ぶかが重要となってきますが、Playgroundでは複数モデルに触ることができ、用途に合わせたモデルを選ぶことができます。

3つあるPlaygroundのTextでは様々な言語処理タスクをターンバイターンのインターフェースで簡単に実験できます。多くの事前トレーニングされたモデルを試すことができます。

2023年12月現在バージニア北部リージョンで、PlaygroundのTextとして選択できるモデルは以下となります。

| モデル名                          | 概要・特徴 |
|-----------------------------------|------------|
| Jurassic-2 Ultra (AI21 Labs)      | 高度なテキスト生成能力を持つ大規模言語モデル。複雑なテキスト処理や自然言語理解に適している。 |
| Jurassic-2 Mid (AI21 Labs)        | 中規模の言語モデルで、テキスト生成と処理のバランスが取れている。一般的な自然言語処理タスクに適用可能。 |
| Titan Text G1 - Lite (Amazon)     | 軽量版のテキスト処理モデル。基本的な言語処理タスクに最適で、リソースの限られた環境でも使用可能。 |
| Titan Text G1 - Express (Amazon)  | 高速なテキスト処理が可能なモデル。即時応答が求められるアプリケーションに適している。 |
| Claude (Anthropic)               | 高度なテキスト理解と生成に特化した言語モデル。幅広いテキストベースのアプリケーションに対応。 |
| Claude Instant (Anthropic)        | Claudeの即時応答版。リアルタイムのテキスト処理に最適化されている。 |
| Command (Cohere)                  | 指示に基づくテキスト生成に特化したモデル。ユーザーの要求に応じた内容を生成する。 |
| Command Light (Cohere)            | Commandの軽量版。より低いリソースでの運用を可能にする。 |
| Llama 2 Chat 13B (Meta)           | 対話型のテキスト生成に特化したモデル。自然な会話スタイルのテキスト生成が可能。 |
| Llama 2 Chat 70B (Meta)           | Llama 2 Chat 13Bの大規模版。より複雑な対話と内容生成に対応。 |


### Playgroundの使い方

#### 事前準備

Amazon Bedrockでは利用したいモデルに対して事前に利用申請を行う必要があります。多くのモデルは申請すれば即座に利用することができます。

Amazon Bedrockのコンソール左メニューから「Model access」を選択します。
右上の「**Manage model access**」をクリックして、利用してみたいモデルにチェックを入れて「Save changes」をクリックします。
一覧で Access status が「**Access granted**」となったモデルが利用可能となります。

#### Step1

Amazon Bedrockのコンソールにアクセスし、Overviewのページに移動します。

![image.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/61189/c9852c93-2e32-7476-54de-a2c47653242f.png)

画面下にある「Text」の **Open text playground** をクリックします。

#### Step2：モデル選択

![image.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/61189/f3eab4c5-04f6-d64f-0e9c-d4b9c2dcbff0.png)

モデルはAI21 Labs・Amazon・Anthropic・Cohere・Metaの5つから選ぶことができ、更に各プロバイダーから提供されているモデルを選択します。Chatと同じモデルが多いですが、Cohereが追加されています。
どのモデルにするかは、上記モデル概要を参考に選択してください。

#### Step3：Playground

![image.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/61189/2c4e2597-f730-3a20-c8a6-56995383b57b.png)

モデルを選択するとこのような画面が表示されます。ウィンドウにプロンプトを入力することで利用できます。入力は日本語でも解釈されるモデルも多いですが、基本英語となります。

ここで出来るのは以下のような内容です。ウィンドウに対して命令を入力することで、言語モデルが答えを生成してくれます。

:::note info
この文章を要約してください: [ニュース記事]
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:::note info
このストーリーの続きを書いてください: "ある晴れた日曜日、アリスは不思議な庭を散歩していました。突然、彼女は地面に小さな穴を見つけ、好奇心から中を覗き込みました。その瞬間、彼女はバランスを失って穴の中に落ちてしまいました。穴の中は思ったよりも深く、アリスは不思議な世界へと落ちていきました。"
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:::note info
この文章を要約してください: [ニュース記事]
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### まとめ

本記事では、Amazon Bedrock Advent Calendar 2023の一環として、Amazon BedrockのPlayground機能を中心に詳細を掘り下げました。Playgroundは、コンソール上で簡単に複数のモデルを選択し、試すことができるツールであり、プログラミングの知識がなくても利用可能です。

主な特長として、ユーザーはプライベートコピーしたモデルを使って、自社の環境に合わせたカスタマイズが可能です。これは、モデルプロバイダー側にデータが渡らないため、セキュリティとプライバシーを確保しながらの利用が可能であることを意味します。

PlaygroundのTextセクションでは、言語処理に特化した様々な事前トレーニングされたモデルを試すことができます。これにより、ユーザーはニュース記事の要約から創造的な物語作成まで、幅広い言語処理タスクを体験できます。

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