【AWS re:Invent】RAG アプリケーション開発の新時代：Amazon Bedrock の最新機能をご紹介

## この記事で伝えたいこと（ポイント）

Amazon Bedrock が大幅にアップデートされ、Retrieval Augmented Generation (RAG) アプリケーションの構築と運用がさらに容易になりました！ 

## はじめに

2024年12月、Amazon Bedrock に多数の新機能と強化点が追加されました。これらのアップデートにより、開発者はより正確で効率的な RAG アプリケーションを構築し、運用することができます。この記事では、これらの新機能と強化点、そしてそれらがどのように役立つのかについて詳しく解説します。

## サービスの説明

Amazon Bedrock は、基盤モデル（FM）へのアクセスを提供するフルマネージドサービスです。開発者は Bedrock を使用することで、テキスト生成、質問応答、要約、翻訳など、さまざまなユースケースに対応する生成 AI アプリケーションを構築できます。今回のアップデートでは、特に RAG アプリケーションの構築と運用に役立つ機能が多数追加されました。

### 補足：Retrieval Augmented Generation (RAG)

RAG は、基盤モデルの知識を外部データソースで強化する手法です。これにより、基盤モデルはより正確で最新の情報に基づいて応答を生成することができます。

## どんな時に利用できるか

今回の Amazon Bedrock のアップデートは、以下のような場合に特に役立ちます。

* **より正確で関連性の高い応答を生成したい場合:**  Rerank API を使用することで、基盤モデルが生成した応答の候補を並べ替え、最も適切な応答を選択することができます。[参考：Amazon Bedrock が Rerank API をサポートしました](https://aws.amazon.com/jp/about-aws/whats-new/2024/12/amazon-bedrock-rerank-api-accuracy-rag-applications/)
* **大量のデータから効率的に情報を取得したい場合:** Knowledge Bases の新機能により、大量のデータの取り込み、検索、フィルタリング、および構造化データの取得が容易になります。[参考：Amazon Bedrock Knowledge Bases コネクタを使用して、あらゆるデータソースからデータを簡単に取り込めるようになりました](https://aws.amazon.com/jp/about-aws/whats-new/2024/12/amazon-bedrock-knowledge-bases-connectors-ingestion-data/)
* **RAG アプリケーションの構築と運用を効率化したい場合:** 
    * [参考：Amazon Bedrock Knowledge Bases が Streaming RetrieveAndGenerateStream API のサポートを開始](https://aws.amazon.com/jp/about-aws/whats-new/2024/12/amazon-bedrock-knowledge-bases-streaming-retrieveandgeneratestream-api/) 
    * [参考：Amazon Bedrock Knowledge Bases が GraphRAG プレビューのサポートを開始](https://aws.amazon.com/jp/about-aws/whats-new/2024/12/amazon-bedrock-knowledge-bases-graphrag-preview/) 
    などの新機能により、RAG アプリケーションの開発プロセスを簡素化できます。
* **データ処理を自動化したい場合:**  Data Automation プレビューを使用することで、データの分類、抽出、変換などのタスクを自動化できます。[参考：Amazon Bedrock Data Automation プレビューを使用して、データの分類、抽出、変換を自動化](https://aws.amazon.com/jp/about-aws/whats-new/2024/12/amazon-bedrock-data-automation-available-preview/)
* **マルチモーダルデータを活用したい場合:** Knowledge Bases がマルチモーダルデータを処理できるようになり、画像などの非構造化データも RAG アプリケーションで活用できるようになりました。[参考：Amazon Bedrock Knowledge Bases がマルチモーダルデータの処理をサポート](https://aws.amazon.com/jp/about-aws/whats-new/2024/12/amazon-bedrock-knowledge-bases-processes-multimodal-data/)
* **Amazon Kendra と連携してセマンティック検索を強化したい場合:**  Amazon Kendra GenAI Index を使用することで、より高度なセマンティック検索と情報取得が可能になります。[参考：Amazon Kendra GenAI Index のご紹介: 強化されたセマンティック検索と取得機能](https://aws.amazon.com/jp/blogs/machine-learning/introducing-amazon-kendra-genai-index-enhanced-semantic-search-and-retrieval-capabilities/)
* **Amazon Aurora と連携してベクトルストアを構築したい場合:**  Amazon Aurora Quick Create を使用することで、Bedrock Knowledge Bases 用のベクトルストアを簡単に作成できます。[参考：Amazon Aurora Quick Create を使用して Amazon Bedrock Knowledge Bases 用のベクトルストアを迅速に作成](https://aws.amazon.com/jp/about-aws/whats-new/2024/12/amazon-aurora-quick-create-vector-store-bedrock-knowledge-bases/)
* **複数のエージェントを連携させて複雑なタスクを処理したい場合:**  Multi-Agent Collaboration プレビューを使用することで、複数のエージェントを連携させて複雑なタスクを解決できます。[参考：Amazon Bedrock Multi-Agent Collaboration プレビューを使用して、複数のエージェントを連携させて複雑なタスクを解決](https://aws.amazon.com/jp/about-aws/whats-new/2024/12/amazon-bedrock-multi-agent-collaboration/)
* **プロンプトのキャッシュとルーティングを最適化したい場合:** 
    * [参考：Amazon Bedrock Prompt Caching プレビューを使用してプロンプトをキャッシュし、レイテンシーを削減](https://aws.amazon.com/jp/about-aws/whats-new/2024/12/amazon-bedrock-preview-prompt-caching/)
    * [参考：Amazon Bedrock Intelligent Prompt Routing プレビューを使用して、基盤モデル (FM) のプロンプトを動的にルーティング](https://aws.amazon.com/jp/about-aws/whats-new/2024/12/amazon-bedrock-intelligent-prompt-routing-preview/)
    を使用することで、プロンプトの管理とルーティングを最適化できます。
* **生成 AI アプリケーションの安全性を確保したい場合:** 
    * [参考：Amazon Bedrock Guardrails Automated Reasoning Checks プレビューを使用して、基盤モデル (FM) の推論を検証](https://aws.amazon.com/jp/about-aws/whats-new/2024/12/amazon-bedrock-guardrails-automated-reasoning-checks-preview/)
    * [参考：Amazon Bedrock Guardrails Multimodal Toxicity Detection プレビューで画像コンテンツの毒性を検出](https://aws.amazon.com/jp/about-aws/whats-new/2024/12/amazon-bedrock-guardrails-multimodal-toxicity-detection-image-content-preview/)
    を使用することで、生成 AI アプリケーションの安全性を向上させることができます。

### 補足：Amazon Kendra

Amazon Kendra は、機械学習を搭載したインテリジェント検索サービスです。大量のドキュメントから関連性の高い情報を迅速かつ正確に検索することができます。

### 補足：Amazon Aurora

Amazon Aurora は、MySQL および PostgreSQL と互換性のある、クラウドネイティブなリレーショナルデータベースサービスです。高可用性、スケーラビリティ、およびセキュリティに優れています。

## まとめ

今回の Amazon Bedrock のアップデートは、RAG アプリケーションの開発と運用を大幅に強化するものです。開発者はこれらの新機能を活用することで、より正確で効率的な生成 AI アプリケーションを構築することができます。


## おわり