2024/7/10 9:00:00 ~ 2024/7/11 9:00:00 (JST)

最近の発表

Amazon MWAA now available in nine additional Regions

Apache Airflow (MWAA) 向け Amazon マネージドワークフローは、アジアパシフィック (ジャカルタ)、アジアパシフィック (ハイデラバード)、アジアパシフィック (メルボルン)、中東 (UAE)、ヨーロッパ (スペイン)、ヨーロッパ (チューリッヒ)、カナダ西部 (カルガリー)、イスラエル (テルアビブ)、アジアパシフィック (大阪) の 9 つの新しい AWS リージョンで利用できるようになりました。\n Amazon MWAA は Apache Airflow 向けのマネージドサービスです。これにより、基盤となるインフラストラクチャを管理するという運用上の負担なしに、現在と同じ使い慣れた Apache Airflow プラットフォームを使用してワークフローを調整し、スケーラビリティ、可用性、およびセキュリティを向上させることができます。Amazon MWAA の使用方法の詳細については、製品ページをご覧ください。 AWS のリージョンとサービスの詳細については、AWS リージョンの表をご覧ください。Amazon MWAA の詳細については、Amazon MWAA ドキュメントをご覧ください。 Apache、Apache Airflow、および Airflow は、米国およびその他の国における Apache ソフトウェア財団の登録商標または商標です。

AWS License Manager now integrates with Red Hat Subscription Manager

AWS ライセンスマネージャは Red Hat サブスクリプションマネージャ (RHSM) と統合され、Amazon EC2 での Red Hat Enterprise Linux (RHEL) の使用に関する詳細な情報が得られるようになりました。RHSM のインスタンスとサブスクリプションデータに License Manager から直接アクセスできるようになったため、AWS での RHEL 使用量のコスト最適化とコンプライアンスをより適切に管理できます。\n 既にライセンスマネージャーを使用して、AWS が提供する Amazon マシンイメージ (AMI) から起動された Amazon EC2 上の RHEL インスタンスを検出して追跡できるようになりました。ライセンスマネージャーを RHSM と統合して、カスタム RHEL イメージから起動されたインスタンスに関する情報を表示できるようになりました。この新機能は、お客様が AWS で使用中の RHEL インスタンスとサブスクリプションを見つけたり、AWS と Red Hat の両方から購入したサブスクリプションがインスタンスに割り当てられている場合に二重支払いが発生するケースを特定したりするのに役立ちます。 この機能は、AWS License Manager が利用可能なすべての AWS リージョンで利用できます。 開始するには、AWS License Manager コンソールにアクセスし、左側のナビゲーションにある Linux サブスクリプションタブを選択してください。初めてユーザーは AWS License Manager 設定に移動し、Linux サブスクリプションデータを収集したいリージョンを選択し、AWS Organizations とのリンクを設定してクロスアカウントビューを表示します。プロセスのこの部分が完了すると、統合を完了するために RHSM API トークンの提供を求められます。詳細については、AWS License Manager ユーザーガイドの Linux サブスクリプションセクションを参照してください。

Amazon QuickSight launches a 20x higher limit for SPICE JOIN

Amazon QuickSight は、SPICE データセットを結合する際のテーブルサイズ制限が 1 GB から 20 GB に引き上げられたことを発表できることを嬉しく思います。以前は、顧客がデータを準備し、SPICE を含むさまざまなソースのテーブルを結合する場合、2 次テーブルの合計サイズは 1 GB 未満でなければなりませんでした。この制限により、QuickSight のお客様は、大規模なデータセットを処理して複雑なデータモデルを構築するために、上流のデータパイプラインで回避策を見つけることを余儀なくされることがよくありました。セカンダリテーブルに新たに 20 GB の制限が設けられたことで、ユーザーは以前の 20 倍の容量で SPICE テーブルを結合できるようになり、QuickSight のデータ準備機能が大幅に強化されました。今回のアップグレードでは、SPICE の取り込みを活用することで、ソース間の大規模な結合タスクも可能になります。詳細については、こちらをご覧ください。\n 20 GB 制限付きの新しい SPICE JOIN は、米国東部 (バージニア北部およびオハイオ)、米国西部 (オレゴン)、カナダ、サンパウロ、ヨーロッパ (フランクフルト、ストックホルム、パリ、アイルランド、ロンドン、チューリッヒ、ミラノ)、アジアパシフィック (ムンバイ、ソウル、シンガポール、シドニー、東京、ジャカルタ)、ケープタウン、AWS GovCloud (米国西部) のすべてのクイックサイトリージョンで Amazon QuickSight エンタープライズエディションで利用できるようになりました。) 地域。

Guardrails for Amazon Bedrock can now detect hallucinations & safeguard apps using any FM

Guardrails for Amazon Bedrockを使用すると、お客様はアプリケーション要件と責任あるAIポリシーに基づいて保護手段を実装できます。本日、guardrails はコンテキストに応じたグラウンディングチェックを追加し、新しい ApplyGuardrail API を導入しました。これにより、あらゆる基盤モデル (FM) を使用して信頼できるジェネレーティブ AI アプリケーションを構築できます。\n 顧客は、会社のソースデータに基づいて根拠のある (信頼できる) 応答を生成するために、FMに本来備わっている機能を頼りにしています。ただし、FM は複数の情報を混同して、誤った情報や新しい情報を生成することがあり、アプリケーションの信頼性に影響します。Guardrailsは、コンテキストに基づくグラウンディング・チェックにより、RAG（検索拡張生成）や会話型アプリケーションのモデル応答から幻覚を検出できるようになりました。このセーフガードは、参照元に基づいて事実に反し、ユーザーのクエリとは無関係な応答を検出してフィルタリングするのに役立ちます。顧客は信頼度閾値を設定して、根拠や関連性の低い回答をフィルタリングできます。 さらに、さまざまな FM を使用する保護アプリケーションの選択肢をサポートするために、Guardrails は ApplyGuardrail API をサポートするようになりました。これにより、Amazon Bedrock ですでにサポートされている FM に加えて、任意のカスタム FM やサードパーティ FM のユーザー入力を評価し、応答をモデル化できます。ApplyGuardrail API により、すべてのジェネレーティブ AI アプリケーションの安全性とガバナンスを一元管理できるようになりました。 Guardrails は、単一のソリューションで安全性、プライバシー、信頼性の保護を提供する大手クラウドプロバイダーが提供する唯一のソリューションです。コンテキストに基づくグラウンディングチェックと ApplyGuardrail API は、Amazon Bedrock 用ガードレールがサポートされているすべての AWS リージョンでサポートされています。 Amazon Bedrock 用ガードレールについて詳しくは、特集ページにアクセスしてニュースブログをご覧ください。

AWS Backup now supports Amazon Elastic Block Store (EBS) Snapshots Archive in backup policies

本日、AWS Backup はバックアップポリシーで Amazon EBS スナップショットアーカイブのサポートを発表しました。これにより、お客様は AWS Backup で作成された Amazon EBS スナップショットを AWS 組織レベルで Amazon EBS スナップショットアーカイブに自動的に移動できます。Amazon EBS スナップショットアーカイブは、アクセス頻度が低く、頻繁に取り出す必要のないスナップショットを対象とした、低コストの長期ストレージ階層です。組織の管理アカウントを使用して、アカウント全体の Amazon EBS スナップショットのアーカイブポリシーを設定できるようになりました。\n 開始するには、AWS Organizations の管理アカウントから新しい AWS Backup ポリシーを作成するか、既存の AWS Backup ポリシーを編集してください。AWS Backup ポリシーを使用して Amazon EBS スナップショットを Amazon EBS スナップショットアーカイブに移行し、AWS Backup のサポートされているその他のリソースとともにライフサイクルを管理できます。Amazon EBS スナップショットはインクリメンタルであり、前回のスナップショット以降の変更のみを保存し、頻繁にアクセスする必要がある日次および週次のバックアップをコスト効率よく処理できます。また、Amazon EBS スナップショットに数か月ごとにアクセスするだけで、長期的な規制要件に備えて保存しておくこともできます。このような長期スナップショットについては、AWS Backup で管理されている Amazon EBS スナップショットを Amazon EBS スナップショットアーカイブ階層に移行して、フルスナップショットを低コストで保存できるようになりました。 バックアップポリシーにおける Amazon EBS スナップショットアーカイブの AWS バックアップサポートは、AWS バックアップ、AWS バックアップポリシー、EBS スナップショットアーカイブが利用できるすべての商用リージョンと AWS GovCloud (米国) リージョンで利用できます。AWS 組織 API または CLI を使用して開始できます。詳細については、当社のドキュメントをご覧ください。

Amazon Cognito is now available in Canada West (Calgary) Region

本日より、お客様はカナダ西部 (カルガリー) リージョンで Amazon Cognito を使用できます。Cognito では、認証、承認、ユーザー管理をウェブアプリやモバイルアプリに簡単に追加できます。このサービスは数百万人のユーザーにまで拡張可能で、Apple、Facebook、Google、Amazon などのソーシャル ID プロバイダーや、SAML 2.0 や OpenID Connect などの標準によるエンタープライズ ID プロバイダーへのサインインをサポートしています。\n このリージョンの追加により、Amazon Cognito は世界中の 30 の AWS リージョンで利用できるようになりました。Amazon Cognito が利用できるリージョンのリストについては、AWS リージョン表を参照してください。Amazon Cognito の詳細については、製品ドキュメントページを参照してください。開始するには、Amazon Cognito のホームページにアクセスしてください。

Amazon Q Developer is now available in SageMaker Studio

フルマネージド型の機械学習サービスである Amazon SageMaker が、SageMaker Studio で Amazon Q Developer の一般提供が開始されたことを発表しました。SageMaker Studio のお客様は、JupyterLab 統合開発環境 (IDE) 内で直接 Q デベロッパーによるジェネレーティブ AI アシスタンスを受けられるようになりました。Q Developer を利用すると、データサイエンティストと ML エンジニアは SageMaker の機能、コード生成、トラブルシューティングに関する専門家によるガイダンスを受けることができます。これにより、面倒なオンライン検索や文書レビューが不要になり、差別化されたビジネス価値の提供により多くの時間を割くことができるため、生産性が向上します。\n SageMaker Studio で JupyterLab を使用しているデータサイエンティストや機械学習エンジニアは、Amazon Q Developer を利用してモデル開発ライフサイクルを開始できます。チャット機能を利用すれば、豊富なドキュメントを調べなくても、自分のユースケースで SageMaker の機能を活用する方法を発見し、学ぶことができます。また、ユーザーは自分のニーズに合わせたコードを生成し、開発プロセスをすぐに開始できます。さらに、Q Developer を使用すれば、コードをインラインで提案したり、JupyterLab でコードを編集、説明、文書化したりするための会話による支援を受けることができます。また、ユーザーは Q Developer を活用して、エラー発生時のトラブルシューティングに役立つステップバイステップのガイダンスを受けることもできます。Q Developer の導入により、ユーザーは JupyterLab 環境内でジェネレーティブ AI アシスタンスを活用できるようになります。この統合により、データサイエンティストと ML エンジニアはワークフローを加速し、生産性を高め、ML モデルをより効率的に提供できるようになり、機械学習開発プロセスを合理化できます。 この機能は、SageMaker Studio が利用できるすべての商用 AWS リージョンで利用できます。 詳細については、製品ページとドキュメントを参照してください。

Amazon Cognito is now available in Asia Pacific (Hong Kong) Region

本日より、お客様はアジアパシフィック (香港) リージョンで Amazon Cognito を使用できます。Cognito では、認証、承認、ユーザー管理をウェブアプリやモバイルアプリに簡単に追加できます。このサービスは数百万人のユーザーにまで拡張可能で、Apple、Facebook、Google、Amazon などのソーシャル ID プロバイダーや、SAML 2.0 や OpenID Connect などの標準によるエンタープライズ ID プロバイダーへのサインインをサポートしています。\n このリージョンの追加により、Amazon Cognito は世界中の 29 の AWS リージョンで利用できるようになりました。Amazon Cognito が利用できるリージョンのリストについては、AWS リージョン表を参照してください。Amazon Cognito の詳細については、製品ドキュメントページを参照してください。開始するには、Amazon Cognito のホームページにアクセスしてください。

Customize Amazon Q Developer code recommendations, and receive chat responses in the IDE (Preview)

本日、AWS は、カスタマイズされた Amazon Q 開発者向けインラインコード推奨事項の一般提供を発表しました。Amazon Q Developer をプライベートコードベースに安全に接続し、組織の内部 API、ライブラリ、クラス、メソッド、ベストプラクティスを含めることで、より正確な提案を生成できるようになりました。プレビューでは、IDE の Amazon Q Developer チャットを使用して、内部コードベースの構造、特定の関数やライブラリの使用場所と使用方法、特定の関数、メソッド、API の機能について質問することもできます。これらの機能により、Amazon Q Developer はビルダーが社内 API やライブラリなどの使用方法を理解するために、以前に書かれたコードや内部文書を調べるのに通常費やす時間を節約できます。 \n

開始するには、まず AWS マネジメントコンソールで、組織のプライベートリポジトリを Amazon Q Developer に安全に接続する必要があります。Amazon Q Developer 管理者は、厳密なアクセス制御を適用して、レコメンデーションをカスタマイズするために使用するリポジトリを選択できます。管理者はどのカスタマイズを有効にするかを決定でき、特定の開発者のみがアクセスできるように、コンソールからプライベートカスタマイズへのアクセスを管理できます。カスタマイズはそれぞれ他のお客様から切り離されており、これらの新機能で構築されたカスタマイズは、Amazon Q Developer の基礎となる基盤モデルのトレーニングには使用されません。

Amazon Q Developer Pro サブスクリプションの一部として、カスタマイズされた推奨コードや IDE でのチャットをご利用いただけます。価格の詳細については、Amazon Q 開発者価格をご覧ください。これらの機能の詳細については、Amazon Q Developer を参照するか、アナウンスのブログ投稿をご覧ください。

Agents for Amazon Bedrock now support code interpretation (Preview)

アマゾンウェブサービス株式会社（AWS）は本日、Amazon Bedrockのエージェントの新しいコード解釈機能を発表しました。コード解釈により、エージェントは安全なサンドボックス環境内でコードスニペットを動的に生成して実行できるようになり、データ分析、データ視覚化、最適化問題などの複雑なユースケースにもエージェントの機能を拡張できます。\n この新機能により、開発者はラージ・ランゲージ・モデル (LLM) の事前定義済みの機能を超えて、より複雑でデータ主導型のユースケースに取り組むことができます。エージェントは、コードを生成して実行したり、さまざまなデータ型やフォーマットのファイルを処理したり、グラフを生成してユーザーエクスペリエンスを向上させることができるようになりました。また、反復的なコード実行機能により、エージェントはデータサイエンスの難しい問題を解決できるようになり、ますます複雑になるタスクをオーケストレーションできるようになります。 コード解釈は現在、バージニア北部、オレゴン、ヨーロッパ (フランクフルト) の AWS リージョンでご利用いただけます。 詳しくは、こちらをご覧ください。

Agents for Amazon Bedrock now retain memory (Preview)

Amazon Web Services, Inc.（AWS）は本日、Agents for Amazon Bedrockが複数のインタラクションにわたってメモリを長期にわたって保持できるため、開発者はユーザーのコンテキストや好みにシームレスに適応するジェネレーティブAIアプリケーションを構築でき、パーソナライズされたエクスペリエンスを強化し、複雑なビジネスプロセスをより効率的に自動化できると発表しました。\n AI アシスタントはメモリを保持することで、過去の知識を記憶し、時間の経過に伴うユーザーインタラクションから学習します。たとえば、ユーザーがフライトを予約する場合、アプリケーションはユーザーの旅行の好みを記憶して、今後の予約に備えることができます。この機能は、保険金請求処理のような複雑で複数段階のタスクに不可欠です。このようなタスクでは、継続性とコンテキスト保持によってユーザーエクスペリエンスが大幅に向上します。 メモリ保持は、クロード 3 のソネットモデルと Haiku モデルが Amazon Bedrock のエージェントをサポートしているすべての AWS リージョンで利用できます。 Amazon Bedrock のエージェントのメモリ保持について詳しくは、こちらをご覧ください。

Knowledge Bases for Amazon Bedrock now supports advanced RAG capabilities

Amazon Bedrockのナレッジベースは、フルマネージド型の検索-拡張生成 (RAG) 機能です。これにより、基盤モデル (FM) を社内のデータソースに接続して、適切で正確な回答を提供できます。チャンキングでは、長いドキュメントを小さなチャンクに分割して処理できるため、ユーザーの質問から正確な知識を取り出すことができます。本日、アドバンスド・チャンキング・オプションを導入します。1 つ目はカスタムチャンクです。これにより、お客様は独自のチャンキングコードを Lambda 関数として記述でき、LangChain や LlamaIndex などのフレームワークの既製のコンポーネントを使用することもできます。さらに、セマンティックチャンキングや階層チャンクなどの組み込みチャンクオプションもリリースしています。\n さらに、お客様はスマートパーシングを有効にして、テーブルなどのより複雑なデータから情報を抽出できます。この機能では、Amazon Bedrock 基盤モデルを使用して PDF などのファイル形式の表形式のコンテンツを解析し、検索の精度を向上させます。解析プロンプトをカスタマイズして、選択した形式でデータを抽出できます。ナレッジベースはクエリの再定式化もサポートするようになりました。この機能は、クエリをより単純なサブクエリに分割し、それぞれに関連する情報を取得して、その結果をまとめて最終的な包括的な回答にします。このようなチャンク処理、解析、高度なクエリ処理における精度の向上により、Knowledge Basesはユーザーが企業ユースケースに適した、非常に正確で関連性の高いナレッジリソースを構築できるようにします。 これらの機能は、ナレッジベースが利用できるすべての AWS リージョンでサポートされています。これらの機能の詳細と使用方法については、Amazon Bedrock のナレッジベースのドキュメントを参照するか、Amazon Bedrock コンソールにアクセスしてください。

Knowledge Bases for Amazon Bedrock now supports additional data sources (preview)

Amazon Bedrockのナレッジベースは、フルマネージド型の検索-拡張生成 (RAG) 機能です。これにより、基盤モデル (FM) を社内のデータソースに接続して、適切で正確な回答を提供できます。本日、お客様がさまざまなソースからのデータをナレッジベースに安全に取り込めるようにする新機能をリリースします。ナレッジベースが Web データソースをサポートするようになり、公開されている Web ページのインデックスを作成できるようになりました。次に、ナレッジベースでは、アトラシアン Confluence、Microsoft SharePoint、Salesforce を含む 3 つのデータコネクタが追加でサポートされるようになりました。これらのデータソースに直接接続して RAG アプリケーションを構築できます。これらの新機能により、データ移動に関連する時間とコストを削減できると同時に、接続されたデータソースの最新の変更についてナレッジベースが最新の状態に保たれます。\n お客様は、Amazon Bedrock 用の AWS マネジメントコンソールまたは CreateDataSource API を使用してこれらの新しいデータソースを設定できます。開始するには、ナレッジベースのドキュメントをご覧ください。 この機能は、ナレッジベースが利用できるすべての AWS リージョンでサポートされています。これらの機能の詳細と使用方法については、Amazon Bedrock のナレッジベースのドキュメントを参照するか、Amazon Bedrock コンソールにアクセスしてください。

Amazon Bedrock Prompt Management and Prompt Flows now available in preview

本日、Amazon Bedrockプロンプト管理とプロンプトフローのプレビューリリースを発表します。Amazon Bedrock Prompt Management はプロンプトの作成、評価、バージョン管理、共有を簡素化し、開発者とプロンプトエンジニアがそれぞれのユースケースに合った基盤モデルから最適な応答を得られるようにします。開発者はPrompt Builderを使用して、複数のFM、モデル構成、およびプロンプトメッセージを試すことができます。Prompt Builder を使用すれば、デプロイしなくても、プロンプトをその場でテストして比較できます。プロンプトを共有してダウンストリームのアプリケーションで使用するには、バージョンを作成し、API 呼び出しを行ってプロンプトを取得するだけです。さらに、Bedrock Prompt Flows では、直感的なビジュアルビルダーにより、ワークフローの作成、テスト、デプロイを迅速に行えます。開発者はビジュアルビルダーを使用して、プロンプト、ナレッジベース、Lambda 関数などのさまざまなコンポーネントをドラッグアンドドロップしてワークフローを自動化できます。

Fine-tuning for Anthropic’s Claude 3 Haiku in Amazon Bedrock (Preview)

Amazon BedrockのAnthropicのクロード3ハイクモデルの微調整がプレビューで利用可能になりました。Amazon Bedrock は、クロードモデルを微調整できる唯一のフルマネージド型サービスです。Claude 3 Haiku は Anthropic の最もコンパクトなモデルであり、Anthropic によると、そのインテリジェンスカテゴリでは市場で最も手頃で最速のオプションの 1 つです。独自のタスク固有のトレーニングデータセットを提供することで、Claude 3 Haiku を微調整してカスタマイズし、モデルの精度、品質、一貫性を高め、ジェネレーティブ AI をビジネスに合わせてさらにカスタマイズできます。\n Claude 3 Haiku を微調整することで、会社やドメインの知識をエンコードすることで、より一般的なモデルと比較して、ビジネスにとって重要な分野で優位に立つことができます。安全な AWS 環境内で Amazon Bedrock を使用して独自のデータで Claude 3 Haiku をカスタマイズし、ドメイン、組織、ユースケースに特化したアプリケーションを構築できます。Haiku を微調整し、その知識をお客様の正確なビジネス要件に適合させることで、会社独自の情報、ブランド、製品などを反映した独自のユーザーエクスペリエンスを作り出すことができます。また、分類、カスタム API とのやり取り、業界固有のデータ解釈など、ドメイン固有のアクションのパフォーマンスを向上させることもできます。Amazon Bedrock は、お客様だけがアクセスできる基本基盤モデルのコピーを別に作成し、このモデルのプライベートコピーをトレーニングします。 Amazon Bedrock の『Anthropic』の『クロード 3 ハイク』の微調整が、米国西部 (オレゴン) AWS リージョンでプレビューできるようになりました。詳細については、ローンチブログとドキュメントをご覧ください。Amazon Bedrock での Anthropic の Claude 3 Haiku 微調整のプレビューへのアクセスを検討してもらうことをリクエストするには、AWS アカウントチームに連絡するか、AWS マネジメントコンソールでサポートチケットを送信してください。サポートチケットを作成するときに、「サービス」として「Bedrock」を選択し、カテゴリとして「モデル」を選択します。

Announcing AWS App Studio preview

自然言語を使用してエンタープライズグレードのアプリケーションを作成するジェネレーティブ人工知能 (AI) を利用したサービスである AWS App Studio がプレビュー版になりました。App Studio では、ソフトウェア開発スキルのない技術専門家 (IT プロジェクトマネージャー、データエンジニア、エンタープライズアーキテクトなど) がアプリケーション開発を行えるようになり、ビジネスアプリケーションを迅速に構築できるようになり、運用に関する専門知識が不要になります。これにより、ユーザーは、アプリケーションの構築と実行という面倒な作業を省きながら、ビジネス上の問題を解決し、各自の役割における生産性を高めるのに役立つアプリケーションの構築に集中できます。\n App Studioは、以前はプロの開発者しか構築できなかったエンタープライズグレードのアプリケーションを技術者が構築するための最速かつ簡単な方法です。App StudioのジェネレーティブAI搭載アシスタントは、アプリケーション作成プロセスを加速します。まず、ビルダーは必要なアプリケーションを説明する基本的なプロンプトを書くことができます。App Studioはユーザーの意図を確認するためのアウトラインを生成し、次に複数ページのUI、データモデル、ビジネスロジックを備えたアプリケーションを構築します。その後、開発者は明確な質問をすると、App Studioがポイントアンドクリックインターフェイスを使用して変更を加える方法について詳細な回答を提供します。また、ユーザーは AWS (Amazon Aurora、Amazon DynamoDB、Amazon S3 など) や Salesforce 用の組み込みコネクターや、API コネクターを使用する何百ものサードパーティサービス (HubSpot、Twilio、Zendesk など) を使用して、アプリケーションを内部データソースに簡単に接続できます。App Studio を使用すれば、ユーザーは基盤となるコードについて考える必要がまったくありません。App Studio がデプロイ、運用、メンテナンスをすべて処理します。

App Studioでは無料でビルドでき、顧客が支払うのは公開されたアプリケーションを従業員が使った時間分だけなので、他のローコード製品と比べて最大 80% 節約できます。

App Studio は現在、米国西部 (オレゴン) AWS リージョンでプレビュー版として利用できるようになりました。

詳細を確認して使用を開始するには、AWS App Studio にアクセスし、ドキュメントを確認し、発表のブログ投稿をお読みください。

AWS announces the general availability of vector search for Amazon MemoryDB

マルチ AZ 耐久性を備えたインメモリデータベースである Amazon MemoryDB のベクター検索が一般公開されました。この機能は、ベクターの保存、インデックス作成、取得、検索に役立ちます。Amazon MemoryDB は、AWS で人気のあるベクターデータベースの中で、最も高いリコール率で最速のベクター検索パフォーマンスを実現します。MemoryDB のベクター検索は、1 桁ミリ秒単位のクエリおよび更新レイテンシーで数百万のベクターを最高レベルのスループットで保存でき、99% を超えるリコール率を実現しています。Amazon Bedrock や Amazon SageMaker などの AI/ML サービスを使用してベクター埋め込みを生成し、それを MemoryDB に保存することができます。 \n MemoryDB のベクター検索では、MemoryDB API や LangChain などのオーケストレーションフレームワークを使用して、最高のスループット、最高のリコール率、最低のレイテンシーを必要とするリアルタイム機械学習 (ML) およびジェネレーティブ AI アプリケーションを開発できます。たとえば、銀行は MemoryDB のベクター検索を使用して、取引量が多い期間中の不正取引などの異常を、誤検出を最小限に抑えながら検出できます。

MemoryDB のベクター検索は、MemoryDB が利用可能なすべての AWS リージョンで追加料金なしで利用できます。

開始するには、MemoryDB バージョン 7.1 を使用して新しい MemoryDB クラスターを作成し、AWS マネジメントコンソールまたは AWS コマンドラインインターフェイス (CLI) でベクター検索を有効にします。詳細については、MemoryDB ドキュメントのベクター検索をご覧ください。

Announcing the general availability of Amazon Q Apps

本日、AWS は、2024 年 4 月からパブリックプレビュー段階にある Amazon Q ビジネス機能の Amazon Q アプリの一般提供を発表しました。\n Amazon Q Apps を利用すると、組織のユーザーは Amazon Q Business との会話から 1 ステップで、または構築したいアプリケーションを自分の言葉で説明することで、アイデアをすばやくアプリケーションに変えることができます。Amazon Q Apps を使用すれば、ユーザーは企業データに基づいてアプリを簡単に構築、共有、カスタマイズして、タスクを合理化し、個人やチームの生産性を高めることができます。また、ユーザーは管理者が管理するライブラリにアプリを公開し、同僚と共有することもできます。Amazon Q アプリは Amazon Q Business からユーザー権限、アクセス制御、エンタープライズガードレールを継承し、安全な共有とデータガバナンスポリシーの遵守を実現しています。

Amazon Q Apps は、新機能や改善された機能により、ビジネスユーザーエクスペリエンスとコラボレーションを強化します。Amazon Q Apps のアウトプットをシームレスに作成して利用できる API を通じて、お客様は Amazon Q Apps のパワーをお好みのツールやアプリケーション環境に取り入れることができるようになりました。アプリ作成者は、元のアプリ作成プロンプトを確認して、ゼロから始めることなく新しいアプリバージョンを改良および改善したり、出力品質を向上させるためのデータソースを選択したりできるようになりました。

Amazon Q Business アプリと Amazon Q アプリは、米国東部 (バージニア北部) と米国西部 (オレゴン) の AWS リージョンでご利用いただけます。

詳細については、Amazon Q Business と AWS ニュースブログをご覧ください。

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