2024/8/16 9:00:00 ~ 2024/8/19 9:00:00 (JST)
最近の発表
Second-generation Amazon FSx for NetApp ONTAP now available in 2 additional Regions
Amazon FSx for NetApp ONTAP 第2世代ファイルシステムが、米国西部（北カリフォルニア）とヨーロッパ（フランクフルト）の2つのAWSリージョンで利用可能になりました。\n Amazon FSx を使用すると、機能豊富な高性能ファイルシステムをクラウドでより簡単に、より費用対効果の高い方法で起動、運用、拡張できます。ONTAPファイルシステム向け第2世代のFSxでは、最大12組の高可用性（HA）対応のファイルサーバを使用してファイルシステムを作成または拡張できるため、第1世代のファイルシステムよりもパフォーマンスの拡張性と柔軟性が高まり、ワークロードに最大72 GBpsのスループットと1 PiBのプロビジョニングされたSSDストレージが提供されます。 今回の地域拡張により、ONTAPファイルシステム向けの第2世代FSxは、米国東部（バージニア北部、オハイオ）、米国西部（北カリフォルニア、オレゴン）、ヨーロッパ（フランクフルト、アイルランド）、アジア太平洋（シドニー）のAWSリージョンで利用できるようになりました。第 2 世代のマルチ AZ ファイルシステムを 1 つの HA ペアで、シングル AZ ファイルシステムを、最大 12 の HA ペアでシングル AZ ファイルシステムを作成できます。詳細については、FSx for ONTAP ユーザーガイドをご覧ください。
本日より、PropertyGraphIndex を有効にし、Amazon Neptune に保存されているナレッジグラフを LlamaIndex と組み合わせることで、グラフ取得-拡張生成 (GraphRag) アプリケーションを構築できます。LlamaIndex は、Amazon Bedrock で利用できるような大規模言語モデル (LLM) を使用してアプリケーションを構築するための一般的なオープンソースフレームワークです。TextToCypher Retrieverによる自然言語クエリ、Cypher Template Retrieverによるナレッジグラフ検索、およびサポートされているエクストラクターとリトリーバーによるKnowledge Graph拡張RAGの作成とクエリを追加する機能を紹介できることを嬉しく思います。\n ジェネレーティブ AI アプリケーションを構築しているお客様は、LLM 出力が適切で正確かつ有用であることを確認するために、検索拡張生成 (RAG) をよく使用します。RAGはモデルを再トレーニングせずに特定のドメイン知識を統合することでLLMの機能を強化しますが、関連情報が複数のソースや文書に分散していると、RAGアプリケーションは依然として大きな課題に直面する可能性があります。ナレッジグラフは組織の情報を統合、統合し、GraphRagがコンテンツ全体で概念とエンティティを関連付けることを可能にします。GraphRag アプリケーションの PropertyGraphIndex を使用すると、ナレッジグラフ内のノードとリレーションシッププロパティのインデックス作成とクエリを効率的に行うことができ、特定の属性に基づいて関連データをすばやく取得できます。今回の発表により、テキストを OpenCypher クエリに簡単に変換できるようになり、ナレッジグラフの操作やナレッジグラフからのインサイトの抽出が容易になりました。さらに、一般的な OpenCypher クエリには定義済みのテンプレートを利用できるため、クエリ構築プロセスが合理化され、アプリケーション間の一貫性が確保されます。PropertyGraphIndexは、複雑なマルチホップ検索を処理する場合でも、単純なクエリを処理する場合でも、GraphRagソリューションの全体的なパフォーマンスと機能を大幅に向上させます。 開始するには、Amazon Neptune GraphStore のドキュメントをご覧ください。
SageMaker Canvas unlocks no-code ML and data preparation at petabyte-scale
Amazon SageMaker Canvas は、ペタバイト規模のデータセットをサポートできるようにすることで、企業がデータの可能性を最大限に活用できるようにしています。本日より、大規模なデータセットをインタラクティブに準備し、エンドツーエンドのデータフローを作成し、ペタバイト単位での AutoML 実験を開始できるようになりました。これは、以前の 5 GB の制限から大幅に増加しています。50 以上のコネクター、直感的な「データとのチャット」インターフェイス、ペタバイトのサポートにより、Canvas はスケーラブルでローコード/ノーコードの ML ソリューションを提供し、実際のエンタープライズユースケースを処理できます。\n 本日より、Canvas ではランダムや層別化などの新しいサンプリング手法を利用できるようになり、最大 20 万行 (10 倍に増加) のサンプリングが可能になります。これにより、EMR Serverlessとの新しいシームレスな統合を活用して、データセット全体を処理する前に、データ品質に関する洞察を簡単に収集し、データ変換の影響をインタラクティブに理解することができます。Canvasは、5GBを超えるデータの処理を、サンプリング、準備、モデル構築、推論のすべてにわたってEMR Serverlessに自動的にスケーリングし、直感的な体験を通じてデータの予測可能性を最大限に引き出します。EMR サーバーレスを使用すると、追加の EMR 価格設定コストが発生します。 新しいペタバイトのサポートと改善されたインタラクティブエクスペリエンスは、SageMaker Canvas が提供されているすべての AWS リージョンで利用できます。 コード不要の ML や大規模データセットのデータ準備を始めるには、当社の技術文書を使用して Canvas ドメインとユーザープロファイルで「大規模データ処理設定」を有効にし、AWS Machine Learning ブログで新機能の使い方を学んでください。既存のユーザーは、ドキュメントに従って SageMaker ドメイン設定を更新し、Canvas ワークスペースからログアウトし、再度ログインして最新バージョンにアクセスする必要があります。
Blueprints simplify agent-based automation on Amazon Bedrock
Amazon Bedrockのお客様は、ブループリントを活用してエージェントの使用をすぐに開始できるようになりました。ブループリントは、お客様の一般的なユースケースに最適化された、あらかじめ作成されたテンプレートの集まりです。これらのテンプレートにより、Amazon Bedrock のお客様は、複雑な設定や長い開発サイクルを必要とせずに、エージェントベースのアプリケーションをすばやく試すことができます。\n エージェントブループリントは AWS QuickStart GitHub リポジトリでホストされているオープンソースのテンプレートです。ビルド済みのテンプレートにはサンプルアクションとナレッジベースが付属しているため、お客様はエージェントの機能を簡単に試して詳しく学ぶことができます。さらに、テンプレートには一般的なユースケースに合わせてカスタマイズされたプロンプトが含まれているため、お客様はオートメーションソリューションを最適化するための迅速なエンジニアリングにかかる貴重な時間と労力を節約できます。 ブループリントは無料で使用でき、お客様はブループリントをデプロイしたときに、標準の InvokeModel 料金など、作成したリソースに対してのみ料金を支払います。Agents for Amazon Bedrock のブループリントの詳細については、ドキュメンテーションウェブサイトをご覧ください。
AWS Blogs
Amazon Web Services ブログ (日本語)
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