Search Results Amazon Augmented AI

「Retrieval Augmented GenerationとLangChain Agentsを使用して、内部情報へのアクセスを簡素化する」

この投稿では、顧客が内部文書を検索する際に直面する最も一般的な課題について説明し、AWSサービスを使用して内部情報をより有用にするための生成型AI対話ボットを作成するための具体的なガイダンスを提供します組織内に存在するデータのうち、非構造化データが全体の80％を占めています[...]

「LangchainとDeep Lakeでドキュメントを検索してください！」

イントロダクション langchainやdeep lakeのような大規模言語モデルは、ドキュメントQ&Aや情報検索の分野で大きな進歩を遂げています。これらのモデルは世界について多くの知識を持っていますが、時には自分が何を知らないかを知ることに苦労することがあります。それにより、知識の欠落を埋めるためにでたらめな情報を作り出すことがありますが、これは良いことではありません。しかし、Retrieval Augmented Generation（RAG）という新しい手法が有望です。RAGを使用して、プライベートな知識ベースと組み合わせてLLMにクエリを投げることで、これらのモデルをより良くすることができます。これにより、彼らはデータソースから追加の情報を得ることができ、イノベーションを促進し、十分な情報がない場合の誤りを減らすことができます。 RAGは、プロンプトを独自のデータで強化することによって機能し、大規模言語モデルの知識を高め、同時に幻覚の発生を減らします。学習目標 1. RAGのアプローチとその利点の理解 2. ドキュメントQ&Aの課題の認識 3. シンプルな生成とRetrieval Augmented Generationの違い 4. Doc-QnAのような業界のユースケースでのRAGの実践この学習記事の最後までに、Retrieval Augmented Generation（RAG）とそのドキュメントの質問応答と情報検索におけるLLMのパフォーマンス向上への応用について、しっかりと理解を持つことができるでしょう。この記事はデータサイエンスブログマラソンの一環として公開されました。はじめにドキュメントの質問応答に関して、理想的な解決策は、モデルに質問があった時に必要な情報をすぐに与えることです。しかし、どの情報が関連しているかを決定することは難しい場合があり、大規模言語モデルがどのような動作をするかに依存します。これがRAGの概念が重要になる理由です。…

「GenAIソリューションがビジネス自動化を革新する方法：エグゼクティブ向けLLMアプリケーションの解説」

最近、バイオファーマ企業の製造エグゼクティブとの協力により、私たちは生成型AI、具体的には大規模な言語モデル（LLM）の世界に深く入り込み、それらがどのように利用できるかを探求しました...

ARとAI：拡張現実におけるAIの役割

イントロダクション AI（人工知能）と拡張現実（AR）の画期的なテクノロジーによって、数値産業は変革されています。AIは機械に人間の思考や意思決定を行わせる一方、ARはデジタル情報を物理環境に重ね合わせます。これら2つの先端技術が組み合わさることで、新たな可能性が開かれます。本記事では、AIとARの統合について、基礎知識、シナジー効果、および異なる産業への潜在的な影響について議論します。 AIと拡張現実の概要拡張現実（AR）： ARは、コンピュータ生成の画像、映画、情報を現実世界に重ね合わせて、私たちの現実体験を変えるテクノロジーです。仮想現実とは異なり、完全にシミュレーションされた環境にユーザーを融合させるのではなく、拡張現実（AR）は現実世界にデジタルの要素を追加します。人工知能（AI）： AIは、従来、人間の知能を必要とするタスクを実行できる機械を作り出すことを指します。これには、意思決定、問題解決、音声認識、言語翻訳などが含まれます。AIシステムはデータから学習し、環境に応じて変化することができます。関連記事：アルゴリズムのバイアスの理解：種類、原因、事例なぜAIを拡張現実に統合するのか？ AIとARの統合は、いくつかの理由から重要です：ユーザーエクスペリエンスの向上： AIの能力により、ARアプリケーションはユーザーの環境、好み、行動を分析・理解することができるため、より個別化された没入型のエクスペリエンスを提供することができます。リアルタイムの意思決定： AIアルゴリズムは、大量のデータをリアルタイムで分析する能力があり、ユーザーの環境の変化に迅速に対応することができるため、ARアプリは素早く反応することができます。物体認識の向上： AIによる拡張現実は、現実世界の物体を正確に認識・追跡することができるため、ゲーム、小売り、ナビゲーションに適しています。効率的なデータ処理： AIは、ARアプリがさまざまなセンサーやカメラからのデータを処理・解釈するのを支援し、よりスムーズで正確なAR体験を実現します。多様性： AIとARは、ゲーム、教育から医療や製造に至るまで、さまざまな用途があります。拡張現実の理解 ARとその応用の定義その名の通り、拡張現実は物理世界にデジタルデータを追加します。テキスト、映画、インタラクティブな機能、3Dモデルなど、さまざまな要素が含まれます。拡張現実のさまざまな用途には、次のようなものがあります：ゲーム：…

「Amazon SageMaker JumpStartを使用して、Generative AIとRAGを活用して安全なエンタープライズアプリケーションを構築する」

この投稿では、AWS Amplifyを使用してセキュアなエンタープライズアプリケーションを構築し、Amazon SageMaker JumpStart基盤モデル、Amazon SageMakerエンドポイント、およびAmazon OpenSearch Serviceを呼び出して、テキストからテキストまたはテキストから画像への変換、およびRetrieval Augmented Generation（RAG）の作成方法を説明しますこの投稿を参考にして、AWSサービスを使用してジェネレーティブAI領域のセキュアなエンタープライズアプリケーションを構築するために利用できます

ファッションを先導する生成AI

イントロダクション Generative AIとファッションの融合により、ファッションはクリエイティブなシナジーの旅に乗り出します。このブログでは、Generative AIがファッションに与える劇的な影響が明らかにされ、無限のイノベーション、個別化された体験、持続可能な実践が促進されています。独自のデザインとトレンド予測を通じて視点が広がり、ファッションの本質が変わります。この進歩は倫理的なデザインと持続可能性を受け入れ、環境に優しい手法に新たな命を与えます。Generative AIは、持続可能なファッション革命の推進力として浮上し、革新的な素材、廃棄物削減、サーキュラーファッションを取り入れ、産業の未来を再構築しています。学習目標 Generative AIがファッション業界に与える変革的な影響についての洞察を得る。ジェネラティブAIを探求することで、ファッションデザインにおけるバーチャルクチュールとその革命的な潜在能力を理解を深める。ファッション業界における人間の創造力とAIのイノベーションのシナジーを探求する。共同デザインの変革的な可能性を明らかにする。この記事はData Science Blogathonの一部として公開されました。ファッションにおけるGenerative AIの力 Generative AIは、美学とイノベーションが交わる領域で伝統的な制約を超え、ファッション業界を変革しています。Generative AIは計算的な創造性の具現化です。アルゴリズムとニューラルネットワークの複雑なシンフォニーとして機能します。様々な情報源からパターン、スタイル、データを吸収し、個性と自己表現が最も重要な要素となるファッションで、新しく斬新なアウトプットを生み出します。Generative AIは、独自性のある側面を提供します。この技術により、デザイナーは美しく個人的なアパレルを作り出し、着る人の本質に共鳴するものとなります。さらに、Generative AIとファッション業界全体との相互リンクを探求します。ファッション企業は競争が激化する市場で差別化を図るために努力しています。Generative AIは創造性を活性化させ、ブランドが注目を集め、興味を引くコレクションを作成することを可能にします。この技術は実験の場を提供し、デザイナーが伝統の限界に挑戦し、未踏の領域に進出することを推進します。 Generative AIの実践的な応用…

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「Retrieval Augmented GenerationとLangChain Agentsを使用して、内部情報へのアクセスを簡素化する」

「LangchainとDeep Lakeでドキュメントを検索してください！」

「GenAIソリューションがビジネス自動化を革新する方法：エグゼクティブ向けLLMアプリケーションの解説」

ARとAI：拡張現実におけるAIの役割

「Amazon SageMaker JumpStartを使用して、Generative AIとRAGを活用して安全なエンタープライズアプリケーションを構築する」

ファッションを先導する生成AI

「HaystackパイプラインとAmazon SageMaker JumpStartを使用して、LLMsを用いたエンタープライズ検索のための本番用ジェネレーティブAIアプリケーションを構築する」

「Amazon SageMaker 上での LLM を使用した多言語対応の知識型ビデオおよび音声の質疑応答システム」

「LLMを使用して、会話型のFAQ機能を搭載したAmazon Lexを強化する」

オリジナルのPDFのフォーマットを保持し、Amazon Textract、Amazon Translate、およびPDFBoxで翻訳されたドキュメントを表示します

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