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「カスタムレンズを使用して、信頼性のあるよく設計されたIDPソリューションを構築する」シリーズの第3部：信頼性

IDPウェルアーキテクチャのカスタムレンズは、AWSを使用してインテリジェントドキュメント処理（IDP）ソリューションを実行しているすべてのAWSのお客様を対象としており、AWS上で安全で効率的かつ信頼性のあるIDPソリューションを構築する方法に関するガイダンスを探していますクラウドでの本番対応のソリューションを構築するには、リソース、時間、顧客の間で一連のトレードオフが必要です

カスタムレンズを使用してウェルアーキテクチュアIDPソリューションを構築する – パート2：セキュリティ

「AWSで本番用のソリューションを構築するには、リソース、時間、顧客の期待、およびビジネスの結果との間でトレードオフを繰り返す必要がありますAWS Well-Architectedフレームワークは、AWS上でワークロードを構築する際に行う決定の利点とリスクを理解するのに役立ちますフレームワークを使用することで、現在の運用レベルと設計に関する推奨事項を学ぶことができます...」

「カスタムレンズを使用して、優れたアーキテクチャのIDPソリューションを構築する – パート1：運用の優秀さ」

「IDPウェルアーキテクチャーレンズは、AWSを使用してインテリジェントドキュメント処理（IDP）ソリューションを実行するすべてのAWSのお客様を対象としており、AWS上で安全かつ効率的で信頼性の高いIDPソリューションを構築する方法についてのガイダンスを探している方々に向けて提供されていますクラウド上で本番用のソリューションを構築するには、リソース、時間、顧客の期待などのトレードオフが必要です...」

サステイナブルな銀行業務のための生成AI – 炭素フットプリントの削減とエコフレンドリーな消費の促進

「AWSソリューションアーキテクチャーを利用することで、銀行がカスタマーの炭素排出量を削減/オフセットするのをサポートするGenerative AIの利用例を探索してください」

アクセンチュアは、AWS上でジェネレーティブAIサービスを使用して、ナレッジアシストソリューションを作成しました

この投稿はアクセンチュアのイラン・ゲラーとシュウユ・ヤンと共同で執筆されました現在、企業は内部および外部のビジネス活動において情報と知識ベースを使用する際に重大な課題に直面しています絶えず進化する運用、プロセス、ポリシー、およびコンプライアンス要件により、従業員や顧客が最新情報に追いつくことは非常に困難になることがあります

「すべてのビジネスが生成的AIを受け入れるのを支援するための新しいツールを発表します」と発表します

スタートアップから大企業まで、あらゆる規模の組織がジェネレーティブAIに取り組み始めています彼らはジェネレーティブAIを活用し、ベータ版、プロトタイプ、デモから実際の生産性向上と革新に繋げたいと考えていますしかし、組織がジェネレーティブAIをエンタープライズに導入し、実践するためには何が必要なのでしょうか？話題になるのは[…]

「ファウンデーションモデルの安全で準拠した利用を可能にする生成AIゲートウェイを作成する」

AIや機械学習（ML）の急速に進化する世界では、Foundation Models（FM）は革新を推進し、新たなユースケースを解き放つための大きな可能性を示していますしかし、組織がますますFMのパワーを利用するにつれて、データプライバシーやセキュリティ、追加費用、コンプライアンスに関する懸念が最重要視されるようになりました金融サービスなどの規制とコンプライアンスに特化した業界では、･･･

MDauditは、AIを使用して医療関係者の収益結果を改善することを目指しています

MDauditは、7万以上の医療提供者と1,500以上の医療施設にクラウドベースの請求のコンプライアンスと収益の正確性を保証するソフトウェアサービス（SaaS）プラットフォームを提供しています健康関連のお客様が規制のコンプライアンスを保持し、収益を維持できるようにしていますトップ60以上の米国の医療ネットワークとの取り組みを行っているMDauditは、人工知能（AI）の能力を拡張する必要があります...

「環境持続可能性のために生成型AIのワークロードを最適化する」

「AWS上でのディープラーニングワークロードの持続可能性を最適化するためのガイダンスに追加するために、この投稿では生成AIワークロードに特化した推奨事項を提供します特に、ゼロからモデルをトレーニングする、追加データを使用してファインチューニングする（フルまたはパラメータ効率のテクニックを使用する）、Retrieval Augmented Generation（RAG）、およびプロンプトエンジニアリングの異なるカスタマイズシナリオに対する実用的なベストプラクティスを提供します」

トムソン・ロイターが6週間以内に開発したエンタープライズグレードの大規模言語モデルプレイグラウンド、Open Arena

この記事では、トムソン・ロイター・ラボがAWSとの協力のもとで開発したトムソン・ロイターの企業全体で使用される大規模言語モデル（LLM）のプレイグラウンド、Open Arenaについて説明しますオリジナルのコンセプトは、Simone Zucchet（AWSソリューションアーキテクト）とTim Precious（AWSアカウントマネージャー）のサポートを受けたAI/MLハッカソンで生まれ、AWSのサービスを使用して6週間以内に本番環境に開発されましたAWS Lambda、Amazon DynamoDB、Amazon SageMakerなどのAWS管理サービス、および事前に構築されたHugging Face Deep Learning Containers（DLC）がイノベーションのスピードに貢献しました

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