Amazon Bedrockナレッジベースで「あの映画なんだったっけ？」を解決したい

こんにちは！佐藤です。

「あれ、昔見た映画なんだっけ…タイトルが全く思いだせない…」

こんな経験、ありませんか？

映画の一場面やキャラクターは覚えているのに、タイトルが思い出せなくてモヤモヤする…。
友人と話していても結構こういう場面に遭遇するんですよね。

そこで今回は、Amazon Bedrockのナレッジベースとエージェント機能を使って、映画の断片的な記憶から作品を特定できるシステムを作ってみた――――というお話です。

1. Amazon Bedrockとナレッジベースとは？
2. システム構築をしてみよう
4. 実際に試してみた結果
5. まとめと今後の改善点
1. 良かった点
2. 改善したい点

1. Amazon Bedrockとナレッジベースとは？

Amazon Bedrockは、AWS（Amazon Web Services）が提供する生成AIサービスです。APIを通じてClaude、Stable Diffusion、Anthropicなど様々な基盤モデルを実装したサービスを構築できるのが特徴です。

その中でも今回注目したいのが「ナレッジベース」機能。

これは独自のデータをAIに学習させ、そのデータを基に回答を作成する、自分だけのAIアシスタントを作れる機能です。
映画情報をナレッジベースに登録すれば、「宇宙で女性が一人」などの断片的な情報から映画を特定できるようになります！

ナレッジベースの特徴

2. システム構築をしてみよう

アクセス設定

まずはAmazon Bedrockへのアクセス設定から始めます。

AWSマネジメントコンソールにログインし、Bedrockサービスに移動しましょう。

初めて使う場合は、モデルアクセスの設定が必要です。サイドバーの「モデルアクセス」から必要なモデルへのアクセスをリクエストします。

今回は特にClaude 3.5 Sonnet v2モデルを使用するので、このモデルへのアクセスを確保しておきましょう。

アクセス権がリクエスト可能になったら、リクエストを送信し、許可を待ちます。通常数分で承認されます。

データの準備

次に、映画データの準備です。今回私は次のような情報を含むJSONファイルを作成しました：

映画のタイトル（日本語・英語）
公開年
監督名
主要キャスト
あらすじ
キーワード（映画の中で印象強いシーンなど）

今回は、国内最大級の映画・ドラマ・アニメレビューサイト「Filmarks(https://filmarks.com)」さんのデータをお借りして投入データを作成してみました。

その中でも、2024年最も輝いた映画・ドラマ・アニメを表彰する「Filmarks Awards 2024」の、国内映画部門ノミネート作品から、以下の5作品のデータを投入します(詳細は、https://filmaga.filmarks.com/articles/315003/)。

このデータをS3バケットにアップロードします。

コンソールからS3サービスに移動し、「バケットを作成」をクリックします。

私は「movie-knowledge-base-yuutsatou」という名前でバケットを作成し、先ほど準備したJSONファイル(movie.json)をアップロードしました。

ナレッジベースの作成

データの準備ができたら、いよいよナレッジベースを作成します。

Bedrockコンソールの「オーケストレーション」から「ナレッジベース」を選択し、「作成」ボタンをクリックします。

ナレッジベースの詳細を設定します：

名前：「MovieMemoryKnowledgeBase」
説明：「曖昧な記憶から映画を特定するためのナレッジベース」
データソース：S3から先ほどアップロードしたJSONファイルを指定
ベクトルストア：OpenSearch Serverlessを使用

設定が完了したら、ナレッジベースを作成します。インデックス作成には少し時間がかかりますが、辛抱強く待ちましょう。

エージェントの作成

最後に、このナレッジベースを活用するエージェントを作成します。

「オーケストレーション」の「エージェント」から「エージェントを作成」をクリックします。

エージェントの詳細を設定します：

名前：「MovieMemoryAssistant」
説明：「曖昧な記憶から映画を特定するアシスタント」
モデル：Claude 3.5 Sonnet v2
エージェント向けの指示：

あなたは映画の専門家です。ユーザーの曖昧な記憶や断片的な情報から映画を特定することを得意としています。

例えば：
-「80年代の、タイムマシンの映画で、車に乗って過去に行くやつ」からは「バック・トゥ・ザ・フューチャー」を特定
-「宇宙で女性が一人取り残される映画」からは「ゼログラビティ」を特定など

ユーザーの質問から映画を特定できない場合は、「他にどんな特徴があったか教えてみてよ～」と言って、ユーザーからの追加情報を引き出す質問をしてください。

映画を特定できた場合は、タイトル、監督、制作年、主演俳優、簡単なあらすじを教えてあげてください。

さらに、先ほど作成したナレッジベース「MovieMemoryKnowledgeBase」をエージェントに関連付けます。

エージェント向けのナレッジベースの指示には、以下のようにフィールドマッピングを設定しました：

以下のようにフィールドマッピングされているので、回答の参考にしてください。
{title}：日本語のタイトル
{title_en}：英語のタイトル
{year}：公開年
{director}：監督名
{cast}：主な出演者
{synopsis}：あらすじ
{keywords}：キーワード（映画の中で印象強いシーンなど。ここが最も重要視される）

すべての設定が完了したら、エージェントを作成します。

4. 実際に試してみた結果

さて、いよいよ完成したシステムを試してみましょう！

ユーザー：昔の中国が舞台の映画って何だっけ？（キングダムを想定）

MovieMemoryAssistant：あなたが言及している映画は「キングダム大将軍の帰還」という作品だと思われます。
この映画は古代中国を舞台にしており、秦と趙の国家間の戦いを描いています。山﨑賢人が主演を務め、吉沢亮、橋本環奈、清野菜名などの豪華キャストが出演しています。
この映画は、馬陽の戦いを中心に展開し、信（山﨑賢人）と飛信隊の仲間たちが、趙国の総大将・龐煖（吉川晃司）との激しい戦いを繰り広げる物語です。原作の漫画を実写化したアクション映画で、迫力ある戦闘シーンや演技が特徴とされています。

なんと、一発で正解しました！しかも情報もかなり詳しいです。

次に少し難しい質問を試してみます。

ユーザー：洗濯機が印象的な映画って何だっけ？結構シリアスな映画だったと思うんだけど…（ラストマイルを想定）

MovieMemoryAssistant：ご質問の内容に直接関連する映画情報は提供された検索結果には見当たりません。しかし、「ラストマイル」という映画に関連する情報が見つかりました。
この映画では、洗濯機が重要な要素として登場するようです。「ラストマイル」は2024年公開予定の映画で、爆弾をテーマにしたシリアスなサスペンス作品のようです。物語の中で、世界に張り巡らされた「血管」（おそらく通信網や物流網を比喩的に表現）を止めずに連続爆破を阻止するという難しい課題に直面します。この映画は、現代社会の生命線を脅かす事件を扱っており、謎が解き明かされていく中で世界の隠された真の姿が浮かび上がるという展開が示唆されています。洗濯機が具体的にどのように物語に関わるかは明確ではありませんが、日常生活の象徴として重要な役割を果たす可能性があります。映画は「リアル」で「テンポ」がよく、「感動」や「メッセージ性」があるとされており、印象的な作品になることが期待されます。

おお！これも正解です！映画の中のワンシーンでしかない洗濯機が出てくるシーンをよく理解できましたね…