「AWS Bedrock」を使って、サクッと社内ガイドラインの検索システムを構築していきます。APIやpythonとかはよくわからないけど、簡単に生成AIアプリケーションを試してみたい人はぜひ参考にしていただければと思います。
プログラミングの知識も不要です。
AWS Bedrockを使用する訳
下記の理由からIT・AI初心者が「AWS Bedrock」を使用して生成AIを学ぶことをお勧めします。
- 世界最大のクラウドシェア率を誇るAWSのサービスである。
参考になる記事がネットにたくさん落ちているので、不明点があっても課題を解決しやすいです。 - 色々なAIモデルを試せる。
例えばOpenAI社が提供しているChatGPTは「GPTモデル」を採用していますが、他にもいろいろなモデルがあり、それぞれ別の強味があります。
今回は汎用的なテキスト生成に強味があるAnthropic社の「Claudeモデル」を使用しています。 - マネージドサービスが豊富。
サーバやミドルウェアなどの領域をAWS側に管理してもらえるので、インフラの知識がなくても簡単にAIサービスを作れます。
実施したいこと
上記のような感じで、社内の至る所に点在しているガイドラインをいちいち検索しなくても、
知りたいことをチャット形式で質問すれば、AIが社内文書から自分で回答を探してきてくれるようにできます。
例えば、以下のような社内ガイドラインがあるとします。
こちらは実際のSCSKの社内ガイドラインではなく、ChatGPTに作成してもらったサンプルの社内ガイドラインになります。
(「適当に社内ガイドラインのサンプルを作成して」「項目は複数個作成して」というプロンプトを入れて作成しました。)
サンプルの社内ガイドライン
Bedrockで自由に聞きたいことを質問すると、社内ガイドラインに記載されている文章の中からAIが適切な回答を探して返してくれるシンプルな社内ガイドライン検索システムです。
こんな感じでAIが回答を生成してくれます
構築手順
S3にドキュメント(社内ガイドライン)の取り込み
「S3」にて「08523-yabutani-bedrocktest」というバケットを作成し、ドキュメントをアップロードしました。
バケットは名前を設定しただけで、他の設定は特に何もしていません。
今回はワード形式のファイルを取り込みましたが、エクセル形式やPDFデータも読み込めるそうです。
ナレッジベースを設定
「Amazon Bedrock」→「ナレッジベース」→「作成」をクリックします。
「ベクトルストアを含むナレッジベース」を選択し、ナレッジベース名(適当な名前でOK)とS3のデータソースを入力し「次へ」を押します。
データソース名(適当な名前でOK)と先ほど作成した「08523-yabutani-bedrocktest」というバケットを選択し「次へ」を押します。
「適用」→「次へ」を押し「確認して作成」の画面で設定に誤りがないことを確認し、「ナレッジベースを作成」を押下します。
S3格納データを同期
ナレッジベースが作成されますので、データソース名を選択し、「同期」をクリックします。
同期しないとS3にアップロードした社内ガイドラインを読み込めません。もし別の社内ガイドラインを追加したい場合は、S3にファイルをアップロードした後、都度「同期」をクリックする必要があります。
動作確認方法
「データソースの同期が完了しました 」と表示されますので「ナレッジベースをテスト」をクリックします。
「モデルを選択」から以下を選択し「適用」を押下します。
- カテゴリ:Anthropic
- モデル:Claude 3.5 Sonnet v1
プロンプト(質問)を入れてみます。
質問:カードキーをなくしたらどこに電話すればいいの
サンプルとして作成した以下の社内ガイドラインに記載している内容を元に、AIが回答を作成してくれました。
(サンプル)社内ルールの一般的なガイドライン
回答: カードキーを紛失した場合、即座に2つの連絡先に報告する必要があります。まず上司に連絡し、次にITサポートデスクに連絡してください。ITサポートデスクの電話番号は0120-123-456です。