SCSKクラウドサービス(AWS)
AWS テーブルデータのバリデーションチェックを高速化した取り組みについて
テーブルデータのバリデーションチェックを高速化した取り組みについて、前提・背景情報から解決に至るまでの試行錯誤についてまとめて（振り返って）みました。
AWS ベクトルDBどれにする？Pinecone, Amazon Bedrock Knowledge Bases, Amazon Kendraを比較調査
この記事では、InfoWeaveで選択可能なPinecone, Amazon Bedrock Knowledge Bases, Amazon Kendraの3つのベクトルデータベースの違いについて従量課金要素や検索アルゴリズム、検索精度などの面から調査を行いました！その結果、Pineconeは最も低価格でPoCや小規模展開での導入に向いており、Knowledge Baseaは価格と精度のバランスを重視した導入、Kendraは高い検索精度を重視した導入に向いているのではないかという結論になりました。
AWS Amazon Comprehend Medical でアーティストの問診票作ってみた。
「胸が痛い」は恋ではなく心臓疾患？Amazon Comprehend Medicalを使ってJ-POPの歌詞を勝手に『健康診断』してみました。
AWS Savings Plans の使用状況レポートとカバレッジレポートの各項目の位置づけや算出方法を整理した
Savings Plans の 使用状況を確認するための勉強として、ユーザーガイド、AWSマネジメントコンソール上の説明文、AWS Black Belt、有志ブログ等を見たのですが、各項目についての説明や考え方がしっくりこなかったので、当記事で自分なりに整理してみました。
AWS アプリケーション画面上で更新差分データの表示を効率化・高速化するための取り組みについて
アプリケーション画面上で更新差分データの表示を効率化・高速化するための取り組みについて、前提・背景情報から解決に至るまでの試行錯誤についてまとめて（振り返って）みました。
AWS AWS DevOps Agentを実際に触ってみた！
SCSK1年目エンジニアがAWS DevOps Agentを実際に触ってみた！ AIエージェントによる障害調査支援が、現場の運用をどう変えるのか、その実力を調べてみました。
AI・ML （シリーズ1：RAGの基本情報 / 第1回）RAGとは：全体像、なぜ必要か、基本フローと設計の勘所
RAG（検索拡張生成）の定義、なぜ必要か、基本フロー（Indexing/検索/補強/生成）を整理します。
AI・ML 「その質問、ドキュメントに書いてある」問題を終わらせたい：RAG連載を始めます
社内ナレッジをRAGで活用し、膨大なドキュメントから必要情報を素早く見つける仕組みを目指します。本記事では連載開始の背景と、RAG基礎〜Bedrock実装・アプリ/エージェント構築までの構成を紹介します。
AWS AWS CloudFormation のドリフト対応変更セットを試してみる
AWS CloudFormation の新機能のドリフト変更セットについて、実際にやってみた感想をお伝えします。
AWS IAM認証を用いたAPIを構築する
Amazon API Gateway のIAMを用いた認証認可を行う方法を解説します。