AWS 【AWS】OpenSearchとSageMakerを用いたセマンティック検索基盤の構成検討
OpenSearchとSageMakerを組み合わせ、カスタムAIモデルを用いた検索基盤を構築した検討事例です。既存構成を大きく変えずに実装する方法の検討から、ML Commonsの制約による断念、SageMaker採用に至る技術選定の背景までを整理しています。
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AWS AWSを利用したMCPサーバー統合検証（後編）
AWS Lambda上でMCPサーバーを動的にインストール・実行する方法について検証し、ユーザーごとの環境をサーバーレスで柔軟に構成する方法を検証しました。インストールやプロセス起動時の環境変数・権限・Lambda特有の工夫など現場のノウハウも整理しています。
AWS AWSを利用したMCPサーバー統合検証（前編）
AWSのAIサービスであるBedrock Agentsでユーザーごとに使えるエージェント（Collaborator）をどのように権限制御できるか検証しました。MCPサーバー連携については、STDIO・SSE・StreamableHTTPなど複数プロトコルをFastMCPライブラリで統合する方法について検証しています。
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 Amazon Bedrock AgentCore Runtime の CI/CD 環境をとりあえずつくる
Amazon Bedrock AgentCore Runtime の CI/CD 環境をつくりました。
AWS React で Amazon Bedrock Knowledge Bases ベースの簡易 RAG チャットボットをつくる [2026年1月版] UI編
AWS re:Invent 2025 で、Amazon S3 Vectors が GA されました。それを受けて、以前作成した RAG チャットボット環境をアレンジしてみました。本記事は UI 編です。
AWS React で Amazon Bedrock Knowledge Bases ベースの簡易 RAG チャットボットをつくる [2026年1月版] 実装編
AWS re:Invent 2025 で、Amazon S3 Vectors が GA されました。それを受けて、以前作成した RAG チャットボット環境をアレンジしてみました。本記事は実装編です。
AWS React で Amazon Bedrock Knowledge Bases ベースの簡易 RAG チャットボットをつくる [2026年1月版] アーキテクチャ概要編
AWS re:Invent 2025 で、Amazon S3 Vectors が GA されました。それを受けて、以前作成した RAG チャットボットをアレンジしてみました。
AWS Amazon Bedrock Guardrails 自動推論チェックを触る
Amazon Bedrock GuardrailsでGAとなった自動推論チェックを実際に検証してみました。LLM出力の正確性を評価する仕組みや判定結果の種類、ポリシー生成からテストまでの流れをハンズオン形式で解説します。
AWS Amazon Q Developer を使用したシステム開発の所感
Amazon Q DeveloperとAI-DLCを使用したシステム開発の所感を書いてみました。