#amazon_bedrock — Public Fediverse posts
Live and recent posts from across the Fediverse tagged #amazon_bedrock, aggregated by home.social.
-
LLM Gateway로 AI를 안전하게 조직에 도입하는 법
AI를 조직에서 안전하게 운영하려면 LLM Gateway가 핵심입니다. Amazon Bedrock과 Claude Code를 결합해 인증, 모니터링, 필터링을 중앙에서 관리하는 방법을 알아보세요. 작게 시작해 점진적으로 확장하면 누구나 기업급 AI 보안 체계를 구축할 수 있습니다.
#Amazon_Bedrock #LLM_Gateway #Claude_Code #AI_보안 #AWS_기업활용 #블로그 #ODOB
-
Generative AI Use Cases JP (略称:GenU) でサポートされたAmazon Bedrock AgentCore連携を試してみた
https://dev.classmethod.jp/articles/generative-ai-use-cases-jp-genu-amazon-bedrock-agentcore/#dev_classmethod #Amazon_Bedrock_AgentCore #Amazon_Bedrock #生成AI
-
「Amazon Bedrock AgentCoreを使ってみよう！〜各種機能のポイントを解説〜」というタイトルでDevelopersIO 2025 Osakaに登壇しました！ #devio2025
https://dev.classmethod.jp/articles/amazon-bedrock-agentcore-developersio-2025-osaka/ -
[アップデート] AWS IAM の条件キーを使って、Amazon Bedrock API キーの生成・使用時に特定期間のみ許可できるようになりました
https://dev.classmethod.jp/articles/api-keys-conditions-govern-amazon-bedrock/ -
[Amazon Bedrock AgentCore]Observability機能のGenAI Observabilityダッシュボードを確認してみた
https://dev.classmethod.jp/articles/amazon-bedrock-agentcore-observability-genai-observability/ -
Godot Unit Test (GUT) と LLM でフレーキーテストを自動分析する仕組みを構築してみた
https://dev.classmethod.jp/articles/godot-gut-llm-flaky-test-analysis/#dev_classmethod #Amazon_Bedrock #Claude #AWS_Lambda #APIGateway #Test #LLM #生成AI
-
MastraとNext.jsで製造業の工場トラブル事例検索チャットボットを作ってみた
https://dev.classmethod.jp/articles/shuntaka-nextjs-mastra-manufacturing/ -
Lambda+Bedrock+TiDB Cloudで、LangChainを使って会話履歴を含めたやり取りしてみた
https://dev.classmethod.jp/articles/lambda-bedrock-tidb-cloud-langchain/#dev_classmethod #Amazon_Bedrock #TiDB #TiDB_Cloud #AWS_Lambda #Python #LangChain
-
AWS Lambda Web AdapterとFastAPIで作る!Amazon BedrockのストリームAPIを使ったチャットアプリ
https://dev.classmethod.jp/articles/aws-lambda-web-adapter-fastapi-bedrock-chatdemo/#dev_classmethod #AWS_Lambda #AWS #AWS_SAM #Python #Amazon_Bedrock #fastapi #uv
-
AWS Lambda Web AdapterとFastAPIで作る!Amazon BedrockのストリームAPIを使ったチャットアプリ
https://dev.classmethod.jp/articles/aws-lambda-web-adapter-fastapi-bedrock-chatdemo/#dev_classmethod #AWS_Lambda #AWS #AWS_SAM #Python #Amazon_Bedrock #fastapi #uv
-
AWS Lambda Web AdapterとFastAPIで作る!Amazon BedrockのストリームAPIを使ったチャットアプリ
https://dev.classmethod.jp/articles/aws-lambda-web-adapter-fastapi-bedrock-chatdemo/#dev_classmethod #AWS_Lambda #AWS #AWS_SAM #Python #Amazon_Bedrock #fastapi #uv
-
AWS Lambda Web AdapterとFastAPIで作る!Amazon BedrockのストリームAPIを使ったチャットアプリ
https://dev.classmethod.jp/articles/aws-lambda-web-adapter-fastapi-bedrock-chatdemo/#dev_classmethod #AWS_Lambda #AWS #AWS_SAM #Python #Amazon_Bedrock #fastapi #uv
-
AWS Lambda Web AdapterとFastAPIで作る!Amazon BedrockのストリームAPIを使ったチャットアプリ
https://dev.classmethod.jp/articles/aws-lambda-web-adapter-fastapi-bedrock-chatdemo/#dev_classmethod #AWS_Lambda #AWS #AWS_SAM #Python #Amazon_Bedrock #fastapi #uv
-
AWS Step Functionsから別アカウントのAmazon Bedrockを呼び出してみた
https://dev.classmethod.jp/articles/aws-step-functions-cross-account-bedrock/#dev_classmethod #Amazon_Bedrock #AWS_Step_Functions #AWS #クロスアカウント
-
Amazon Bedrock の Converse API を使ってみる
https://dev.classmethod.jp/articles/amazon-bedrock-converse-api/ -
Zendesk アクションフロー × Amazon Bedrock (Claude) × Contentful による AI カスタマーサポートの構築
https://dev.classmethod.jp/articles/zendesk-action-flow-bedrock-claude-contentful-ai-customer-support/#dev_classmethod #Zendesk #Amazon_Bedrock #Claude #Contentful
-
การใช้งาน Claude Code บน AWS Bedrock ผ่านการเชื่อมต่อ EC2 ด้วย Remote-SSH ของ VSCode
https://dev.classmethod.jp/articles/claude-code-aws-bedrock-ec2-vscode-remote-ssh-th/#dev_classmethod #Classmethod_Thailand #Amazon_EC2 #Amazon_Bedrock #Claude_Code #AI #Thai_Language
-
Claude CodeをAWS Bedrockで利用(EC2上でVSCodeのRemote-SSH経由）
https://dev.classmethod.jp/articles/claude-code-aws-bedrock-ec2-vscode-remote-ssh/#dev_classmethod #Classmethod_Thailand #Amazon_EC2 #Amazon_Bedrock #Claude_Code #生成AI #Claude
-
Amazon Bedrock: เปรียบเทียบระหว่าง "Kendra" และ "Bedrock Knowledge Bases" เมื่อใช้ RAG
https://dev.classmethod.jp/articles/comparing-kendra-and-bedrock-knowledge-bases-when-using-rag-th/#dev_classmethod #Amazon_Bedrock #Amazon_Bedrock_Knowledge_Bases #Amazon_Kendra #RAG #Retrieval_Augmented_Generation #AWS #Classmethod_Thailand #Thai_Language
-
[Перевод] Оценка LLM: метрики, фреймворки и лучшие практики
Дженсен Хуанг в своем выступлении на саммите «Data+AI» сказал: «Генеративный ИИ есть везде, в любой отрасли. Если в вашей отрасли еще нет генеративных ИИ, значит вы просто не обращали внимания на это». Однако широкое распространение вовсе не означает, что эти модели безупречны. В реальных бизнес-кейсах модели очень часто не достигают цели и нуждаются в доработке. Вот тут-то и приходят на помощь оценки LLM: они помогают убедиться, что модели надежны, точны и соответствуют бизнес-предпочтениям. В этой статье мы подробно разберем, почему оценка LLM имеет решающее значение, и рассмотрим метрики, фреймворки, инструменты и сложности оценки LLM. Мы также поделимся некоторыми надежными стратегиями, которые мы разработали в ходе работы с нашими клиентами, а также расскажем о лучших практиках. Что такое оценка LLM? Оценка LLM - это процесс тестирования и измерения того, насколько хорошо крупные языковые модели работают в реальных ситуациях. При тестировании этих моделей мы наблюдаем, насколько хорошо они понимают и отвечают на вопросы, насколько плавно и четко они генерируют текст и имеют ли их ответы смысл в контексте. Этот шаг очень важен, потому что он помогает нам выявлять любые проблемы и улучшать модель, гарантируя, что она может эффективно и надежно справляться с задачами. Зачем вам нужно оценивать LLM? Все просто: чтобы убедиться, что модель соответствует задаче и ее требованиям. Оценка LLM гарантирует, что она понимает и точно реагирует, правильно обрабатывает различные типы информации и общается безопасным, понятным и эффективным способом. Оценка LLM позволяет нам точно настроить модель на основе реальной обратной связи, улучшая ее производительность и надежность. Проводя тщательные оценки, мы гарантируем, что LLM полностью может удовлетворять потребности своих пользователей, будь то ответы на вопросы, предоставление рекомендаций или создание контента.
https://habr.com/ru/articles/852046/
#LLM #BLEU_Score #TruthfulQA #meteor #BERTScore #SuperAnnotate #Amazon_Bedrock #Nvidia_Nemo #LangSmith #deepeval
-
[ブースレポート]ふわさく 〜ふわっとした要件からサクっとアーキテクチャ設計 with AI Agent〜 #AWSSummit
https://dev.classmethod.jp/articles/aws-summit-japan-2025-architecture-design-ai-agent/#dev_classmethod #Amazon_Bedrock #Amazon_OpenSearch_Serverless #Amazon_ECS
-
Bedrock EvaluationsでKnowledge Bases RAGの検索精度を定量評価する - LLM as a Judgeな評価駆動開発
https://dev.classmethod.jp/articles/bedrock-evaluations-rag-knowledge-bases-llm-judge/#dev_classmethod #Amazon_Bedrock #Amazon_Bedrock_Knowledge_Bases #AWS #RAG
-
クラスメソッド データアナリティクス通信(機械学習編) – 2025年9月号
https://dev.classmethod.jp/articles/cm-da-news-ml-202509/#dev_classmethod #機械学習 #AWS #SageMaker_AI #Amazon_SageMaker #Amazon_Bedrock #Amazon_Polly
-
[Amazon Bedrock AgentCore] AgentCore Browser をAIエージェントで操作してみた
https://dev.classmethod.jp/articles/amazon-bedrock-agentcore-agentcore-browser-sample/ -
[Amazon Bedrock AgentCore] Code Interpreterで簡単なコードを実行して画像を作成してみた
https://dev.classmethod.jp/articles/amazon-bedrock-agentcore-code-interpreter-act-simple-code/ -
[Amazon Bedrock AgentCore] Gateway経由でLambda関数をAIエージェントのツールにしてみた
https://dev.classmethod.jp/articles/amazon-bedrock-agentcore-gateway-lambda-tool/#dev_classmethod #Amazon_Bedrock_AgentCore #Amazon_Bedrock #Model_Context_Protocol_MCP #AWS_Lambda
-
Amazon S3 Vectors: AI-Ready Storage, Fast & Simple
https://dev.classmethod.jp/articles/amazon-s3-vectors-ai-ready-storage/#dev_classmethod #Vietnamese_Blog #Amazon_S3_Vectors #handson #RAG #Amazon_Bedrock
-
[アップデート] Amazon Bedrock で CountTokens API が登場しました
https://dev.classmethod.jp/articles/amazon-bedrock-supports-count-tokens/ -
[アップデート] Amazon Bedrock の OpenAI open weight models がデフォルトでモデル有効化されるようになりました
https://dev.classmethod.jp/articles/amazon-bedrock-automatic-access-openai-open-weight-models/ -
[Amazon Bedrock AgentCore]Memory機能で会話履歴を記憶するエージェントを実装してみた
https://dev.classmethod.jp/articles/amazon-bedrock-agentcore-memory-sample-agent/ -
[Amazon Bedrock AgentCore]Identity機能を活用して、Cognito認証とAzure OpenAI連携を実現するエージェントを作ってみた
https://dev.classmethod.jp/articles/amazon-bedrock-agentcore-identity-cognito-azure-openai/#dev_classmethod #Amazon_Bedrock_AgentCore #Amazon_Bedrock #Azure_OpenAI_Service
-
[アップデート] Amazon BedrockでOpenAI社のオープンウェイトモデル「gpt-oss」が利用可能になりました
https://dev.classmethod.jp/articles/amazon-bedrock-openai-gpt-oss/ -
Amazon Bedrock で利用可能になった OpenAIの gpt-oss-120b と gpt-oss-20bを試してみた
https://dev.classmethod.jp/articles/bedrock-openai-gpt-oss-120b-gpt-oss-20b/ -
[アップデート]Amazon BedrockでAnthropicのClaude Opus 4.1が利用可能になりました
https://dev.classmethod.jp/articles/amazon-bedrock-claude-opus-4-1-available/#dev_classmethod #生成AI #AI #Amazon_Bedrock #Claude #Anthropic
-
Amazon Bedrock クロスリージョン推論で必要な最小権限 IAM ポリシーを検証してみた
https://dev.classmethod.jp/articles/amazon-bedrock-cross-region-inference-minimum-iam-policy-verification/ -
リージョン制限下のマルチアカウント環境でAmazon Bedrock クロスリージョン推論プロファイルを利用可能にする
https://dev.classmethod.jp/articles/amazon-bedrock-cross-region-inference-region-restricted-multi-account/#dev_classmethod #Amazon_Bedrock #AWS #SCP #AWS_Organizations #マルチアカウントTIPS
-
Amplify AI KitでAmazon Bedrock Knowledge Baseと連携してみた
https://dev.classmethod.jp/articles/amplify-ai-kit-amazon-bedrock-knowledge-base/#dev_classmethod #AWS_Amplify #Amazon_Bedrock #Amazon_Bedrock_Knowledge_Bases
-
BedrockのナレッジベースをRedshift Serverlessに接続して自然言語でクエリしてみた
https://dev.classmethod.jp/articles/bedrock-knowledgebase-redshiftserverless/#dev_classmethod #Amazon_Bedrock #Amazon_Redshift #Amazon_Redshift_Serverless #RAG #AI
-
CCoE実践者コミュニティ関西 #7にて「Amazon Bedrock クロスリージョン 推論とリージョン制限について」というタイトルで登壇しました！
https://dev.classmethod.jp/articles/ccoe-7-arap-bedrock-crossregion/#dev_classmethod #Amazon_Bedrock #AWS #AWS_Organizations #AWS_Control_Tower
-
Amazon Bedrock AgentCore に OpenAI GPT-4.1 mini を使ったエージェントをデプロイしてみた
https://dev.classmethod.jp/articles/bedrock-agentcore-openai-gpt41/#dev_classmethod #Amazon_Bedrock #Amazon_Bedrock_Agents #OpenAI
-
[小ネタ] Amazon Bedrockナレッジベースを「既存のKendraインデックスを使って」作成してみた
https://dev.classmethod.jp/articles/amazon-bedrock-knowledge-base-create-with-existing-kendra-index/#dev_classmethod #Amazon_Bedrock_Knowledge_Bases #Amazon_Bedrock #Amazon_Kendra #生成AI #AWS
-
Amazon Bedrock knowledge base with an Amazon Kendra GenAI index を試してみる #AWSreInvent
https://dev.classmethod.jp/articles/genai-index-amazon-kendra-reinvent2024/#dev_classmethod #Amazon_Kendra #Amazon_Bedrock_Knowledge_Bases #Amazon_Bedrock #AWS
-
[Amazon Bedrock] RAG利用時の選択肢「Kendra」と「Bedrock Knowledge Bases」を比較する
https://dev.classmethod.jp/articles/comparing-kendra-and-bedrock-knowledge-bases-when-using-rag/#dev_classmethod #Amazon_Bedrock #Amazon_Bedrock_Knowledge_Bases #Amazon_Kendra #RAG #Retrieval_Augmented_Generation #生成AI #AWS
-
【Amazon Bedrock Knowledge bases】ベクトルデータストアであるOpenSearch Serverlessの中のデータを覗いてみた
https://dev.classmethod.jp/articles/bedrock-knowledge-bases-opensearch-serverless-data-exploration/#dev_classmethod #Amazon_Bedrock_Knowledge_Bases #Amazon_OpenSearch_Serverless #Amazon_Bedrock
-
[アップデート] 大阪リージョンで Amazon Bedrock Knowledge bases がサポートされました
https://dev.classmethod.jp/articles/amazon-bedrock-knowledge-bases-support-osaka-region/#dev_classmethod #Amazon_Bedrock_Knowledge_Bases #Amazon_Bedrock #AWS #AWS大阪リージョン
-
【セッションレポート】AI アプリケーションのためのデータエンジニアリング戦略 - Amazon Bedrock で実現する構造化データ活用（AWS-46） #AWSSummit
https://dev.classmethod.jp/articles/aws-summit-2025-aws46-bedrock-structured-data/#dev_classmethod #Amazon_Bedrock_Knowledge_Bases #Amazon_Bedrock #Amazon_Bedrock_Agents