aws-samples/genai-quickstart-pocs

何を解決するか

このリポジトリは、Amazon Bedrock と Generative AI をさまざまな実世界のビジネスユースケースに統合する方法を示すプロトタイプ（POC）実装のコレクションを提供します。開発者は、ゼロから構築する必要なく、AI機能を迅速にプロトタイピングおよび検証できます。

仕組み

各サンプルは、Streamlit フロントエンドを備えた独立した Python プロジェクトです。これらのプロジェクトは Amazon Bedrock を活用して、さまざまな LLM およびマルチモーダルモデルにアクセスし、データ取得には Amazon Athena、RDS、Redshift、OpenSearch Serverless、Kendra などの他の AWS サービスと統合し、音声/動画処理には Amazon Transcribe を使用しています。

対象ユーザー

AWS 上で Generative AI アプリケーションを開発したい開発者やアーキテクト向けです。特に、RAG、マルチモーダル分析、自動ドキュメント処理の実装例が必要な方におすすめです。

主な特徴

• データクエリ：リレーショナルデータベース（Athena、RDS、Redshift）に対する自然言語インターフェース。
• RAG 実装：Bedrock Knowledge Bases、LangChain、Kendra、OpenSearch Serverless を使用した複数のパターン。
• マルチモーダル機能：画像分析、PDF の代替テキスト生成、安全ガードレール付きの画像生成。
• ドキュメントインテリジェンス：ドキュメントの抽出、要約、比較を行うインテリジェントドキュメント処理（IDP）。
• 専用ツール：PowerPoint ジェネレーター、動画チャプター作成ツール、モデル評価用データ準備ツール。