Amazon Bedrock のガードレール機能を強化し、画像コンテンツフィルター機能がGAになりました。
テキストに加えて望ましくない画像コンテンツを検出して除外するため、生成 AI アプリケーションにおけるユーザーエクスペリエンスの向上とモデル出力の管理に役立ちます。
・ヘイト
・侮辱
・性的
・暴力
・不正行為
・プロンプト攻撃
プレビューリージョンでは引き続き、ヘイト、侮辱、性的、暴力の 4 カテゴリが利用できます。
ガードレール設定時のイメージ
Amazon Bedrock Knowledge Basesに、ベクトルストアとしてAmazon OpenSearch Managed Clusterが利用できるようになりました。
Amazon Bedrock Knowledge Basesとベクターデータベースのネイティブ統合により、カスタムデータソース統合を構築する必要性を軽減できます。 今回のリリースでは、OpenSearchマネージドクラスタをベクターデータベースとして使用して、Bedrock Knowledge Baseで利用できる一連の機能を活用できます。
この統合には、Amazon OpenSearch Serverless、Amazon Aurora、Amazon Neptune Analytics、Pinecone、MongoDB Atlas、 そしてRedisが含まれます。
Amazon Q Business は、企業向けの生成AIアシスタントです。
今回、シドニーリージョンでも利用可能になりました。
Amazon Bedrock のカスタムモデルインポートを使用してカスタマイズされた基盤モデル (FM) を実行している場合は、コンピューティングリソースに対する完全な透明性を実現し、推論コストをリアルタイムで計算できるようになります。
・モデルを呼び出す前に、Amazon Bedrock コンソールと Amazon Bedrock API の両方を使用して必要最小限のコンピューティングリソース (カスタムモデルユニット、つまり CMU)が確認可能
・トラフィックの増加に対処するためモデルがスケールするときは、使用された CMU の合計数を Amazon CloudWatch メトリクスでリアルタイムに確認可能
CMUを使用して、次の式を使用してカスタムモデルの実行コストを見積もることができます。
総コスト=実行中のモデルコピー数×1コピーあたりのCMU数×1分あたりのCMUあたりの課金レート×（(5分間のウィンドウ数）/ 60）
Amazon Q in QuickSight のシナリオ機能がGAになりました。
・自然言語での命令に基づくダッシュボード作成
・サマリーの作成
・データストーリーの提供
・シナリオには最大10個のデータソースを追加可能
・ダッシュボードから一度に最大20のビジュアルを選択可能
・アップロードされるファイルは.xlsxまたは.csv形式である必要があり、1GB未満
・データソースには最大200列を含められる
引用：https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/scenarios-create.html
アップグレード内容
・Slack のワークスペースや Teams 組織内で複数の Amazon Q Business 統合を作成する機能
→一度に最大 10 個の統合をデプロイおよびテストし、テスト用、本番用、異なるユーザーグループ用に個別の統合を維持
・無料のテキストフィードバックのサポート
・レスポンスとソースのフォーマットの改善
・ユーザークエリでのより大きなファイル添付へのサポート
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