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Google Gemini 旧 Bard Google AI Studio からアクセス モデル Gemini Ultra Gemini Pro Gemini Nano トークン Gemini (1M), Claude3(200k), GPT4(128K) マルチモーダル テキスト ビデオ 音声 画像 ファイル フォルダー Gemini Business Google Workplace + 20USD/月 Gemini Ultra が利用可能 入力データが学習に使われないことが保証されている Gemini Enterprise Google Workspace + 30USD/月 個人 Gemini 無料 Gemini Advanced Google One AI プレミアム (2,900 JPY/月) 2TB ストレージ 記事 【超速報】新しい Gemini1.5 Pro を知らないのヤバいよ【Google I/O 2024 の発表まとめ】 本当に Gemini Pro1.5 は凄いのか？論文を読んで解説してみた 【徹底検証】Gemini1.5 Pro の使い方と解説！性能が良過ぎて現状 No.1 のマルチモーダル AI だった

AWS Connect Amazon Connect の使い方[丁寧に解説してみた] AWS Pinpoint https://aws.amazon.com/jp/pinpoint/ Amazon Connect が双方向の SMS のサポートを開始 SMS Chatbot with Amazon Pinpoint, Amazon Lex, and AWS Lambda Amazon Pinpoint でユーザーを掴んで離すな Amazon Lex Amazon Lex による会話型 AI インターフェイスの構築とデプロイ AI チャットボットで問い合わせに対応し、回答が難しい内容に限り担当者にエスカレーション[Amazon Connect + Lex + Bedrock] 【RAG】Amazon Bedrock と Connect、Kendra を利用し、社内情報や社外の最新情報などの取り込んだデータをもとに回答するコールセンター向け AI チャットボットを構築してみた Amazon Lex で日本語チャットボットを作ろう Create an SMS Chatbot with Amazon Pinpoint and Lex Amazon Kendra https://aws.amazon.com/jp/kendra/features/ その他 Amazon Connect と Lex でのコールセンター向け AI チャットボットの構築において、「音声入力の最大時間」「発話の最大待機時間」「発話終了判定の最大時間」の仕様を確認してみた | DevelopersIO Amazon Lex でカスタム語彙のサポートを開始 Amazon Connect + Lex + Bedrock の AI チャットボットで、発話から個人情報（名前、住所、生年月日）を正しく認識できるか試してみた | DevelopersIO Amazon Connect 電話番号の取得画面で「その国でお使いいただける番号はありません。」というメッセージが表示され、新規番号が取得できない場合の対処方法 | DevelopersIO

RAG(検索拡張生成) 大規模な言語モデルの出力を最適化するプロセスです。 応答を生成する前に、トレーニングデータソース以外の信頼できる知識ベースを参照します。 大規模言語モデル (LLM) は、膨大な量のデータに基づいてトレーニングされ、何十億ものパラメーターを使用して、質問への回答、言語の翻訳、文章の完成などのタスクのためのオリジナルの出力を生成します。 LLM の既に強力な機能を、モデルを再トレーニングすることなく、特定の分野や組織の内部ナレッジベースに拡張します。 LLM のアウトプットを改善するための費用対効果の高いアプローチであるため、さまざまな状況で関連性、正確性、有用性を維持できます。 外部ソースから取得した情報を用いて、生成 AI モデルの精度と信頼性を向上させるテクノロジです。 基盤モデル(FM) 基盤モデルとは何ですか? 例: BERT GPT(OpenAI) Titan(Amazon) Jurassic(AI21) Claude(Anthropic) Cohere Stable Diffusion BLOOM Hugging Face Bedlock Amazon Bedrock 使ってみた Amazon SageMaker は機械学習の包括的なライフサイクル（構築、訓練、展開）をサポートする Bedrock は Fine-tuning は出来るものの基本的には Amazon Titan や AI スタートアップの基盤モデル（FM）を API から利用することに重きを置いています。 自分たちで最初から構築したモデルでなければビジネスとして成り立たないシーンでは、Amazon Bedrock を選択してはいけません。 非常に厳しいセキュリティ要件がある場合にも避けた方が良い

AWS: Bedrock: GenAI Amazon Bedrock とは 【速報】AWS の生成 AI サービスである Amazon Bedrock がリリースされたので朝イチで触ってみた Amazon Bedrock “Claude 2” と、ChatGPT “GPT-4” を比較してみる AWS による生成 AI の新サービス「Amazon Bedrock」の可能性を考察する Amazon Bedrock でモデルごとに画像を生成してみた Bedrock のはじめかた Amazon Bedrock の導入効果をレビューでご紹介（KDDI アジャイル開発センター株式会社-みのるん） Build generative AI chatbots using prompt engineering with Amazon Redshift and Amazon Bedrock GPT 連携アプリ開発時の必須知識、RAG をゼロから解説する。概要＆Python コード例 Amazon Bedrock の Knowledge base で簡単に RAG を構築 Github: Query structured data with natural language using Amazon Bedrock https://github.com/aws-samples/amazon-bedrock-workshop https://github.com/aws-samples/promptus API: Boto3: https://boto3.amazonaws.com/v1/documentation/api/latest/reference/services/bedrock.html モデル Titan FMs Claude 2 Jurassic-2 (Python SDK) Stable Diffusion Claude 2 生成 AI の最新モデル「Claude2」とは？使い方や ChatGPT との違いについても解説 クライアント SDK GPT-4 と Claude 2 を比較してみました 【Claude 2.1】ChatGPT 超え AI の日本語での使い方や API の使用方法、GPT-4 との比較を解説 Anthropic、「Claude 2.1」をリリース–15 万ワードに対応、幻覚も半減 Jurassi-2 日本語対応していない AWS の"推しの AI" 「Jurassic-2」を使ってみた！！Bedrock ローンチ前に使えるんやん！