2024年6月27日

2024年6月28日更新

2024/6月社内Tech勉強会レポート – AWS生成AI(GenU)ワークショップ体験記

Yu Eguchi

2024/6月のTech勉強会はオフライン開催でした。

お品書きはタイトルにもある通り、「AWS生成AI(GenU)ワークショップ体験記」と、もう一つは内容が社外秘ですがかいつまんで紹介すると「要件定義ヒアリング/インタビュー会」でした。

「要件定義ヒアリング/インタビュー会」では、社内で実際に動いているプロジェクトの要件がどのように要件定義されたかをヒアリング・インタビューし、要件定義と実際にシステムが稼働した後にどのような問題が発生したか、何が課題であったかを知れる場となりました。

では今回は沖縄出身のT氏による「AWS生成AI(GenU)ワークショップ体験記」について簡単にご紹介しようと思います。

AWS生成AI(GenU)ワークショップ体験記

インデックス

GenUとは?
アプリケーション構成
ワークショップの流れ
RAGチャット
セキュリティ対応
感想

GenUとは？

Generative AI Use Case

AWSが提供するOSS

すぐに業務活用できるビジネスユースケース集付きの安全な生成AIアプリ ○ チャット・文章生成・要約・校正・翻訳・ Webコンテンツ抽出・画像生成・映像分析
AWSの知識がほとんど必要なく、数十分でデプロイが完了
日本語で提供されており、日本語圏の開発者にとってアクセスがしやすい

https://github.com/aws-samples/generative-ai-use-cases-jp?tab=readme-ov-file

アプリケーション構成

ワークショップの流れ

所要時間:約1時間

事前準備
- Amazon Bedrockで大規模言語モデルと画像生成モデルの有効化
Amazon Bedrock:基盤モデルをAPI経由で使用できるサービス
アプリケーション構築
- 開発環境(AWS Cloud9)の作成
AWS CloudShellからAWSが提供しているサンプルのClaud9をクローン

依存関係の設定
- Cloud9上でGenUリポジトリをクローン&パッケージインストール
AWSアカウント上にAWS CDKをセットアップ
アプリケーション確認

RAGチャット

Retrieval Argumented Generationとは？

情報検索とLLMの文章生成を組み合わせ、より適切な応答を生成する手法
大規模なDBや文書から情報を検索するため、情報の精度が向上
情報源の追加や生成モデルの改善によって、性能を向上させることが可能
より質の高い対話システムやチャットボットの開発に貢献

RAGチャット使用手順

RAG機能の有効化
- cdk.jsonのragEnabledをtrueに修正してデプロイ

Amazon S3へのアップロード
- AWS提供のデータを追加
Amazon KendraとAmazon S3の連携
- Kendraのマネジメントコンソール画面上で、作成済みのKendraインデックスに上記のS3を同期
設定のSync run scheduleから、定期的に自動でデータを同期することも可能

ワークショップの内容を細かくは掲載しないですが、RAG機能とAmazon KendraによりAWS内のドキュメント(S3やRSD含む)、今回ならS3に配置されたドキュメントを効率的に検索し、学習させることでより特定環境に対して適切な、以下のような回答を返してくれるようになります。

セキュリティ対応

デフォルトでは「インターネット上のどこからでも」アクセス可能な状態
- RAGを使用して社内データを活用する場合に懸念が生じる

AWS WAFによるIPアドレスの制限
デフォルトでは「セルフサインアップ」の機能が有効化された状態
- 管理者が権利を与えずともユーザが自ら使用開始できてしまう懸念が生じる
  - セルフサインアップ機能の無効化(今回紹介)

セルフサインアップ無効化手順

セルフサインアップ無効化
- cdk.jsonのselfSignUpEnabledをfalseに修正
招待メッセージの作成
- auth.tsのuserPoolを右のように修正してデプロイ

Amazon Cognitoでのアカウント作成
- デプロイ時に作成されたユーザープール上で登録対象のEメールを入力し、ユーザへ仮パスワードを含む招待メッセージを送信

感想

数十分でデプロイでき、とても簡単に生成AIサービスを体験できた
生成AIのユースケースが多く、「何ができるか?」がイメージできる
ユースケース毎に専用のUIが提供されているため、感覚的に操作可能
日本語対応のため、より簡単にわかりやすく使用可能
そもそも生成AIで何ができるのかが知りたい方におすすめ

以上です。ありがとうございました。

Yu Eguchi

江口

2010年からJava/PHP周りでWEB開発、スマホネイティブ、主にAndroidをメインに開発に従事してきました。 iOS/Androidのマルチ開発の辛さを散々経験してのMonaca(Cordova)との出合いに感動し、少数精鋭の環境で腕試しをしてみたいという興味も相まってアシアルに転職しました。仕事ではPMなりリードエンジニアをやりつつ、社内勉強会の主催や、エンジニア採用も担当したりしてますので、色々な方面の方々と情報交換できたらと思います。よろしくお願いします。