新しくローンチされたサービスAmazon Qのセッションに参加しましたのでご紹介します。
概要
Are you struggling to make generative AI available to your employees in a secure, quick way? This session demonstrates how Amazon Q can provide secure, quick access to the power of generative AI for your employees. Amazon Q understands natural language, provides contextual answers using connected data sources, summarizes documents, generates content, and automates actions across enterprise applications and document repositories. Learn how to implement Amazon Q with enterprise-grade access controls that help ensure that users get appropriate responses based on their permissions.
以下、翻訳です。
安全かつ迅速な方法で従業員が生成 AI を利用できるようにするのに苦労していますか? このセッションでは、Amazon Q が従業員に生成 AI のパワーへの安全かつ迅速なアクセスを提供する方法を示します。Amazon Q は自然言語を理解し、接続されたデータソースを使用して状況に応じた回答を提供し、ドキュメントを要約し、コンテンツを生成し、エンタープライズアプリケーションとドキュメントリポジトリにわたるアクションを自動化します。ユーザーがアクセス許可に基づいて適切な応答を確実に取得できるようにする、エンタープライズグレードのアクセス制御を備えた Amazon Q を実装する方法を学びます。
レポート
本セッションは、Generative AIを活用して全ての人の生産性を向上させる方法についての紹介です。
Generative AIは、職場にイノベーションを起こす可能性があります。
Agenda
- The oppportunity
- Generative AI challenges
- What is Amazon Q?
- Key features
- Demo
- Q addresses Gen AI challenges
- Customer story
Oppportunity with generative AI
Generative AIによる機会
- Generative AIの自然言語理解能力により、労働時間の25%を占める作業活動の自動化が可能
- 毎日2時間節約できるGenerative AI搭載アシスタント
Challenges adopting generative AI
Generative AIの課題について
- Accuracy / 正確性
- Security & control / セキュリティとコントロール
- Time to value / 価値を実現する時間
これらの課題を Amazon Q は解決します。
Amazon Q areas of expertise
アマゾンQの専門分野
- ビジネス
- AWSの構築
- Amazon QuickSight
- Amazon Connect
- AWS Suppply Chain
AWSは全てのサービスに Amazon Q を埋め込みました。
Key features
エンドユーザーからの視点
- エンタープライズデータ上で、会話型で質問応答が可能
- ファイルのアップロード、コンテンツの分析
- エンタープライズアプリを横断したアプリの実行
- コンテンツの生成
管理者からの視点
- フルマネージドソリューション
- コネクター、ベクターインデックス、エンドユーザーアプリケーションを構築済み
- パーミッションを考慮したレスポンス
- guardrails を使用した Amazon Qのカスタマイズとコントロール
Key features - Conversational Q&A
- 企業データから生成された信頼できる回答
- インコンテキストの会話
- ファクトチェックのためのソース参照
- 会話履歴
ユーザーが質問すると Qは全てのデータ、ドキュメントを調べ、回答をソースとともに提供してくれるので、ソースを確認してファクトチェックをすることが可能です。
コンテキスト内では会話を続けることが可能で、フォローアップの質問をすることができます。
また、要約をリクエストしたりいくつかのアクションもリクエストできそれらを理解し維持します。
会話履歴も保存されるので過去に遡ることが可能です。
全てユーザー権限を考慮して実施されるのでアクセス権のないドキュメントからの回答を得ることはできません。
Key features - Upload files and analyze content
- 文書の要約
- 文書の内容について質問する
- データを分析する
- 複数のファイル形式をサポート - pdf、docx、csv、ppt、txtなど
ファイルの内容を要約したり、そのファイルについて質問、分析できたりします。また様々なファイルをアップロードでき、２つのドキュメントを比較し違いの概要を質問することも可能です。
Key features - Execute actions using plugins
- エンドユーザーがSaasアプリケーション上でアクションを実行できるようにする
- 会話を要約し、 Jiraにチケットを作成する
Zendesk, salesforce, Jira, ServiceNow アプリケーション上で実行可能です。
Key features - Safety and security
- business Qはエンタープライズユーザーのパーミッションを認識している
- トクシックに配慮した既成のガードレールを使う
- 企業コンテンツのみに回答を制限する
- 回答には絶対に使用しない単語やフレーズを指定する
-
特別なトピックを定義し、以下のようなトピックに対して4つのガードレールを設定する。
- 事前に定義されたメッセージで応答する
- 企業コンテンツへの応答を制限
- メタデータフィルタによる企業コンテンツへの応答の制限
- 企業内の特定のユーザーやグループにガードレールを適用する
Get started quickly with connectors
数回のクリックで、様々な企業のソースからコンテンツをまとめることができます。
Demo 動画をクリックするとそれぞれのdemoが見れます。
Demoでは実際にエンドユーザーのエクスペリエンスを実際に見ていきます。
2つのシナリオを紹介しています。
Qアプリケーションを使用するためのデモでしたが、お客様より独自のUIを作成してQを埋め込みたいという要望があります。
そこで次のデモではSlackにQを埋め込む方法とエクスペリエンスを紹介しています。
また、他のアプリケーションに埋め込むこともできます。それは簡単な手順で完了します。
Amazon Qのコンソールから Create Amazon Q application で Get startedをクリックします。
デモではS3をソースにしてアプリケーションを作成しました。
準備ができるとコネクタが作成され、Sync nowをクリックし、S3にあるコンテンツが同期されます。Index 作成が終わると、preview web expericenceをクリックし確認できます。
Amazon Q addresses generative AI challenges
Amazon QがGenerative AIの課題に対処
- Accuracy / 正確性
- RAGを使用した企業データソースからの正確な回答
- ファクトチェックのための引用
- 幅広い機能
- Security & control / セキュリティとコントロール
- エンタープライスのパーミッションをサポート
- レスポンス・ガードレールを設定する機能
- Time to value / 価値を実現する時間
- 40以上の一般的なデータソースへのコネクター
- in-built マネージド・インジェストを持つインデックス
- in-built SSOとの統合
まとめ
Amazon Qについてのブレイクアウトセッションに参加しました。Amazon Qのセッションについては一つは出ようと思っていたので人気のセッションでしたが参加できてよかったです。Generative AIの課題をAmazon Qは解決できることがわかりました。
また実際にデモを見てイメージすることができました。
参考
5
