[ワークショップ]Amazon Qを使ったビジネスアプリケーション開発のハンズオン #AIM369-NEW #AWSreInvent

現在開催中のAWS re:Invent 2023。 本レポートは、2023年11月29日に開催された「AIM369-NEW | [NEW LAUNCH] Innovate on enterprise data with generative AI & Amazon Q」のレポートです。

概要

Amazon Qとは、生成人工知能 (AI) を活用した会話型アシスタントです。 AWS re:Invent 2023で発表され、2024/11/29時点ではプレビュー版です。 Amazon QはAIを活用して、AWSの様々なサービスにおけるユーザーや開発者体験を向上させます。 具体的には、以下のような機能が公開されています。

• Amazon Q in the console
• Amazon Q in IDEs
• Amazon Q and other services
  • Amazon Q (For Business Use)
  • Amazon Q in AWS Chatbot
  • Amazon Q in Amazon CodeCatalyst
  • Amazon Q in Amazon Connect
  • Amazon Q in Amazon QuickSight
  • Amazon Q in Reachability Analyzer

以下は関連の公式ドキュメントです。

• Amazon Q in the console - Amazon Q
• Amazon Q in IDEs - Amazon Q
• Amazon Q and other AWS services - Amazon Q

今回のワークショップでは、Amazon Q (For Business Use)に関するワークショップでした。 当該ワークショップは以下の流れで進められました。

1. Amazon Qのサービス説明
2. Amazon Qを使ったビジネスアプリケーション開発のハンズオン

[1. Amazon Qのサービス説明]では、以下の内容について冒頭に軽く説明がありました。

• Amazon Qの概要
• どのようなタスクで生産性が向上するか
• Amazon Qの特徴

前述の内容や下記AWS公式ドキュメントに記載されているような内容です。

• Generative AI Powered Assistant - Amazon Q - AWS

[2. Amazon Qを使ったビジネスアプリケーション開発のハンズオン]では、Amazon Qを使って、ビジネスの生産性を向上させるようなカスタム生成AIアプリケーションを安全に構築する方法を学びました。 具体的には以下の流れで進められました。

ワークショップの流れ

1. ワークショップのURL先でメールアドレス認証後、共有されたアクセスコードにアクセス
2. ハンズオンで用意されたAWSアカウントにアクセス
3. データソースとして使用するS3バケットなどのハンズオンで必要なリソースを、CloudFormationで予めデプロイ
4. [Amazon Q] > [User provisioning]で、事前設定されたユーザー情報の確認
5. [Amazon Q] > [Applications]の画面で、新しいアプリケーションを作成
6. 作成したアプリケーションで、3つのデータソースを設定（Amazon S3, Web crawler, Upload docs）
7. 作成したアプリケーションの[Preview web experience]で、生成AIアシスタント機能をお試し
8. サンプルデータとアクセス制御リスト (ACL) をデータソースとして含むAmazon S3バケットを構成
9. 作成したアプリケーションの[Deploy web experience]で、SAML 2.0準拠のアイデンティティプロバイダー（IdP）と統合し、コンテンツには認証されたユーザーだけがアクセスできるように設定
10. デプロイしたAmazon Qアプリケーションで、ログインしたユーザーがアクセス権限を持つコンテンツのみに基づいて応答が返されることを体験

印象的だったこと

続いて、ワークショップで印象的だった内容について紹介します。

データソースの拡張性の高さ

マネジメントコンソールを確認すると、前述のAmazon S3, Web crawler, Upload docsといったよく利用するデータソースの他にも、たくさんのデータソースに対応しているようでした。

• Amazon RDS
• Amazon FSx
• Aurora
• Zendesk
• Google Drive
• Microsoft Teams
• Slack
• SharePoint など

各データソース利用時のユーザーと開発者体験は要確認ですが、このデータソースの拡張性の高さはほとんどのユースケースに対応できそうな印象でとても魅力的です。

GUIでRAGが完結する凄み

[ワークショップの流れ]の4~7の箇所はAmazon Qのマネジメントコンソール上で完結します。 つまり、プレビューのWebUIでよければ、GUIでRAGの仕組みが完結するということです。 従来は様々なサービスを自分達で組み合わせたり、コードを書いて実現していましたが、Amazon QではGUIでプレビューまで完結するので、開発者の負担が大きく軽減されそうです。

認可も考慮した作りになっている

[ワークショップの流れ]の8~10の箇所で、誰がどのデータソースにアクセスできるかを考慮したアプリケーション開発の流れを体験しました。 認証認可の知識やアクセスポリシーの定義などが必要なため、かなり難しめで正直実装障壁は高いと感じました。 一方でこのようなアプリケーションは今後需要が高まっていくと思うので、Amazon Qが予めこのようなユースケースに対応できる作りになっているのはとても良いですね。

さいごに

プレビュー版のAmazon Q (For Business Use)をGUIで構築する経験だけでも収穫がありました。 まだバグが多くハンズオンを進めるのに苦労しましたが、Amazon Qの機能自体は非常に魅力的でした。 GAになるのが楽しみですね。それではまた！