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Amazon の岩盤サンプル

このリポジトリを利用するには、GitHub を利用した当社の Web サイトを使用してください: Web サイト

このリポジトリには、顧客が Amazon Bedrock サービスを開始するのに役立つ事前構築済みのサンプルが含まれています。

コンテンツ

Bedrock の概要 - Bedrock サービスの基本を学びます
プロンプトエンジニアリング - 効果的なプロンプトを作成するためのヒント
エージェント - Generative AI エージェントとそのコンポーネントを実装する方法。
カスタムモデルのインポート - カスタムモデルを Bedrock にインポートします
マルチモーダル - Amazon Bedrock を使用したマルチモーダルデータの操作
生成 AI のユースケース - 生成 AI のユースケースの例
検索拡張生成 (RAG) - RAG の実装
責任ある AI - 責任を持って倫理的に Bedrock を使用する
ワークショップ - Amazon Bedrock ワークショップの例
POC から本番へ - Bedrock を使用してワークロードを本番化する
埋め込み - Amazon Bedrock で利用可能な埋め込みモデルの使用方法を学びます
可観測性と評価 - Amazon Bedrock がモデルや Gen AI アプリケーションの可観測性と評価の向上にどのように役立つかを学びます。

はじめる

コード例を開始するには、Amazon Bedrock にアクセスできることを確認してください。次に、このリポジトリのクローンを作成し、上記のフォルダーのいずれかに移動します。詳細な手順は、各フォルダーの README に記載されています。

Bedrock の AWS IAM アクセス許可を有効にする

環境から想定する AWS ID (SageMaker のStudio/ノートブック実行ロール、または自己管理ノートブックやその他のユースケースのロールまたは IAM ユーザー) には、Amazon を呼び出すための十分な AWS IAM アクセス許可が必要です。岩盤サービス。

Bedrock に自分の ID へのアクセスを許可するには、次のことができます。

AWS IAM コンソールを開きます
自分のロールを見つけます (SageMaker を使用している場合、または IAM ロールを引き受けている場合)、そうでない場合はユーザーを見つけます。
[アクセス許可の追加] > [インラインポリシーの作成]を選択して新しいインラインアクセス許可をアタッチし、 JSONエディターを開いて、以下のサンプルポリシーを貼り付けます。

 {
    "Version": "2012-10-17",
    "Statement": [
        {
            "Sid": "BedrockFullAccess",
            "Effect": "Allow",
            "Action": ["bedrock:*"],
            "Resource": "*"
        }
    ]
}

️注 1: Amazon SageMaker では、ノートブック実行ロールは通常、AWS コンソールにログインするユーザーまたはロールとは別になります。 Amazon Bedrock の AWS コンソールを探索したい場合は、コンソールのユーザー/ロールにもアクセス許可を付与する必要があります。