はじめに

MLA（AWS Certified Machine Learning Engineer - Associate）の学習を進めていると、
AWSにはさまざまなAI関連サービスが登場します。

ただ、サービスごとの役割や違いが把握しづらかったため、
各AI関連サービスを「一言」で整理しました！

また、機能が多いサービスや試験的に重要そうなものについては、
補足として「具体的に何ができるのか」も簡単に紹介しています。

なお、MLA対策としては以下の記事も公開しています。
SageMaker周りを中心にまとめているので、あわせて読むと理解が深まると思います！

AWSのAI関連サービスを一言で理解する

ここからは、特に重要 or できることが多いサービスについて補足します。
MLA対策としても理解を深めるのにおすすめです！

Amazon Bedrockのナレッジベースは、
独自ドキュメントを検索対象として、生成AIが根拠を持って回答できるようにする仕組み。

大規模言語モデル（LLM）単体では学習していない
社内資料や独自データをもとに回答させたい場合に利用する。

内部的には
「検索（Retrieve）」＋「生成（Generate）」 を組み合わせた
RAG（Retrieval-Augmented Generation）構成になっている。

ナレッジベースは、以下の手順で利用できる。

Amazon Comprehendは、
テキストデータを自動で分析し、意味や特徴を抽出する自然言語処理サービス。

主に以下のことができる。

今回は、MLAでよく登場するAWSのAI関連サービスをまとめました。

サービス数が多い分、違いが分かりにくくなりがちですが、
一言で整理しておくと全体像を把握しやすくなります。

MLAの学習中や、AWSでAI機能を使った構成を考える際の
整理用として役立ててもらえたら嬉しいです！