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Amazon Bedrockの活用例:Titan Text G1 - Expressを使ったサンプルアプリケーション

Last updated at Posted at 2023-12-14

本記事は Amazon Bedrock Advent Calendar 2023 by ナレコム の11日目の記事です。

Amazon Bedrock Advent Calendar 2023 by ナレコム ではAmazon Bedrockの基本的な概要から具体的な各モデルの作り方や事例紹介などを行っていきます。

はじめに

Amazon Bedrockは多くのサンプルアプリケーションを提供し、ユーザーがPlayground上で実際に試すことができるように設計されています。

今回は2023年12月現在33個公開されているExamplesの内、 Titan Text G1 - Express の3つを紹介します。記事では、これらの例のプロンプトとレスポンスをわかりやすく日本語で紹介します。

記事はわかりやすさを優先してプロンプトやレスポンスを日本語にしておりますが、2023年12月時点ではTitanは英語でのみ動作します。

例1)会議記録からのアクションアイテム

このプロンプトは、会議の記録から行動項目のリストを作成します。

プロンプト
会議記録:
ミゲル:こんにちはブラント、新製品の立ち上げに関する作業流れについて話し合いたいです。
ブラント:もちろん、ミゲル。特に話し合いたいことはありますか?
ミゲル:はい、製品へのユーザーの入り方について話したいです。
ブラント:わかりました、その場合はナミタを加えましょう。
ナミタ:こんにちはみんな。
ブラント:こんにちはナミタ、ミゲルが製品へのユーザーの入り方について話し合いたいと言っています。
ミゲル:入り方が複雑すぎて、障壁を取り除くべきです。たとえば、なぜ追加のフォームを記入する必要があるのでしょうか?また、ランディングページに初めて着陸したときに、製品へのアクセス方法を見つけるのが難しいと感じています。
ブラント:私も、手順が多すぎると思います。
ナミタ:わかりました、ランディングページを改善して製品をより見つけやすくすることはできますが、ブラント、追加のフォームについてはあなたが対応できますか?
ブラント:はい、でも別のチームのジェームズと協力する必要があります。彼がサインアップのワークフローを解除する必要があります。ミゲル、他に懸念事項があれば文書化して、私がジェームズと一度だけ話し合えるようにしてもらえますか?
ミゲル:もちろんです。

上記の会議記録から、それぞれの人物に対する行動項目(アクション)のリストを作成してください。

レスポンス

  1. ナミタは、製品をより見つけやすくするためにランディングページの作業を行う。
  2. ブラントは、別のチームのジェームズと協力してサインアップのワークフローの障害を解除し、プロセスの手順を減らす作業を行う。
  3. ミゲルは、他の懸念事項を文書化し、ジェームズとそれらについて話し合う。

例2)製品説明の表作成

これは、キーワードを取り入れた製品説明を生成するためのプロンプトです。

プロンプト
製品:サングラス
キーワード:偏光、デザイナー、快適、UV保護、アビエーター

上記の製品について、リストされたすべてのキーワードを使用した製品説明の5つのバリエーションを含む表を作成してください。

レスポンス

バリエーション 商品名 説明
バリエーション1 デザイナー偏光サングラス スタイルと快適さを兼ね備えた究極のサングラス。当社のデザイナー偏光サングラスは、100% UV保護を提供する高品質レンズを特長としています。
バリエーション2 アビエーターサングラス UV保護付き クラシックで時代を超越したデザインのアビエーターサングラス。UV保護レンズで、太陽の有害な光線から目を守ります。
バリエーション3 スポーツ用偏光サングラス ランナー、サイクリスト、スイマーに最適。屋外アクティビティに最適なスポーツ用偏光サングラス。快適なフィット感と耐久性のあるフレームで、運動中も最適な視界と保護を実現します。
バリエーション4 子供用サングラス UV保護付き 子供の目を安全かつ健康に保つための子供用サングラス。楽しいスタイルを多数取り揃え、UV400レンズを搭載し、100% UV保護を提供します。
バリエーション5 ユニセックス偏光サングラス 男女兼用のユニセックス偏光サングラス。スリークでスタイリッシュなデザインで、最適な視界と保護を提供しながら、素晴らしいルックスを楽しめます。

例3)JSON作成

このプロンプトは、製品に関する合成データをJSON形式で作成します。

プロンプト
様々なカテゴリーでの日々の製品販売について合成データを生成してください。行番号、製品名、カテゴリー、販売日、価格を含めてください。出力はJSON形式で行い、レコード数を数えて5件を超えないようにしてください。

レスポンス

{
    "rows": [
	{
		"Row Number": "1",
		"Product Name": "T-Shirt",
		"Category": "Clothing",
		"Date of Sale": "2022-01-01",
		"Price": "$20"
	},
	{
		"Row Number": "2",
		"Product Name": "Jeans",
		"Category": "Clothing",
		"Date of Sale": "2022-01-02",
		"Price": "$30"
	},
	{
		"Row Number": "3",
		"Product Name": "Hat",
		"Category": "Accessories",
		"Date of Sale": "2022-01-03",
		"Price": "$15"
	},
	{
		"Row Number": "4",
		"Product Name": "Watch",
		"Category": "Accessories",
		"Date of Sale": "2022-01-04",
		"Price": "$40"
	},
	{
		"Row Number": "5",
		"Product Name": "Phone Case",
		"Category": "Accessories",
		"Date of Sale": "2022-01-05",
		"Price": "$25"
	}
	]
}

まとめ

この記事では、Amazon BedrockとそのPlayground上で利用できるTitan Text G1 - Expressを用いたサンプルアプリケーションの実例を紹介しました。会議記録からのアクションアイテム生成、製品説明の表作成、そして製品販売データのJSON形式での生成という、3つの具体的な事例を通じて、Titanの幅広い応用可能性を探求しました。

これらの例は、実際の業務シナリオにおいても有用であることを示しています。AIを活用したデータ処理や自動化が、ビジネスの効率化や意思決定の精度向上に貢献する様子を垣間見ることができました。


また、ナレッジコミュニケーションでは Musubite というエンジニア同士のカジュアルトークサービスを利用しています!この記事にあるような生成AI 技術を使ったプロジェクトに携わるメンバーと直接話せるサービスですので興味がある方は是非利用を検討してください!

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