はじめに
Japan AWS Jr. Champions Advent Calendar 7日目の記事です! 本記事が初投稿となります。
AWS re:Invent2023で「NEW LAUNCH」のセッションを登録したところ、Amazon Qに関するセッションに参加することができたので、セッション中で紹介されていた主要機能についてまとめました。
セッションタイトル
Bring the power of generative AI to your employees with Amazon Q
セッション概要
Amazon Qに関する主要機能（key feature）についての説明とデモが行われました。
本記事はセッション中に説明のあった主要機能について簡単にまとめたものです。
なお補足では、Amazon Qで使用されているモデルや対応言語など疑問点を記載していますが、回答は見つかっていないので、分かり次第修正します。知っている方いましたら、コメントいただければ幸いです。
Amazon Qの主要機能
Q&A
- エンタープライズのデータから生成された信頼のある回答が得られる
- 自然言語でのやりとりが可能
- ソースの確認が可能
- 回答の履歴を確認することが可能
ファイルのアップロードと分析
- 文章の要約
- ドキュメントについての質問
- データの解析
- さまざま種類のファイルタイプに対応可能
pdf, docx, csv, ppt, txtなど
プラグインを使用したアクションの実行
・エンドユーザーはSaasアプリケーションにアクションを実行できる
例として以下のようなものが紹介されていました。
会話を要約して、Jiraにチケットを作成して
記載されていたSaaSアプリケーション：Salesforce, zendesk,Jira, ServiceNow
セキュリティ
- 権限をさまざまなレイヤーにふくめることができる
- 有害なアウトプットを防ぐために事前に準備したガードレールを使用できる
- 企業コンテンツへの応答を制限する
- 特定の文字や言い回しをレスポンスに出さないようにブロックできる
〈ガードレール〉
- 事前に定義したメッセージをレスポンスに含めることができる
- メタデータフィルターを使用して、企業コンテンツに対する応答を制限できる
- エンタープライズにおいて、特定のユーザやグループにガードレールを提供することができる
使用可能なコネクター
かなりのありました。
Adobe Experience Manager
Alfresco
Amazon S3
Atlassian Confluence
Aurora(MySQL, PostgreSQL)
Box
DB2
Dropbox
Drupal
Custom Connector
FSX for Windows
Github
Gmail
Google Drive
Jira
Microsoft：Exchange, One Drive, SharePoint, Teams, Yammer, SQL Server
Quip
Salesforce
ServiceNow
Slack
Web Crawler
WorkDocs
Zendesk
補足
【Amazon Qで使用されているモデルについて】
公式ドキュメントには以下の説明がありました。
https://aws.amazon.com/jp/q/faqs/
Q:Can I choose my own large language model (LLM)?
A:No. However, AWS uses various foundation models from Amazon Bedrock within Amazon Q.
各々がLLMを選択することはできないとのこと。
さらに複数のモデルを使用しているとのこと
疑問
- それぞれの機能ごとにモデルが異なるのか、1機能の中に複数のモデルが使用されているのかなどが気になった点です。
- 日本語対応はどうなったら対応できるのか（複数のモデルを使用している場合、全てのモデルで日本語対応できてないといけないのでは?）
【対応言語について】
公式ドキュメントには以下の説明がありました。
https://docs.aws.amazon.com/amazonq/latest/business-use-dg/supported-languages.html
簡潔にまとめると、
複数の言語に対応しているが、英語がオススメ
とのこと。
疑問
・複数の言語に対応していると書いてあるが、英語以外の記載がないので、どこまで対応しているのか。
・率直に日本語はいつ対応できるか。