Bedrockの特徴

『ユーザーが複数の人気基盤モデルにアクセスできるサービス』

モデルのトレーニングやホスティング、管理を行う必要がありません。

基盤モデルを選ぶ基準

特定のタスク（例：テキスト生成、翻訳、画像分類）に対して、どのモデルが最も適しているかを考慮します。

統一されたAPI

『ユーザーは簡単にAPIを通じてモデルを利用できる』

Bedrockでは、さまざまな基盤モデルを 統一されたAPI　を通じて呼び出す仕組みが提供されています。

• 異なるベンダーのモデルを利用する際にも同じコードベースを使用できるため、新しいモデルの導入が容易です。
• 新たなAPIを学習したり構築したりする負担が軽減されます。

生成モデルの出力

明確なプロンプトを設計　し、期待されるフォーマットや出力形式を具体的に指定することが最も効果的です。

プロンプト管理

Bedrockが提供する機能で、

『ユーザーが独自のプロンプトを作成・保存し、異なるワークフローで再利用する』

ことを可能にします。

Bedrockのエージェント

Bedrockのエージェントは、ユーザーからの問い合わせやリクエストに応答するために、アクションを実行できます。

このアクションの実態は

『AWS Lambda関数』

です。

InvokeModel

InvokeModelは、

『Bedrock での、生成 AI モデルを利用する際に使用する主要な API 呼び出す』

ための方法です。

このメソッドを使って、テキストや画像などの入力データをモデルに渡し、生成された結果を取得します。

*# Convert the native request to JSON.*

request = json.dumps(native_request)

try:

*# Invoke the model with the request.*

response = brt.invoke_model(modelId=model_id, body=request)

except (ClientError, Exception) as e:
    print(f"ERROR: Can't invoke '{model_id}'. Reason: {e}")
    exit(1)

抜粋：モデルにテキストプロンプトを送信し、 を使用してテキストレスポンスを生成する InvokeModel

Amazon Nova

2024年12月、AWS に Amazon が新しい基盤モデルが追加されました。

テキストのみのモデルである micro やマルチモーダルにも対応する Lite 、Pro といったシリーズが展開されています。

他の基盤と比べて低コストで利用できる。マルチモーダルに対応している。