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とりあえずやってみました。
テストデータ
BedrockのFAQから3件持ってきました。
Q:Amazon Bedrock とは何ですか?
答え
A:Amazon Bedrock は、業界をリードする種々の基盤モデル (FM) を提供し、生成 AI アプリケーションの構築に必要な幅広い機能を備えたフルマネージドサービスです。セキュリティ、プライバシー、責任ある AI により開発を簡素化します。Amazon Bedrock の包括的な機能を使用すると、さまざまな人気の FM を実験すること、微調整や検索拡張生成 (RAG) などの手法を用いて、データを利用してそれらの FM をプライベートにカスタマイズすること、旅行の予約や保険金請求の処理から広告キャンペーンの作成や在庫管理まで、複雑なビジネスタスクを実行するマネージドエージェントを作成することができます。これらを実行するためにコードを記述する必要はありません。Amazon Bedrock はサーバーレスであるため、インフラストラクチャを管理する必要がありません。また、使い慣れた AWS サービスを使用して、生成 AI 機能をアプリケーションに安全に統合してデプロイできます。
Q: Amazon Bedrock ではどの FM を利用できますか?
答え
A: Amazon Bedrock をご利用のお客様は、現在使用可能な最先端の FM の中からお選びいただけます。これには以下の言語モデルと埋め込みモデルが含まれます。Q: Amazon Bedrock の使用を開始するにはどうすればよいですか?
答え
A: Amazon Bedrock のサーバーレスエクスペリエンスにより、すぐに使い始めることができます。AWS マネジメントコンソールで Amazon Bedrock に移動し、プレイグラウンドで FM をお試しください。エージェントを作成し、コンソールでテストすることもできます。ユースケースを特定したら、インフラストラクチャを管理することなく、AWS ツールを使用して FM をアプリケーションに簡単に統合できます。答え3件をドキュメントとして与えて、質問をインプットにして一番近いと判定したものを出力します。
Amazon Rerank 1.0
モデルIDは「amazon.rerank-v1:0」です。
import json
import boto3
client = boto3.Session(region_name="us-west-2").client("bedrock-runtime")
questions = [
"Amazon Bedrock とは何ですか?",
"Amazon Bedrock ではどの FM を利用できますか? ",
"Amazon Bedrock の使用を開始するにはどうすればよいですか?",
]
documents = [
"Amazon Bedrock は、業界をリードする種々の基盤モデル (FM) を提供し、生成 AI アプリケーションの構築に必要な幅広い機能を備えたフルマネージドサービスです。セキュリティ、プライバシー、責任ある AI により開発を簡素化します。Amazon Bedrock の包括的な機能を使用すると、さまざまな人気の FM を実験すること、微調整や検索拡張生成 (RAG) などの手法を用いて、データを利用してそれらの FM をプライベートにカスタマイズすること、旅行の予約や保険金請求の処理から広告キャンペーンの作成や在庫管理まで、複雑なビジネスタスクを実行するマネージドエージェントを作成することができます。これらを実行するためにコードを記述する必要はありません。Amazon Bedrock はサーバーレスであるため、インフラストラクチャを管理する必要がありません。また、使い慣れた AWS サービスを使用して、生成 AI 機能をアプリケーションに安全に統合してデプロイできます。"
"Amazon Bedrock をご利用のお客様は、現在使用可能な最先端の FM の中からお選びいただけます。これには以下の言語モデルと埋め込みモデルが含まれます。",
"Amazon Bedrock のサーバーレスエクスペリエンスにより、すぐに使い始めることができます。AWS マネジメントコンソールで Amazon Bedrock に移動し、プレイグラウンドで FM をお試しください。エージェントを作成し、コンソールでテストすることもできます。ユースケースを特定したら、インフラストラクチャを管理することなく、AWS ツールを使用して FM をアプリケーションに簡単に統合できます。",
]
for query in questions:
response = client.invoke_model(
modelId="amazon.rerank-v1:0",
body=json.dumps(
{
"query": query,
"documents": documents,
"top_n": 3,
}
),
)
response_body = json.loads(response.get("body").read())
index = response_body["results"][0]["index"]
relevance_score = response_body["results"][0]["relevance_score"]
answer = documents[index]
print("---")
print(f"Q: {query}")
print(f"A: {answer}")
print(f"スコア: {relevance_score}")
---
Q: Amazon Bedrock とは何ですか?
A: Amazon Bedrock は、業界をリードする種々の基盤モデル (FM) を提供し、生成 AI アプリケーションの構築に必要な幅広い機能を備えたフルマネージドサービスです。セキュリティ、プライバシー、責任ある AI により開発を簡素化します。Amazon Bedrock の包括的な機能を使用すると、さまざまな人気の FM を実験すること、微調整や検索拡張生成 (RAG) などの手法を用いて、データを利用してそれらの FM をプライベートにカスタマイズすること、旅行の予約や保険金請求の処理から広告キャンペーンの作成や在庫管理まで、複雑なビジネスタスクを実行するマネージドエージェントを作成することができます。これらを実行するためにコードを記述する必要はありません。Amazon Bedrock はサーバーレスであるため、インフラストラクチャを管理する必要がありません。また、使い慣れた AWS サービスを使用して、生成 AI 機能をアプリケーションに安全に統合してデプロイできます。Amazon Bedrock をご利用のお客様は、現在使用可能な最先端の FM の中からお選びいただけます。これには以下の言語モデルと埋め込みモデルが含まれます。
スコア: 0.9732915354985551
---
Q: Amazon Bedrock ではどの FM を利用できますか?
A: Amazon Bedrock は、業界をリードする種々の基盤モデル (FM) を提供し、生成 AI アプリケーションの構築に必要な幅広い機能を備えたフルマネージドサービスです。セキュリティ、プライバシー、責任ある AI により開発を簡素化します。Amazon Bedrock の包括的な機能を使用すると、さまざまな人気の FM を実験すること、微調整や検索拡張生成 (RAG) などの手法を用いて、データを利用してそれらの FM をプライベートにカスタマイズすること、旅行の予約や保険金請求の処理から広告キャンペーンの作成や在庫管理まで、複雑なビジネスタスクを実行するマネージドエージェントを作成することができます。これらを実行するためにコードを記述する必要はありません。Amazon Bedrock はサーバーレスであるため、インフラストラクチャを管理する必要がありません。また、使い慣れた AWS サービスを使用して、生成 AI 機能をアプリケーションに安全に統合してデプロイできます。Amazon Bedrock をご利用のお客様は、現在使用可能な最先端の FM の中からお選びいただけます。これには以下の言語モデルと埋め込みモデルが含まれます。
スコア: 0.993149519973355
---
Q: Amazon Bedrock の使用を開始するにはどうすればよいですか?
A: Amazon Bedrock のサーバーレスエクスペリエンスにより、すぐに使い始めることができます。AWS マネジメントコンソールで Amazon Bedrock に移動し、プレイグラウンドで FM をお試しください。エージェントを作成し、コンソールでテストすることもできます。ユースケースを特定したら、インフラストラクチャを管理することなく、AWS ツールを使用して FM をアプリケーションに簡単に統合できます。
スコア: 0.9046505351008906
2問目が間違っているので、3問中2問正解
Cohere Rerank 3.5
Cohere社提供APIでは、「rerank-english-v3.0」「rerank-multilingual-v3.0」の二種類あります。(3.5は見つからない?)
Bedrockで提供されるモデルはマルチリンガルと記載があります。
Multi-lingual, languages including but not limited to: Arabic, Chinese, English, French, German, Hindi, Japanese, Korean, Portuguese, Russian, and Spanish
(もしかしたらBedrockがフライング?)
モデルIDは「cohere.rerank-v3-5:0」です。
import json
import boto3
client = boto3.Session(region_name="us-west-2").client("bedrock-runtime")
questions = [
"Amazon Bedrock とは何ですか?",
"Amazon Bedrock ではどの FM を利用できますか? ",
"Amazon Bedrock の使用を開始するにはどうすればよいですか?",
]
documents = [
"Amazon Bedrock は、業界をリードする種々の基盤モデル (FM) を提供し、生成 AI アプリケーションの構築に必要な幅広い機能を備えたフルマネージドサービスです。セキュリティ、プライバシー、責任ある AI により開発を簡素化します。Amazon Bedrock の包括的な機能を使用すると、さまざまな人気の FM を実験すること、微調整や検索拡張生成 (RAG) などの手法を用いて、データを利用してそれらの FM をプライベートにカスタマイズすること、旅行の予約や保険金請求の処理から広告キャンペーンの作成や在庫管理まで、複雑なビジネスタスクを実行するマネージドエージェントを作成することができます。これらを実行するためにコードを記述する必要はありません。Amazon Bedrock はサーバーレスであるため、インフラストラクチャを管理する必要がありません。また、使い慣れた AWS サービスを使用して、生成 AI 機能をアプリケーションに安全に統合してデプロイできます。"
"Amazon Bedrock をご利用のお客様は、現在使用可能な最先端の FM の中からお選びいただけます。これには以下の言語モデルと埋め込みモデルが含まれます。",
"Amazon Bedrock のサーバーレスエクスペリエンスにより、すぐに使い始めることができます。AWS マネジメントコンソールで Amazon Bedrock に移動し、プレイグラウンドで FM をお試しください。エージェントを作成し、コンソールでテストすることもできます。ユースケースを特定したら、インフラストラクチャを管理することなく、AWS ツールを使用して FM をアプリケーションに簡単に統合できます。",
]
for query in questions:
response = client.invoke_model(
modelId="cohere.rerank-v3-5:0",
body=json.dumps(
{"query": query, "documents": documents, "top_n": 3, "api_version": 2}
),
)
response_body = json.loads(response.get("body").read())
index = response_body["results"][0]["index"]
relevance_score = response_body["results"][0]["relevance_score"]
answer = documents[index]
print("---")
print(f"Q: {query}")
print(f"A: {answer}")
print(f"スコア: {relevance_score}")
---
Q: Amazon Bedrock とは何ですか?
A: Amazon Bedrock は、業界をリードする種々の基盤モデル (FM) を提供し、生成 AI アプリケーションの構築に必要な幅広い機能を備えたフルマネージドサービスです。セキュリティ、プライバシー、責任ある AI により開発を簡素化します。Amazon Bedrock の包括的な機能を使用すると、さまざまな人気の FM を実験すること、微調整や検索拡張生成 (RAG) などの手法を用いて、データを利用してそれらの FM をプライベートにカスタマイズすること、旅行の予約や保険金請求の処理から広告キャンペーンの作成や在庫管理まで、複雑なビジネスタスクを実行するマネージドエージェントを作成することができます。これらを実行するためにコードを記述する必要はありません。Amazon Bedrock はサーバーレスであるため、インフラストラクチャを管理する必要がありません。また、使い慣れた AWS サービスを使用して、生成 AI 機能をアプリケーションに安全に統合してデプロイできます。Amazon Bedrock をご利用のお客様は、現在使用可能な最先端の FM の中からお選びいただけます。これには以下の言語モデルと埋め込みモデルが含まれます。
スコア: 0.91362286
---
Q: Amazon Bedrock ではどの FM を利用できますか?
A: Amazon Bedrock は、業界をリードする種々の基盤モデル (FM) を提供し、生成 AI アプリケーションの構築に必要な幅広い機能を備えたフルマネージドサービスです。セキュリティ、プライバシー、責任ある AI により開発を簡素化します。Amazon Bedrock の包括的な機能を使用すると、さまざまな人気の FM を実験すること、微調整や検索拡張生成 (RAG) などの手法を用いて、データを利用してそれらの FM をプライベートにカスタマイズすること、旅行の予約や保険金請求の処理から広告キャンペーンの作成や在庫管理まで、複雑なビジネスタスクを実行するマネージドエージェントを作成することができます。これらを実行するためにコードを記述する必要はありません。Amazon Bedrock はサーバーレスであるため、インフラストラクチャを管理する必要がありません。また、使い慣れた AWS サービスを使用して、生成 AI 機能をアプリケーションに安全に統合してデプロイできます。Amazon Bedrock をご利用のお客様は、現在使用可能な最先端の FM の中からお選びいただけます。これには以下の言語モデルと埋め込みモデルが含まれます。
スコア: 0.85967577
---
Q: Amazon Bedrock の使用を開始するにはどうすればよいですか?
A: Amazon Bedrock のサーバーレスエクスペリエンスにより、すぐに使い始めることができます。AWS マネジメントコンソールで Amazon Bedrock に移動し、プレイグラウンドで FM をお試しください。エージェントを作成し、コンソールでテストすることもできます。ユースケースを特定したら、インフラストラクチャを管理することなく、AWS ツールを使用して FM をアプリケーションに簡単に統合できます。
スコア: 0.8732259
こちらも2問目が間違っているので、3問中2問正解。
問題が難しかったのかな?
ちなみにBodyの形式はほぼ同じで微妙に異なります。