はじめに
AWS Summit New York 2024で大量の生成AI系アップデートが発表されました！
普段はTwitter（X）や↓の個人ブログで #しむそく としてまとめたものをアップしていますが、出張編ということで生成AI関連のアップデートをピックアップしてこちらにも投稿します！
★の数は注目度を表します！
普段は★〜★★★★ですが、今回どれもアツいので★★★以上がデフォになっちゃいました。
本編
★★★【Preview】Claude 3 Haikuがファインチューニングをサポート
Machine Learning: Bedrock
Claude 3 Haikuがオレゴンリージョンでファインチューニングにプレビュー対応しました！
サポートチケットを送信することでアクセスでき、組織のドメインやビジネス要件に合わせてトレーニングされた高速なモデルを利用可能です。
Fine-tuning for Anthropic's Claude 3 Haiku in Amazon Bedrock (Preview)
公式ブログ：
Fine-tune Anthropic’s Claude 3 Haiku in Amazon Bedrock to boost model accuracy and quality
★★★★【Preview】Knowledge Bases for Bedrockが追加のデータソースをサポート
Machine Learning: Bedrock
Knowledge Bases for Bedrockのデータソースがプレビューで追加されました！
Confluence, SharePoint, Salesforceのコネクタのほか、パブリックWebページへのクローラーにも対応し、S3へデータを移動せずにRAGアプリケーションを構築できます。
Knowledge Bases for Amazon Bedrock now supports additional data sources (preview)
公式ブログ：
Knowledge Bases for Amazon Bedrock now supports additional data connectors (in preview)
★★★★Knowledge Bases for Bedrockが高度なRAG機能をサポート
Machine Learning: Bedrock
Knowledge Bases for BedrockのRAG機能が向上しました！
チャンク化のオプションが複数追加されたほか、スマート解析によるPDFなど複雑なデータからの抽出やクエリの再定式化に対応し、より精度の高い結果が得られるようになります。
Knowledge Bases for Amazon Bedrock now supports advanced RAG capabilities
★★★MemoryDBがベクトル検索をサポート
Database: MemoryDB
MemoryDBによるベクトル検索がGAとなりました！
1桁ミリ秒のクエリおよび更新レイテンシーで数百万のベクトルを保存できる高スループットと、リコール率99%超の高精度により、金融機関などのシーンで高パフォーマンスのRAGアプリケーションを構築できます。
AWS announces the general availability of vector search for Amazon MemoryDB
★★★★【Preview】Agents for BedrockがMemory機能をサポート
Machine Learning: Bedrock
Agents for BedrockにてMemory機能がClaude 3 SonnetとHaiku利用時にプレビュー提供されました！
ユーザーとのやり取りを最大30日間記憶し、嗜好に合わせた処理の効率化や、複雑で複数のステップが必要なタスクの解決で有用です。
Agents for Amazon Bedrock now retain memory (Preview)
★★★★【Preview】Agents for Bedrockがcode interpretation機能をサポート
Machine Learning: Bedrock
Agents for Bedrockにcode interpretation機能がプレビューで提供されました！
データの処理やグラフの作成といったユースケースにおいて、安全なサンドボックス環境コードを動的に生成して実行でき、より複雑なタスクに対応します。
Agents for Amazon Bedrock now support code interpretation (Preview)
公式ブログ（Memory機能を含む）：
Agents for Amazon Bedrock now support memory retention and code interpretation (preview)
★★★Guardrails for Bedrockがハルシネーションの検出とAPIをサポート
Machine Learning: Bedrock
Guardrails for Bedrockが、RAGやモデル自身に基づくハルシネーションによる不正確な応答を検出できるようになりました！
さらに新しくApplyGuardrail APIが追加され、Bedrock外の任意の基盤モデルに対して安全性とガバナンスを提供可能になります。
Guardrails for Amazon Bedrock can now detect hallucinations & safeguard apps using any FM
公式ブログ：
★★★★【Preview】BedrockがPrompt ManagementとPrompt Flowsをサポート
Machine Learning: Bedrock
Bedrockに新機能Prompt ManagementとPrompt Flowsがプレビューで追加されました！
プロンプトの作成、評価、バージョン管理、共有を簡単に行える機能と、GUI上でLambdaやKnowledge Basesを含むコンポーネントから生成AIワークフローを構築できる機能です。
Amazon Bedrock Prompt Management and Prompt Flows now available in preview
公式ブログ：
★★★★【Preview】App Studioがリリース
Machine Learning: App Studio
新サービスApp Studioがオレゴンリージョンでプレビュー提供されました！
自然言語とビジュアルで、ローコードならがエンタープライズレベルのアプリケーションを構築でき、他のAWSサービスやAPIコネクタ利用による外部サービスとの接続も可能です。
Announcing AWS App Studio preview
公式ブログ：
Build enterprise-grade applications with natural language using AWS App Studio (preview)
★★★【New】Amazon Q Appsがリリース
Machine Learning: Q Apps
パブリックプレビューとなっていたAmazon Q AppがGAとなりました！
Amazon Q Businessとの会話とエンタープライズデータに基づいてアプリを構築し、共有およびカスタマイズすることで組織内のタスク効率化に役立ちます。
Announcing the general availability of Amazon Q Apps
公式ブログ：
Amazon Q Apps, now generally available, enables users to build their own generative AI apps
★★★Amazon Q Developerがインラインコード推奨事項のカスタマイズをサポート
Machine Learning: Q Developer
Amazon Q Developerが組織のソースコードに基づいたインラインコード推奨事項を提供できるようになりました！
プライベートリポジトリと安全に接続し、構造や関数、メソッド、APIに関して質問可能になり、アクセス制御も行えます。
Customize Amazon Q Developer code recommendations, and receive chat responses in the IDE (Preview)
公式ブログ：
Customize Amazon Q Developer (in your IDE) with your private code base
★★★Amazon Q DeveloperがSageMaker Studioで利用可能に
Machine Learning: Q Developer
Amazon Q DeveloperがSageMaker StudioのJupyterLab IDEで利用できるようになりました！
SageMakerに関する機能、コード生成、トラブルシューティングに関して調査が大幅に効率化され、データ分析や機械学習ワークロードを加速できます。
Amazon Q Developer is now available in SageMaker Studio
おわりに
生成AI以外のアップデートを含めた #しむそく 完全版については、週末〜週明け頃に↓の個人ブログへアップしています！
この取り組みを1年間継続して行えたモチベーションについては昨日の記事で語っていますので、是非こちらもどうぞ↓