こんにちは、CTOのsakasaiです
先日、AWSの生成AIハンズオンセミナーに参加しました。
ハンズオンのシナリオは公開されているこちらの生成系 AI 体験ワークショップに沿って行われました。
https://catalog.workshops.aws/generative-ai-use-cases-jp/ja-JP
このワークショップでは、生成系 AIを活用したアプリケーションを AWS 上に構築し、社内データ等を活用して、チャットボットや要約、文章校正、画像生成などのユースケースが体験できるものになっています。
完成後のアーキテクチャはこのような形です。
- Amazon CloudFront、S3でチャット等のユーザーインターフェースを提供するフロントエンドの構築（認証はAmazon Cognito）
- バックエンドをAmazon API Gateway、AWS Lambdaで構築
- チャットの会話履歴をAmazon DynamoDBに保存
- ドキュメント検索にAmazon Kendraを使用
- Amazon Bedrockで基盤モデルを使って生成AIを実現
といった構成になっています。
このアプリケーションではチャットボットや要約、文章校正、画像生成などができるAIチャットに加えて、社内ドキュメントなどを使ったRAG（Retrieval Augmented Generation）[^][^] のAIチャットが実現できます。
今回のハンズオンではBedrockを利用できない形での実施になったため、
- アプリケーションの構築
- RAG用のドキュメントの登録
- 画面の動作確認（サンプルとして用意していただいた環境）
といった流れになりました。
アプリケーションの構築はすべてGitHubで用意していただいたソースコードを利用しているためコーティング作業は一切せずに実現できています。
最初にAWS Cloud9環境を準備し、その上でAWS CDKを使ってアプリケーションをデプロイするといった流れでコマンドを数回実行するだけで構築できました。
完成したアプリケーションにログインすると以下のような画面が表示され各機能を使える形になっています。
ワークショップのシナリオには発展形としてIPアドレス制限をする方法などもあるので、社内のFAQなどを一旦簡単にAI（RAGチャット）を使って作りたいときなど、このアプリケーションをそのまま使うこともできそうでした。（ただしKendraやBedrockはそれなりに料金がかかるので注意が必要そうです）
まとめ
生成系AIを用いた様々なプロダクトが登場していますが、AWSのサービスを活用することで、簡単にこれらを実現できることが理解できました。
AWSではParty Rockのようなサービスも提供されていますが、社内のようなクローズドな環境で生成AIを活用する際や、独自のインターフェースを備えたアプリケーションの構築に際しては、自作が必要になる場合もあります。このような状況において、今回のハンズオンで学んだ内容が役立ちそうです。