要約:
- Amazon Bedrock Agentsを使用した生成的AIアプリケーションの構築に関するベストプラクティスについて2部構成で探る
- エージェントの成功の基盤は高品質なグラウンドトゥルースデータにある
- エージェントの範囲を明確に定義し、エージェントのトーンや挨拶などのパーソナリティを計画することが重要
- エージェントアーキテクチャでは、「分割して征服」の原則が有効であり、複数の小規模なエージェントを構築することが推奨されている
- エージェントの効果を測定するために、明確な評価基準を定義することが不可欠であり、人間の評価も重要である
- Amazon Bedrockと既存のナレッジベースを統合することで、エージェントに企業知識を提供し、正確な応答を実現する
感想:
生成的AIアプリケーションの構築において、高品質なデータや明確な定義、評価基準の重要性が強調されています。特に、エージェントのパーソナリティやコミュニケーションの一貫性を保つことがユーザーエクスペリエンス向上につながると感じました。エージェントの効果を測定し改善するプロセスは継続的であるべきであり、人間の評価も自動化された指標と共に重要であることが示唆されています。Amazon Bedrockを活用することで、確かな評価とスケーラブルなAIアプリケーションの構築に貢献できることが示されています。