OpenSearchとBedrockを活用したGenerative AIパフォーマンスの最適化

Generative AIアプリケーションのスケールに伴い、検索レイテンシを低く保ち、検索結果の関連性を高く維持することは重要な運用上の課題となります。本コースでは、AIを活用した検索・情報検索システムを最適化するために必要な基礎概念と実践的な戦略を順を追って解説します。 この詳細なテキストベースのガイドを読み進めることで、基本的なAIプロトタイプの構築から、非常に効率的でプロダクション利用が可能な情報検索システムの設計へと移行できます。最新の検索技術とクラウドツールを使用して、速度、コスト、精度のバランスをとる方法を理解できます。 学習内容: - ベクトルデータベース、embeddings、ハイブリッド検索リトリーバルのコア概念の理解 - 検索レイテンシを大幅に削減するためのOpenSearchインデックス設定のチューニング - キーワードマッチングとセマンティックベクトル検索を組み合わせたハイブリッド検索クエリの設定 - レスポンス速度と生成品質のバランスをとるBedrockモデル構成の実装 - パフォーマンスのボトルネックを特定・解消するためのトレーシングおよび診断戦略の適用 - 実世界のアプリケーションに向けた効率的なretrieval-augmented generationパターンの設計 コースは必須の用語解説から始まり、セマンティック検索の仕組みと現代のAIアーキテクチャの概要を説明します。その後、クエリチューニング、インデックス最適化、パフォーマンスのトレーシングについて、段階的なテキスト解説を進めていきます。 本コースは、AIオペレーションを初めて学ぶ開発者、システムアーキテクト、技術的な関心を持つ方を対象としています。始めるにあたって、機械学習の高度な知識は必要ありません。 今すぐ読み始めて、より高速で効率的なGenerative AIアプリケーションを構築しましょう。