Amazon Bedrockを使用した低コストRAG

当社には、社内の人しか閲覧できないドキュメントを掲載したWebページがあります。しかし、そのページには検索機能がなく、必要な情報を探すためには、毎回ジャンルを設定して確認しなければなりません。この作業は非常に面倒で、時間がかかるというのが現状でした。
社内の制度や手続きについて疑問が生じた際、わざわざ調べに行かなくても答えがすぐにわかるようにしたいと考え、最近流行りのAmazon Bedrockをを用いた低コストなRetrieval-Augmented Generation（RAG）の導入を検討することになりました。

社内ドキュメントを調べる時間を削減することができました。

最も大きな課題はハルシネーションの多発でした。ハルシネーションの発生は避けられないと考え、生成された回答に引用元のリンクを記載することで対処しました。これにより、ユーザーが情報の正確性を確認できるようになり、RAGシステムの信頼性と利便性を高めることができました。

Amazon Bedrockを使ってRAGを作成する際には、Knowledge Base for Amazon Bedrockを活用することをおすすめします。この機能を使うことで、非常に簡単にRAGを構築することができます。まずは、Knowledge Base for Amazon Bedrockを通じてRAGの基本的な知識を学ぶことから始めると良いでしょう。

RAGの構築方法を理解した後は、Amazon Bedrockの他の機能についても調査してみることをお勧めします。Amazon Bedrockには、様々な用途に応じたモデルやツールが提供されています。これらを探索し、自分のプロジェクトにどのように活用できるかを考えることで、Amazon Bedrockに対する理解がさらに深まるはずです。

Claude3系統が東京リージョンでできるといいなと思います。