Amazon Web Services ブログ

Category: Artificial Intelligence

Amazon Bedrockは、開発者がより賢く、より正確なAIモデルを構築する方法を簡素化する強化学習によるファインチューニングを追加しました

組織は、AI モデルを自社の具体的なビジネスニーズに適応させる際に、難しい選択を迫られます。平均的な結果しか出 […]

Kiro powers の紹介

AI アシスタントは、フレームワークの専門知識への即座のアクセスを提供し、より速くリリースできるようにすべきです。しかし、今日の AI エージェントも同じ課題に直面しています。組み込みの知識がなければ、あなたと同じように推測と反復を繰り返します。Kiro powers は、幅広い開発とデプロイメントのユースケースに対して、その統一されたアプローチを提供します。MCP ツールとフレームワークの専門知識を一緒にパッケージ化し、動的に読み込みます。

Kiro autonomous agent の紹介

本日、開発者とチームがソフトウェアを構築・運用する方法を変革する 3 つの新しい最先端エージェントの 1 つである、Kiro autonomous agent のプレビュー版をリリースします。Kiro autonomous agent は、Kiro Pro、Pro+、Power プランを契約されている個人開発者向けにプレビュー版として順次展開されています。プレビュー期間中は無料で、使用量は週次制限があります。チームは早期アクセスのためにウェイトリストに参加できます。

Amazon API Gateway レスポンスストリーミングによる応答性の高い API の構築

本日、AWS は Amazon API Gateway でレスポンスストリーミングのサポートを発表しました。これにより、レスポンスペイロードをクライアントに段階的にストリーミングすることで、REST API の応答性を大幅に向上させることができます。この新機能により、ストリーミングレスポンスを使用して、LLM 駆動アプリケーション（AI エージェントやチャットボットなど）を構築する際のユーザーエクスペリエンスを向上させたり、Web およびモバイルアプリケーションの最初のバイトまでの時間（TTFB）パフォーマンスを改善したり、大きなファイルをストリーミングしたり、サーバー送信イベント（SSE）などのプロトコルを使用して段階的な進捗を報告しながら長時間実行される操作を実行したりできます。
この記事では、この新機能、それが対処する課題、およびレスポンスストリーミングを使用してアプリケーションの応答性を向上させる方法について説明します。

Amazon S3 Vectors がスケールとパフォーマンスを向上させて一般提供開始

Amazon S3 Vectors がスケールとパフォーマンスを大幅に向上させて一般提供を開始しました。S3 Vectors は、ベクトルデータの保存とクエリをネイティブにサポートする初のクラウドオブジェクトストレージです。専用のベクトルデータベースソリューションと比較して、ベクトルの保存とクエリの総コストを最大 90% 削減できます。

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