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AWS re:Invent 2024 セッションレポート #NET211-S|RAGとルート:Amazon Bedrockをサポートするためのネットワーク強化(Aviatrixスポンサー)
AI/ML Networking re:Invent2024

AWS re:Invent 2024 セッションレポート #NET211-S|RAGとルート:Amazon Bedrockをサポートするためのネットワーク強化(Aviatrixスポンサー)

 RAG and route: Enhancing networks to support Amazon Bedrock (sponsored by Aviatrix)

  • タイトル:RAG and route: Enhancing networks to support Amazon Bedrock (sponsored by Aviatrix)
  • 日付:2024年12月4日(水)
  • Venue:Mandalay Bay | Level 3 South | Jasmine F
  • スピーカー:
    • Timothy McConnaughy(Technical Marketing Engineer, Aviatrix Systems)
  • 概要:RAG用のAmazon S3で安全な一括データ転送を使用して、「Amazon Bedrock」で作成されたAIの可能性を実現します。データを使用して豊富なコンテキストでAI結果を向上させるために、Amazon Bedrock Knowledge Baseを埋めるための最適化されたネットワーキング戦略を見てください。ハイブリッドおよびマルチクラウド環境で大規模なデータセットを移動する安全で高性能な接続ソリューションを設計および実装する方法を学びます。 Aviatrixがどのように非公開で安全な迅速な配信と応答を確実にすることで、敏感なAIインタラクションを保護できるかをご覧ください。革新的なAIイニシアチブをサポートする強力で安全なネットワーキング基盤を設計し、複雑なクラウド環境で組織のAI野心のリーダーとして位置づけます。このプレゼンテーションは、AWSパートナーであるAviatrixによって提供されます。

Amazon BedrockとRAG(Retrieval-Augmented Generation(Retrieval-Augmented Generation)技術についてもっと知りたくてセッションを申し込みました。 このセッションでは、RAG技術の構造と活用方法、Amazon BedrockのAPIサービス、そしてネットワーク性能とセキュリティを最適化するAviatrixソリューションの役割について深く説明しました。 特に、RAGがデータを活用してどのように大規模言語モデル(LLM)の性能を強化し、Amazon BedrockとAviatrixがこれを効果的にサポートするのかについての事例と一緒に話されてより良かったと思います。

RAGは信頼性の高いAI応答システムで、質問に関連するデータをベクトル形式で保存し、大規模言語モデル(LLM)がより正確でコンテキストに応じた回答を提供できるようにする技術です。この過程でベクターデータベースと埋め込みモデルが重要な役割を果たし、データを精巧に処理して最適な結果を導出することができると述べています。

Amazon Bedrockは、LLMにアクセスできるAPIベースのフロントエンドサービスで、さまざまな言語モデルを簡単に統合して活用できる環境を提供できるという。特に、アプリケーション開発のためのシンプルなインターフェースを提供することで、開発者が特定のモデルを選択して適用しやすくすることができると言われています。

Managed RAG は Amazon Bedrock UI を使用して簡単に構築できる完全管理サービスで、特定のデータソースと埋め込みモデルを活用してすばやく設定できると言いますが、Custom RAG はユーザーのニーズに合わせてベクターデータベース、データソース、埋め込みモデルを自由に選択でき、より柔軟な構成が可能だと話しています。

RAGのすべてのコンポーネントが分離して動作する環境では、ネットワークのパフォーマンスとデータセキュリティが非常に重要な要素として機能すると言われています。設計が必須だそうですね。

Aviatrixは、高性能暗号化技術により、RAGパイプラインのネットワークセキュリティを強化し、データ転送速度を最大化できると話しています。特に、SDN(ソフトウェア定義ネットワーク)を活用して、ネットワーク全体にわたる統合的な管理と高い可視性を提供できるという。
そしてAviatrixは、AWS、Azure、Google Cloudなどのマルチクラウド環境でデータを移動するときに最適化されたデザインパターンを適用し、ネットワークコストを削減しながらも高いデータ転送速度とセキュリティを維持できると説明しています。

最近では、RAG、Fine-tuningなど、より正確な結果をより迅速に受け取れるように多くの努力をしていることがわかっています。
RAGは、これらのニーズを解決し、最新のデータを活用するために不可欠な技術だと思います。 Amazon Bedrockは非常に多様な基本モデルをその時点で使用できることに大きな利点があるようです。そして、Aviatrixを使ってネットワーク設計を最適化し、データ転送速度とセキュリティを強化して使用すれば、もっと良い環境になるのではないかと思いました。

記事 │MEGAZONECLOUD Cloud Technology Center(CTC) Cloud FSI SA 3チーム チョン・ハフンSA

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