[TechCommit Advent Calendar 2023]Amazon Q 使ってみた
はじめに
こんにちは、Ayakaです。
この記事はTechCommit AdventCalendar2023
の21日目の記事です。
先日のAWSのre:Inventで発表された新しいサービス「Amazon Q」が気になっていて、早速使ってみたのでシェアします!
Amazon Qとは
業務専用の新しい生成系 AI 搭載アシスタントで、企業の情報リポジトリ、コード、エンタープライズシステムにあるデータと専門知識を使って会話、問題の解決、コンテンツの生成、アクションの実行などを行うことができるサービス。
12月21日時点では、米国東部 (バージニア北部) と米国西部 (オレゴン) の AWS リージョンでのみプレビュー版で利用可能になっており、ちょっと気になっているので使ってみることにしました。
※日本語はまだ未対応です。
初期設定
AWSのコンソールにログインしてリージョンをN.Virginiaを選択して、AmazonQを検索
トップページに移動し、Get Startedをクリック
1. アプリケーションの作成
Create applicationをクリック
デフォルトで値が入っていますが、別々のデータソースを使って複数のアプリケーションを作成する場合は目的ごとにApplication nameは分かりやすい名前をつけておいた方が良さそうです。
2. レトリバーを選択
Amazon Q ネイティブ レトリバーは Amazon Q がサポートするデータソースに接続できるとのことなのでこれを選択し、Next
ちなみに上記で指定しているUnit数ですが、
料金について以下の記載があるため容量の大きいデータは注意が必要みたいです。
インデックス・プロビジョニングの場合 - 必要なユニット数を選択してください。Amazon Qでは、選択したドキュメントの容量に応じて課金されます。最大50ユニットまで選択できます。各ユニットには20,000ドキュメントが含まれます。最大10,000,000ドキュメントのプロビジョニングが可能です。
3. データソースを選択
SlackやGmail、S3などさまざまなソースを選択できるようになっていますが、
今回はAWSのWhitePaperを選択したいのでUplod filesを選択
※レトリバー作成後にアップロード可能になるので数十秒待つとメニューがアクティブになる
Choose filesからAmazonQの回答のデータソースとして使用したいドキュメントを選択してUpload
完了！
早速使ってみる
Preview web experienceをクリックし
AmazonQのチャット画面が出てくる
質問1
「シングルAZでのNAT gatewayのSLAは何%ですか?」
正解！！！
質問2
「どのページに記載されていますか」
私が今回色々試した結果では、情報をどのページから取得したか正確な情報を見つけるのは難しそうでしたが、リリースされてからも現在進行形で色々な変更が加えられているようなので、またしばらくしてから試してみたいと思います。
質問3
次に、ちょっと曖昧な質問
「高い可用性を保つためにAWSは何を提案していますか」
可用性についてドキュメントに書いてあることを簡単にまとめてくれました。
もちろん他の生成系AIチャットと同様、回答を鵜呑みにするのではなく正しい情報かどうか精査して利用する必要はありますが、まずはざっくり概要を掴むのに利用できそうです。
ちなみにデータソースに書いていないことを聞いてみると
「Amazon Qの使い方を教えてください」
答えてくれないので、選択したリソースのみから情報を拾っているようですね。
ChatGPT4に同じこと聞いてみた
AskYourPDF Research AssistantというアップロードしたPDFから回答を生成するプラグインを利用して、
同じ質問をしてみました。
こちらはページ数も正確な答えが返ってきました。
体感だと、Amazon Qの方は内容をコンパクトに要約したものを返してくるのに対し、
ChatGPT4の方はどちらかというと関係ある部分を原文に近い形で抜き出して整理したような感じでした。
おわりに
公式のドキュメント等、特定のソースからのみ情報を取得したい場合に有用だと感じました。
また、今回利用したのはほんの一部の機能に過ぎず、Amazon QではAmazon Q network troubleshootingといったリソースのネットワーク関連のトラブルシューティングをしてくれるものあるようなので、他にも色々試してみたいです。
次の記事の紹介
22日目の記事はi-hrm さんです。お楽しみに！
参考記事
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