
Slackに聞いたら社内文書から答えてくれるボットをAWSで作った話
AWS Bedrock Knowledge Base × Slack の RAGボットを実機検証済みのソース付きで解説。つまずきポイントと対処も丸ごと収録。かわせみ学習、開発、実装メモシリーズ第1弾。
Chapters
はじめに
全体アーキテクチャ
前提条件:開発環境をつくる
前提条件(実践):IaCとAWS Documentation MCP連携
環境構築
03-補足A:フェーズ1 IAMユーザー・ポリシー構築手順
03-補足B:フェーズ2 Knowledge Base + S3 + S3 Vectors構築手順
03-補足C:フェーズ3 Lambda + API Gateway + DynamoDB構築手順
03-補足D:フェーズ4 Slack App作成・接続手順
インジェスト:文書がベクトルになるまで
RAGの応答:質問が答えになるまで
設計判断とノウハウ
実装解説
つまずきポイントと対処
拡張・運用
付録:ソース入手・更新履歴
Author
現在は社内SEとして業務システムの運用を行っています。 休日にはAIを使い、AWSやローカルサーバ上の実装を行う個人エンジニアです。 以前はメーカーで産業制御分野のSEなどを行っていました。 実機検証済みのソース一式とつまずき対処を丸ごと書き残す 「かわせみ学習、開発、実装メモ」シリーズを展開中。
Topics
- 公開
- 本文更新
- NEW
- 文章量
- 約50,863字
- 価格
- 500円