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AWS生成AI CDKコンストラクト

すべてのクラスは積極的な開発中であり、将来のバージョンでは、互換性のない互換性のある変更または削除の対象となります。これらは、セマンティックバージョンモデルの対象ではありません。つまり、それらを使用することはできますが、このパッケージの新しいバージョンにアップグレードするときにソースコードを更新する必要がある場合があります。

目次

  • 導入
  • CDKバージョン
  • 貢献
  • 設計ガイドラインと開発ガイド
  • はじめる
  • カタログ
  • サンプルユースケース
  • 追加のリソース
  • 貢献者
  • 運用指標コレクション
  • ロードマップ
  • ライセンス
  • 法的免責事項

導入

AWS Generative AI Constructs Libraryは、AWSクラウド開発キット（AWS CDK）のオープンソース拡張であり、コード内のソリューションを迅速に定義して、コンストラクトと呼ばれる予測可能で再現可能なインフラストラクチャを作成するためのマルチサービスでよく編成されたパターンを提供します。 AWS生成AI CDKコンストラクトの目標は、開発者がアーキテクチャのパターンベースの定義を使用して生成AIソリューションを構築するのを支援することです。

AWS生成AI CDKコンストラクトで定義されているパターンは、高レベルのマルチサービスの抽象化であり、AWS CDKコンストラクトのマルチサービス抽象化は、よく築かれたベストプラクティスに基づいてデフォルトの構成を備えています。ライブラリは、オブジェクト指向の手法を使用して各アーキテクチャパターンモデルを作成するための論理モジュールに編成されています。

CDKバージョン

AWS生成AI CDKコンストラクトとAWS CDKは独立チームであり、リリーススケジュールが異なります。 AWS生成AI CDKコンストラクトの各リリースは、AWS CDKの特定のバージョンに対して構築されています。 changelog.mdファイルは、各AWS生成AIコンストラクトリリースに関連付けられたCDKバージョンをリストします。たとえば、AWS生成AI CDKコンストラクトv0.0.0は、AWS CDK v2.96.2に対して構築されました。これは、AWS生成AI CDKコンストラクトv0.0.0を使用するには、アプリケーションにAWS CDK V2.96.2以降を含める必要があることを意味します。最新のAWS CDKバージョンを引き続き使用し、新しいリリースが利用可能になったときにAWS生成AI CDKコンストラクトバージョンをアップグレードできます。

貢献

あらゆる種類の貢献は大歓迎です！寄稿者ガイドをご覧ください

設計ガイドラインと開発ガイド

ライブラリに新しいコンストラクトを追加する場合は、設計ガイドラインをご覧ください。開発ガイドに従ってください。

はじめる

タイプスクリプト
  • TypeScriptで既存のCDKアプリケーションを作成または使用します。
    • cdk init app --language typescript
  • npm install @cdklabs/generative-ai-cdk-constructs実行します
  • パッケージをrack.jsonに追加する必要があります。
  • ライブラリをインポートします：
    • import * as genai from '@cdklabs/generative-ai-cdk-constructs';
Python
  • Pythonで既存のCDKアプリケーションを作成または使用します
    • cdk init app --language python
  • パッケージをインストールします：
    • pip install cdklabs.generative-ai-cdk-constructs
  • ライブラリをインポートします：
    • import cdklabs.generative_ai_cdk_constructs
ヌゲット
  • Pythonで既存のCDKアプリケーションを作成または使用します
    • cdk init app --language csharp
  • Visual Studioプロジェクトの中でパッケージをインストールします。
    • dotnet add package CdkLabs.GenerativeAICdkConstructs
  • 名前空間を使用します：
    • using Cdklabs.GenerativeAiCdkConstructs;
行く
  • Pythonで既存のCDKアプリケーションを作成または使用します
    • cdk init app --language go
  • モジュールを取得します：
    • go get github.com/cdklabs/generative-ai-cdk-constructs-go/generative-ai-cdk-constructs
  • ライブラリをインポートします：
    • import "github.com/cdklabs/generative-ai-cdk-constructs-go/generative-ai-cdk-constructs"

注：Go Distributionリポジトリは、Source RepositoryからJSII Tar Gziptバージョンソースを配布します

Java
  • Javaで既存のCDKアプリケーションを作成または使用します
    • cdk init app --language java
  • pom.xmlに依存関係を追加します
 <dependency>
    <groupId>io.github.cdklabs</groupId>
    <artifactId>generative-ai-cdk-constructs</artifactId>
    <version>Get the latest version and insert it here</version>
</dependency>

特定のコンストラクトに関する追加ガイダンスについては、ドキュメントを参照してください：カタログ

カタログ

ライブラリでは、次のコンストラクトが利用できます。

L3コンストラクト

構成説明使用されているAWSサービス
データ摂取パイプライン - OpenSearch知識ベースにドキュメントを保存するためのRAG（検索拡張生成）ソースを提供する摂取パイプライン。 Amazon OpenSearch、AWS Step Functions、Amazon Bedrock、AWS Appsync、AWS Lambda
質問に答えるRAG（検索拡張生成）ソースおよび/または長いコンテキストを使用したPDFドキュメントでの質問に答えるために、大規模な言語モデル（人類のClaude v2.1。）を利用します。さらに、画像に視覚的な質問に答えるために人類のクロード3を活用します。 Amazon OpenSearch、AWS Lambda、Amazon Bedrock、AWS Appsync
要約大規模な言語モデルを使用した文書の要約（Anthropic Claude v2.1）。 AWS Lambda、Amazon Bedrock、AWS Appsync、Amazon Elasticache for Redis。
Sagemakerモデルの展開（ジャンプスタート） Amazon Sagemaker JumpstartからAmazon Sagemakerエンドポイントに基礎モデルを展開します。 Amazon Sagemaker
Sagemakerモデルの展開（顔を抱き締める） Faceの抱擁からAmazon Sagemakerのエンドポイントに基礎モデルを展開します。 Amazon Sagemaker
Sagemakerモデルの展開（カスタム） S3の場所からAmazon Sagemakerエンドポイントに基礎モデルを展開します。 Amazon Sagemaker
コンテンツ生成Amazon Titan-Image-Generator-V1またはStability.Stable-Diffusion-XL-V1モデルを使用して、テキストから画像を生成します。 AWS Lambda、Amazon Bedrock、AWS Appsync
Amazon Bedrock Monitoring（Amazon CloudWatchダッシュボード） Amazon CloudWatchダッシュボードAmazon Bedrockからのモデルの使用を監視します。 Amazon CloudWatch
txt to sql生成AI機能を活用して、自然言語ベースのSQLクエリ生成を促進します。 Amazon Event Bridge、Amazon Bedrock、AWS Lambda、Amazon SQS、AWS Secrets、およびデータベースの選択
llamaindexデータ読み込みllamaindexを使用して、生成AIワークロードに備えてデータをロードするAmazon ECS Fargate、Amazon SQS、AWS Systems Managerパラメーター

L2コンストラクト

構成説明使用されているAWSサービス
ラムダ層Python Lambda層は、AWSで生成AIアプリケーションを開発するための依存関係とユーティリティを提供します。 AWS Lambda、Amazon Bedrock、Amazon Sagemaker
アマゾンの岩盤Amazon岩盤のCDK L2コンストラクト。 Amazon Bedrock、Amazon Opensearch Serverless、AWS Lambda
Amazon OpenSearch ServerLess VectorコレクションCDK L2コンストラクトを構築してベクターコレクションを作成します。 Amazon OpenSearch Vector Index
Amazon OpenSearch Vector Index CDK L1ベクターインデックスを作成するカスタムリソース。 Amazon OpenSearch ServerLess、AWS Lambda

サンプルユースケース

公式サンプルリポジトリには、AWS生成AI CDKコンストラクトの使用を実証する機能的ユースケースの実装のコレクションが含まれています。これらは、アーキテクチャパターンと同じ方法で使用でき、これらのパターンの追加の「高レベルの」抽象化として概念化できます。これらのパターン（コンストラクト）は一緒にスタックに構成され、「CDKアプリ」を形成します。

追加のリソース

リソースタイプ説明
AWS RE：発明2023-ヴェルナー・フォーゲルス博士との基調講演基調Amazon.comのVPおよびCTOであるWerner Vogels博士は、AWS Re：Invent 2023 KeynoteでAWS生成AI CDKコンストラクトを発表します。
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ベッドロッククロードチャットコードサンプルBedrock + Claude（ + Mistral）を使用したAWSネイティブチャットボット。
Amazon-Bedrock-RagコードサンプルAmazon Bedrockの知識ベースを使用した完全に管理されたRAGソリューション。
Amazon Bedrock Multimodal SearchコードサンプルAmazon Titan Multimodal Embeddingsモデルを使用して構築されたマルチモーダル製品検索アプリ。
Amazon Bedrock Knowledge Bases with Private Dataブログ投稿 +コードサンプル知識ベースをAmazon Bedrockに統合する方法を示すブログ投稿と関連するコードサンプルプライベートデータソースからのコンテキストデータを基礎モデルに提供します。
Amazon BedrockエージェントとAIを使用してタスクを自動化しますブログ投稿 +コードサンプルホテルとスパのユースケースを介して、Amazon Bedrockエージェントとナレッジベースを展開する方法を示すブログ投稿と関連するコードサンプル。
Amazon Bedrockのエージェント-Ws LambdaのPowertools（Python）コードサンプルイベントハンドラーとオープンファイスキーマの自動生成を使用して、Amazon Bedrock用のエージェントを作成します。
SQL岩盤エージェントへのテキストコードサンプル自然言語処理の力を活用して、「SQL岩盤エージェントへのテキスト」は、自然言語の質問の実行可能なSQLクエリへの自動変換を促進します。

貢献者

運用指標コレクション

生成AI CDKコンストラクトは、次のような匿名の運用メトリックを収集する場合があります。次のような地域Aコンストラクトが展開され、展開されたコンストラクトの名前とバージョン、および関連情報が含まれます。メトリックを使用して、コンストラクトとAWSサービスを維持、提供、開発、改善する場合があります。

ロードマップ

ロードマップは、GitHubプロジェクトから入手できます

ライセンス

Apache-2.0

法的免責事項

生産目的でこのライブラリのコンテンツを使用する前に、独自の独立した評価を行うことを検討する必要があります。これには、特定の品質管理慣行と標準に基づいて、このライブラリで提供されるCDKコンストラクトやその他のコンテンツのテスト、保護、および最適化が含まれる場合があります。

©Copyright Amazon.com、Inc。またはその関連会社。無断転載を禁じます。

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