AWSは、生成AIサービスAmazon Bedrockのデータ自動化機能を更新し、非構造化データからのインサイト生成を自動化し、大規模言語モデル(LLM)を活用したアプリケーションの開発時間を短縮しました。今回のアップデートにより、マルチモーダルデータの処理、ファイル形式によるルーティング、埋め込みハイパーリンクの抽出、そして最大3,000ページまでの文書処理が可能になりました。これにより、開発者はRAG（Retrieval Augmented Generation）ユースケースの構築を効率化し、知識ベース、研究ツール、コンテンツインデックスシステムなどのアプリケーション開発を加速できます。
記事は、Elasticsearchのライセンス変更をきっかけに生まれたOpenSearchが、独立したプロジェクトとして成長している様子を解説。AWSによる支援、Linux Foundationへの移管、コミュニティの拡大などを通して、単なるフォークから独自の強みを持つ存在へと進化していると評価。特にAI/ベクトル検索やオブザーバビリティ分野での進歩、パフォーマンス向上、エンタープライズでの採用増加を強調している。一方、Elasticsearchとの比較やオープンソースエコシステムの構築といった課題も指摘しつつ、OpenSearchの今後の成長に期待を寄せている。
Llama.cppやOllamaでAIチャットボットは簡単に作れるけど、大量ユーザーへのスケール、24時間稼働、GPUコスト管理は全く別物。本記事では、実運用におけるLLM導入の必須ガイドを解説！本番環境での課題と解決策を学び、AIプロジェクトを成功させよう。
