生成 AI 開発にレイヤードアプローチを採用する

データおよびコンピューティングインフラストラクチャ — 信頼性の高いインフラストラクチャは、生成 AI アプリケーションを開発、トレーニング、デプロイするための基盤を提供します。このレイヤーにより、組織は小規模な実験から大規模な本番環境のデプロイまで、さまざまなユースケースをサポートするために必要な計算リソースとデータ管理機能を確保できます。Amazon Elastic Compute Cloud (Amazon EC2) ではAWS Trainium、、AWS Inferentia、UltraClusters、Elastic Fabric Adapter、ML、Nitro System、Neuron のキャパシティブロックの使用を検討してください。 AWS AWS

承認された基盤モデルとツール – このレイヤーにより、組織はセキュリティとコンプライアンスを維持しながら、承認された事前トレーニング済みのモデルにアクセスできます。チームはさまざまなモデルを試し、その有効性を評価し、特定のユースケースに最適なモデルを選択できます。Amazon Bedrock を使用して、ガードレールの確立、エージェントのビルド、モデルのカスタマイズ、独自のカスタムモデルのインポートを行うことができます。

セキュリティとガバナンス – このレイヤーは、生成 AI アプリケーションが組織のポリシー、コンプライアンス要件、法的要件とプライバシー要件、および倫理ガイドラインに準拠していることを確認するのに役立ちます。このレイヤーでは、すべての生成 AI イニシアチブに一貫したセキュリティコントロールとガバナンスメカニズムを実装します。

反復可能なアプリケーションパターン – このレイヤーは、一般的な生成 AI ユースケースに標準化されたテンプレートとベストプラクティスを提供することで、開発を加速し、一貫性を促進します。繰り返し可能なパターンを提供することで、労力の重複を防ぎ、成功したソリューションを迅速にスケーリングできます。反復可能なパターンの例としては、インテリジェントなドキュメント処理、検索拡張生成 (RAG)、チャットベースのアシスタント、エージェントワークフローなどがあります。