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# リソース
以下のリソースは、組織の生成 AI ジャーニーをサポートするために、追加のコンテキスト、技術的詳細、実装ガイダンスを提供します。生成 AI によるイノベーションが AWS 続くにつれて、これらのリソースの更新と新機能を定期的にチェックできます。
## AWS 規範ガイダンス
*戦略リソース*
+ [生成 AI ワークロード評価](https://docs.aws.amazon.com/prescriptive-guidance/latest/gen-ai-workload-assessment/introduction.html)
+ [で生成 AI を採用するための成熟度モデル AWS](https://docs.aws.amazon.com/prescriptive-guidance/latest/strategy-gen-ai-maturity-model/introduction.html)
+ [で拡張生成オプションとアーキテクチャを取得する AWS](https://docs.aws.amazon.com/prescriptive-guidance/latest/retrieval-augmented-generation-options/introduction.html)
+ [最新の LLMs に対するプロンプトインジェクション攻撃を回避するためのプロンプトエンジニアリングのベストプラクティス](https://docs.aws.amazon.com/prescriptive-guidance/latest/llm-prompt-engineering-best-practices/introduction.html)
*RAG およびチャットベースのアシスタント*
+ [RAG ユースケース用の AWS ベクトルデータベースの選択](https://docs.aws.amazon.com/prescriptive-guidance/latest/choosing-an-aws-vector-database-for-rag-use-cases/introduction.html)
+ [Terraform と Amazon Bedrock を使用して AWS に RAG ユースケースをデプロイする](https://docs.aws.amazon.com/prescriptive-guidance/latest/patterns/deploy-rag-use-case-on-aws.html)
+ [RAG および ReAct プロンプトを使用して高度な生成 AI チャットベースのアシスタントを開発する](https://docs.aws.amazon.com/prescriptive-guidance/latest/patterns/develop-advanced-generative-ai-chat-based-assistants-by-using-rag-and-react-prompting.html)
+ [Amazon Bedrock エージェントとナレッジベースを使用して、完全に自動化されたチャットベースのアシスタントを開発する](https://docs.aws.amazon.com/prescriptive-guidance/latest/patterns/develop-a-fully-automated-chat-based-assistant-by-using-amazon-bedrock-agents-and-knowledge-bases.html)
*コーディングアシスタント*
+ [Amazon Q Developer をコーディングアシスタントとして使用して生産性を高める](https://docs.aws.amazon.com/prescriptive-guidance/latest/patterns/use-q-developer-as-coding-assistant-to-increase-productivity.html)
*ドキュメント処理*
+ [Amazon Bedrock と Amazon Transcribe を使用して音声入力から組織の知識を文書化する](https://docs.aws.amazon.com/prescriptive-guidance/latest/patterns/document-institutional-knowledge-from-voice-inputs-by-using-amazon-bedrock-and-amazon-transcribe.html)
+ [Amazon Textract を使用して PDF ファイルからコンテンツを自動的に抽出する](https://docs.aws.amazon.com/prescriptive-guidance/latest/patterns/automatically-extract-content-from-pdf-files-using-amazon-textract.html)
## AWS サービスドキュメント
+ [Amazon Bedrock ドキュメント](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/what-is-bedrock.html)
+ [Amazon SageMaker AI ドキュメント](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/dg/whatis.html)
## その他の AWS リソース
+ [生成 AI でビジネスを変革する](https://aws.amazon.com/ai/generative-ai/) (AWS ウェブサイト）
+ [生成 AI イノベーションセンター](https://aws.amazon.com/ai/generative-ai/innovation-center/) (AWSウェブサイト）
+ [生成 AI の保護: 生成 AI セキュリティスコープマトリックスの概要](https://aws.amazon.com/blogs/security/securing-generative-ai-an-introduction-to-the-generative-ai-security-scoping-matrix/) (AWS ブログ記事）
+ [AI/ML センターオブエクセレンスの確立](https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/establishing-an-ai-ml-center-of-excellence/) (AWS ブログ記事）
+ [OWASP defense-in-depthセキュリティの設計 LLMs](https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/architect-defense-in-depth-security-for-generative-ai-applications-using-the-owasp-top-10-for-llms/) (AWS ブログ記事）
+ [で安全で適切に管理された機械学習環境を設定する AWS](https://aws.amazon.com/blogs/mt/setting-up-machine-learning-environments-aws/) (AWS ブログ記事）
+ [機械学習レンズ](https://docs.aws.amazon.com/wellarchitected/latest/machine-learning-lens/machine-learning-lens.html) (AWS Well-Architected Framework)
## その他のリソース
+ [大規模言語モデルアプリケーション向けの OWASP トップ 10](https://owasp.org/www-project-top-10-for-large-language-model-applications/) (OWASP ウェブサイト）