AWS
ML Platform (SageMaker + Bedrock)
SageMaker + Amazon Bedrock + S3 + Aurora の ML / Generative AI 統合構成。SageMakerによるカスタムモデルの学習・デプロイと、Bedrockによる基盤モデルAPIを組み合わせたRAGアーキテクチャを実現します。
アーキテクチャ構成図
ユーザー入力
Webアプリ / API
Lambda
RAGオーケストレーション
Aurora pgvector
埋め込みベクター検索
Amazon Bedrock
Claude / Llama 推論
SageMaker Endpoint
カスタムモデル推論
S3
モデルアーティファクト / 学習データ
↑ リクエスト / データの流れ（上から下）
採用サービス構成
- ML基盤
- Amazon SageMaker
- LLM API
- Amazon Bedrock (Claude / Llama)
- ベクターDB
- Aurora PostgreSQL + pgvector
- ストレージ
- S3
代表的なユースケース
- ✓RAGベースの社内ナレッジQ&A
- ✓カスタムモデルのMLOpsパイプライン
- ✓Bedrockを活用したAIアシスタント
- ✓自動ML (AutoML) による予測モデル構築
このパターンを選ぶ判断基準
独自データでのファインチューニングと、RAGパターンによる知識拡張の両方が必要な場合。AWS内でデータとモデルを一貫して管理できます。