Amazon Q Business

Amazon Q Business は、質問への回答、概要の提供、コンテンツの生成、エンタープライズデータに基づくタスクの完了を設定できる、フルマネージドの生成 AI を活用したアシスタントです。これにより、エンドユーザーは、引用を含むエンタープライズデータソースからアクセス許可対応のレスポンスをすぐに受け取ることができます。

主な特徴

Amazon Q Business の以下の機能は、本番稼働用の RAG ベースの生成 AI アプリケーションの構築に役立ちます。

• 組み込みコネクタ – Amazon Q Business は、、、Adobe Experience Manager (AEM)、および のコネクタなどJira、40 Salesforce種類以上のコネクタをサポートしていますMicrosoft SharePoint。完全なリストについては、「サポートされているコネクタ」を参照してください。サポートされていないコネクタが必要な場合は、Amazon AppFlow を使用してデータソースから Amazon Simple Storage Service (Amazon S3) にデータを取得し、Amazon Q Business を Amazon S3 バケットに接続できます。Amazon AppFlow がサポートするデータソースの完全なリストについては、「サポートされているアプリケーション」を参照してください。

• 組み込みインデックス作成パイプライン – Amazon Q Business は、ベクトルデータベース内のデータをインデックス作成するための組み込みパイプラインを提供します。 AWS Lambda 関数を使用して、インデックス作成パイプラインの前処理ロジックを追加できます。

• インデックスオプション – Amazon Q Business でネイティブインデックスを作成してプロビジョニングし、Amazon Q Business リトリーバーを使用してそのインデックスからデータを取得できます。または、事前設定された Amazon Kendra インデックスをリトリーバーとして使用できます。詳細については、「Amazon Q Business アプリケーションのリトリーバーの作成」を参照してください。

• 基盤モデル – Amazon Q Business は、Amazon Bedrock でサポートされている基盤モデルを使用します。完全なリストについては、「Amazon Bedrock でサポートされている基盤モデル」を参照してください。

• プラグイン – Amazon Q Business は、 でチケット情報とチケット作成をまとめる自動化された方法など、プラグインを使用してターゲットシステムと統合する機能を提供しますJira。設定が完了すると、プラグインはエンドユーザーの生産性を高めるのに役立つ読み取りアクションと書き込みアクションをサポートできます。Amazon Q Business は、組み込みプラグインとカスタムプラグインの 2 種類のプラグインをサポートしています。

• ガードレール – Amazon Q Business は、グローバルコントロールとトピックレベルのコントロールをサポートしています。例えば、これらのコントロールは、プロンプト内の個人を特定できる情報 (PII)、不正使用、または機密情報を検出できます。詳細については、「Amazon Q Business の管理者コントロールとガードレール」を参照してください。

• ID 管理 – Amazon Q Business を使用すると、ユーザーとその RAG ベースの生成 AI アプリケーションへのアクセスを管理できます。詳細については、「Amazon Q Business の Identity and Access Management」を参照してください。また、Amazon Q Business コネクタは、ドキュメント自体とともにドキュメントにアタッチされているアクセスコントロールリスト (ACL) 情報のインデックスを作成します。次に、Amazon Q Business はインデックスを作成する ACL 情報を Amazon Q Business User Store に保存して、ユーザーとグループのマッピングを作成し、エンドユーザーのドキュメントへのアクセスに基づいてチャットレスポンスをフィルタリングします。詳細については、「データソースコネクタの概念」を参照してください。

• ドキュメントエンリッチメント – ドキュメントエンリッチメント機能は、インデックスに取り込まれるドキュメントとドキュメント属性の両方と、それらがどのように取り込まれるかを制御するのに役立ちます。これは、次の 2 つのアプローチで実現できます。

  • 基本オペレーションの設定 – 基本オペレーションを使用して、データからドキュメント属性を追加、更新、または削除します。たとえば、PII に関連するドキュメント属性を削除することを選択して、PII データをスクラブできます。

  • Lambda 関数の設定 – 事前設定された Lambda 関数を使用して、よりカスタマイズされた高度なドキュメント属性操作ロジックをデータに対して実行します。例えば、エンタープライズデータはスキャンされたイメージとして保存される場合があります。その場合、Lambda 関数を使用して、スキャンされたドキュメントで光学文字認識 (OCR) を実行してテキストを抽出できます。次に、スキャンされた各ドキュメントは、取り込み中にテキストドキュメントとして扱われます。最後に、チャット中に、Amazon Q はスキャンされたドキュメントから抽出されたテキストデータをレスポンスの生成時に考慮します。

  ソリューションを実装するときは、両方のドキュメントエンリッチメントアプローチを組み合わせることができます。基本的なオペレーションを使用してデータの最初の解析を行い、Lambda 関数を使用してより複雑なオペレーションを行うことができます。詳細については、「Amazon Q Business でのドキュメントエンリッチメント」を参照してください。

• 統合 – Amazon Q Business アプリケーションを作成したら、 Slackや などの他のアプリケーションに統合できますMicrosoft Teams。例えば、forAmazon Q Business のSlackゲートウェイをデプロイする」と「Amazon Q Business のMicrosoft Teamsゲートウェイをデプロイする」（AWS ブログ記事) を参照してください。

エンドユーザーのカスタマイズ

Amazon Q Business は、組織のデータソースとインデックスに保存されていない可能性のあるドキュメントのアップロードをサポートしています。アップロードされたドキュメントは保存されません。これらは、ドキュメントがアップロードされた会話でのみ使用できます。Amazon Q Business は、アップロード用に特定のドキュメントタイプをサポートしています。詳細については、「Amazon Q Business でファイルとチャットをアップロードする」を参照してください。

Amazon Q Business には、ドキュメント属性によるフィルタリング機能が含まれています。管理者とエンドユーザーの両方がこの機能を使用できます。管理者は、属性を使用してエンドユーザーのチャットレスポンスをカスタマイズおよび制御できます。例えば、データソースタイプがドキュメントに関連付けられた属性である場合、チャットレスポンスが特定のデータソースからのみ生成されるように指定できます。または、選択した属性フィルターを使用して、エンドユーザーがチャットレスポンスの範囲を制限することを許可することもできます。

エンドユーザーは、より広範な Amazon Q Business アプリケーション環境内で、軽量で専用の Amazon Q Apps を作成できます。Amazon Q アプリを使用すると、マーケティングチーム専用のアプリなど、特定のドメインのタスクを自動化できます。