#Bedrock

Amazon BedrockはClaude 4.6・Amazon Nova・Llama 4など多数のモデルを提供する。コスト・精度・用途別の選び方をモデルID・アクセス申請まで含めて整理する。

GenUのRAGとAgentCore Runtimeは何が違うのか。「検索して答える」と「ツールを呼び出して行動する」の違いを比較表と判断フローで整理。どちらを選ぶかの基準がわかる。

GenUのRAG機能をゼロから理解する。Bedrock Knowledge Baseの構成要素・データソースの種類・チャンク設計・検索の仕組みを整理し、GenUからRAGを呼び出す流れまでを解説する。

AgentCore RuntimeのStateful MCPをコマンド集ではなく仕組みから理解する。MCPのJSON-RPCプロトコル・SSEストリーム・SigV4署名の動作を順を追って解説し、Elicitation・Sampling・Progress notificationsを動かす。

AgentCore RuntimeにFastMCPサーバーをデプロイし、Elicitation・Sampling・Progress notificationsの3機能を実際に動かすまでの手順を解説する。ARM64パッケージングや認証まわりのはまりどころも記録する。

GenUをデプロイすると何が立ち上がるのか。CloudFront・Cognito・Lambda・Bedrockがどう繋がっているか、RAGとAgentでデータフローがどう変わるかを整理する。

Claude Code × AWSでSaaSを作るシリーズ第3回。Bedrockを呼び出すLambdaの実装と、AIにWell-Architectedレビュアーとして振る舞わせるシステムプロンプトの設計プロセスを記録する。

AgentCore RuntimeがStateful MCP（Model Context Protocol）に対応した。Elicitation・Sampling・Progress notificationsの3機能とmicroVMによるセッション分離の仕組みを解説する。

Claude Code × AWSでSaaSを作るシリーズ第1回。AWSアーキテクチャレビューAIを作る理由、技術スタックの選定、全体構成、Claude Codeで開発する意義を整理する。

AgentCore RuntimeのStateful MCPを理解するために必要な前提知識を整理する。MCPとは何か、AIエージェントとの関係、Stateless MCPの限界、AgentCore Runtimeの役割をまとめる。

Amazon Bedrockとは何か、何ができるのかを入門者向けに整理する。SageMakerとの使い分けやAWSとの統合、Pythonから実際にモデルを呼び出す最小コードまでカバー。

AWSが公式に提供するOSSの生成AIプラットフォーム「GenU」とは何か。BedrockとGenUの関係、RAGとAgentの違い、ゼロから自作する場合との比較まで、入門者向けに整理する。

Bedrock Knowledge Baseのメタデータフィルタリングの仕組みを解説する。S3へのmetadata.json配置からフィルター構文・ingestionの動作まで、部署別アクセス制御の実装に必要な知識をまとめた。

Bedrock Knowledge BaseのRAGに使うretrieve_and_generate APIの構造を解説する。retrieve との違い、modelArnの指定方法、レスポンスのcitations処理まで、実装コードをベースにまとめた。

GenU標準のRAGは全ユーザーが全ドキュメントを参照できる。カスタムLambdaとBedrockのメタデータフィルタリングを使って、Cognitoの部署情報に基づいたアクセス制御を実装した。

GenUを閉域モード（closedNetworkMode）でCDKデプロイし、インターネット接続なしのVPC内でGenUを動かす手順をまとめた。ハマりポイントも合わせて紹介する。

AWS公式のOSS生成AIプラットフォームGenUをCDKでデプロイし、メールドメイン制限・IP制限（WAF）によるアクセス制御を検証した。

Amazon Bedrockのモデル選定やPoC前のコスト感をつかむために作ったツール「Bedrock Cost Calculator」の使い方を紹介する。トークン数直接入力とプロンプト文からの自動推定、2つのモードがある。