AI, LLMs, and applied ML.
Ercan ErmisによるAI、LLM、エージェント、応用機械学習に関するシニアエンジニアのフィールドノート。
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Amazon Bedrock Knowledge Baseのコストを約90%削減: OpenSearch ServerlessからAurora Serverless v2 + pgvectorへの移行
OpenSearch Serverlessのベクトルストアはドキュメントを1件も投入する前から月額約700ドルかかる。Aurora Serverless v2とpgvectorならその下限を50ドル未満に抑えられる。
AWS Monthly (12月 '25): キロ時代の始まり
Kiro(Frontier Agents)の一般提供と共に一年を締めくくりました。Kiroは単なるチャットボットではなく、仮想ソフトウェア開発チームです。
AWS re:Invent 2025: 「エージェンティック」時代の幕開け
re:Invent 2025をエージェンティックな視点で読む。Nova 2ファミリーは役割ごとに専門化し、AWSはチャットではなく実作業を提供する方向へ舵を切った。
AWS Monthly (Oct '25): AIトレーニングの産業化
2025年10月のAWS動向。Project Rainierは50万個超のTrainium2チップを1クラスタに集約し、Trainium2の価格性能比は同等のGPUインスタンスを上回った。
AWS Monthly (June '25): S3がベクトルデータベースになる
過去2年間、検索拡張生成（RAG）には専用のベクトルデータベース（Pinecone、Milvusなど）が必要だと言われてきた。AWSはその方程式を単純化した。「ベクトルはS3に保存すればいい」。
AWS Monthly (Feb '25): コード進化の自動化
2025年2月のAWS動向。Q Developerはコード補完から自律的リファクタリングへ進み、リポジトリの依存関係をマッピングしてレガシーJavaを自ら移行した。
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