<?xml version="1.0" encoding="utf-8" standalone="yes"?>
<oembed>
  <author_name>swx-kondo</author_name>
  <author_url>https://blog.hatena.ne.jp/swx-kondo/</author_url>
  <blog_title>サーバーワークスエンジニアブログ</blog_title>
  <blog_url>https://blog.serverworks.co.jp/</blog_url>
  <categories>
    <anon>Amazon Bedrock</anon>
    <anon>LLM</anon>
    <anon>生成AI</anon>
  </categories>
  <description>はじめに 本記事では、基礎編 に続いて、実際に Knowledge base を参照して回答を生成するチャット AI を Amazon Bedrock で構築するための一例を紹介します。 モデルアクセスを有効にする 既にアクセスが有効になっている場合は、本セクションは読み飛ばしてください。 本セクションでは Bedrock から基盤モデル（FM: Foundation Model）へのアクセスを有効化する手順を紹介します。 Amazon Bedrock のマネジメントコンソール Bedrock のコンソールを開き、左メニューの「モデルアクセス」を押下します。遷移後の画面ではモデルの一覧が確認で…</description>
  <height>190</height>
  <html>&lt;iframe src=&quot;https://hatenablog-parts.com/embed?url=https%3A%2F%2Fblog.serverworks.co.jp%2Frag-implementation-and-bedrock-application&quot; title=&quot;Retrieval Augmented Generation (RAG) を支える技術と Amazon Bedrock を使用した構築例 -作成編- - サーバーワークスエンジニアブログ&quot; class=&quot;embed-card embed-blogcard&quot; scrolling=&quot;no&quot; frameborder=&quot;0&quot; style=&quot;display: block; width: 100%; height: 190px; max-width: 500px; margin: 10px 0px;&quot;&gt;&lt;/iframe&gt;</html>
  <image_url>https://cdn-ak.f.st-hatena.com/images/fotolife/s/swx-kondo/20250417/20250417090417.png</image_url>
  <provider_name>Hatena Blog</provider_name>
  <provider_url>https://hatena.blog</provider_url>
  <published>2025-04-21 17:54:24</published>
  <title>Retrieval Augmented Generation (RAG) を支える技術と Amazon Bedrock を使用した構築例 -作成編-</title>
  <type>rich</type>
  <url>https://blog.serverworks.co.jp/rag-implementation-and-bedrock-application</url>
  <version>1.0</version>
  <width>100%</width>
</oembed>
