想定要件

• 就業規則や休暇規定、賃金規定などの各種会社規定10種をストレージに登録。
  
• コミュニケーションツール【Slack】を経由して格納した全ての規定から、
  横断的に必要な社内情報を検索したい。
  
• 回答は生成AIを介して参照元の情報も含め、適切な要約を行った文章で出力させたい。
  
• 1日の検索回数は20回で1ヶ月の稼働日数は20日とする。

実装構成

• インターフェイスである【Slack】から Amazon API Gateway を経由して
  AWS Lambda にアクセス。
• AWS Secrets Manager に【Slack】の認証情報を保管することで
  AWS Lambda によるアクセスをセキュアに管理。
• AWS Step Function と AWS Lambda により以下フローをRAG環境として構築。
  Amazon Kendra へ検索指示⇒検索結果と質問事項を Amazon Bedrock へ渡す
  ⇒生成された回答文章を【Slack】より出力。
• 基盤モデルには Amazon Bedrock を採用。会社規定を格納するデータベースには Amazon S3 を設定し、 Amazon Kendra で Amazon S3 内を横断検索。

価格

• 初期費用：35万円から
• AWS月額利用料：1,024.4USドル/月から​
• AWS前払料金：なし

その他追加情報

• 使用する大規模言語モデルにはAnthropic 社【Claude3 Sonnet】を想定しており、​
  同モデルはテキスト比較や要約、文書Q＆A作成等に非常に優れています。
  ※費用は1,000トークンあたり［入力：0.003USドル］［出力：0.015USドル］
• 本構成では言語モデルを、そのまま利用することを想定していますが、
  ファインチューニング(モデルの事後学習)やプロンプト(AIへの指示文書)の工夫により
  回答精度を高めることも可能です。
• AIを操作するためのインターフェイスにつきましてはWEBアプリの開発や
  他のコミュニケーションツール、既存の社内システムとの連携にも対応いたします。