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テキストAI / RAG

30-10. 【Amazon Bedrock + Cloude3】RAG構築マニュアル(④削除編)

やること

このシリーズでは、AWSのサービスの1つであるAmazon Bedrockを使ってClaude3のRAG(検索拡張生成)を構築し、さらにAPI化して外部から呼び出すところまでを詳しく紹介しています。①準備編からご覧ください。

今回は、構築したAWSの各サービスを削除(停止)します。

シリーズの冒頭でも言いましたが、AWSはどのサービスも停止が非常にしにくく、削除したと思っても残尿の如くダラダラと払い続けるケースが多いです(初見で完全停止に成功した人、多分いないです)。そういうビジネスモデルであることを理解し、消費者としてそれを使うということが何を意味するかよく考えて行動することが大事です。

ナレッジベースの削除

Amazon Bedrockのページに移動し、サイドバーの「オーケストレーション」の中の「ナレッジベース」をクリックします。作成したナレッジベースにチェックを入れ「削除」をクリック。

「Delete underlying vector data」にチェックを入れます。「delete」と入力し「削除」をクリックします。

ベクトルデータベースの削除

検索欄に「Amazon OpenSearch Service」と入力し、出てきた「Amazon OpenSearch Service」をクリックします。え?Amazon OpenSearch Serviceなんてサービス使ってないって?使ってます。これまでの手順を見返して探してみてください。これがAWSのビジネスです。

「サーバーレス」、「コレクション」をクリック。作成したコレクションがあるのでチェックを入れ「削除」をクリック。

「確認」と入力し「削除」

削除ボタンの左側の「更新」ボタンをクリックします。コレクションがなくなっていることを確認します。このソリューションは非常に維持費がかかるので必ず削除されていることを確認してください。

まだまだ続きます。3連続でどうぞ。

「セキュリティ」の「データアクセスポリシー」をクリックし、対象のアクセスポリシーにチェックを入れ「削除」。サインの手続きはコレクションのときと同じなので省略します。

「セキュリティ」の「暗号化ポリシー」をクリックし、対象の暗号化ポリシーにチェックを入れ「削除」。サインの手続きはコレクションのときと同(略)

「セキュリティ」の「ネットワークポリシー」をクリックし、対象のネットワークポリシーにチェックを入れ「削除」。サインの手続きは(略)

S3からデータを削除

S3のページに移動します。作成したバケット名をクリックするとアップロードしたファイルがあるので、それを選択し「削除」をクリック。

「完全に削除」と入力して「オブジェクトの削除」。

次にバケットを削除します。作成したバケットにチェックを入れ「削除」。

作成したバケット名を入力して「バケットを削除」。

Lambda関数を削除

Lambdaの画面に移動します。作成した関数にチェックを入れ、「アクション」をクリックして「削除」を選択。

削除と入力して「削除」

「閉じる」

APIを削除

API Gatewayの画面に移動します。作成したAPIにチェックを入れ、「削除」をクリック。

確認と入力して「削除」

おわりに

これで削除が完了しました。口酸っぱく言いますが、AWSはサービスの停止を非常に分かりにくくしているため、これでも完全に停止できることを保証しません。

Amazon Bedrockを初めて使いましたが、コードを書くことなく簡単にRAGを構築することができました。オートスケールしてくれるので、精度がよければこのまま商用向けに使えると思います。ただし、AWSの推奨通りに構築するとベクトルデータベースのコストが思った以上にかかるようです。そのため、収益の出ない個人サービスをこれで構築することはおススメしません。 違うベクトルデータベースを選択するなどの工夫が必要だと思います。

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この記事を書いた人
Mizukami

専門は分子生物学とタンパク質工学。Webアプリや画像系・テキスト系の深層学習に強みがある。食べ物は床に落ちても30秒ルール。

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