Merge remote-tracking branch 'upstream/main'

.github/workflows/node.js.yml

@@ -13,7 +13,7 @@ on:
 
 jobs:
   check-lint-build:
-    name: 'Check lint and build'
+    name: 'Check test, lint and build'
     runs-on: ubuntu-latest
 
     strategy:
@@ -29,11 +29,8 @@ jobs:
           node-version: ${{ matrix.node-version }}
           cache: 'npm'
       - run: npm ci
+      - run: npm run test
       - run: npm run web:lint
       - run: npm run cdk:lint
       - run: npm run web:build
-      - name: 'エラー防止のために cdk.json に仮の値を設定'
-        run: |
-          cat ./packages/cdk/cdk.json | jq '.context.openAiApiKeySecretArn |= "arn:aws:secretsmanager:us-west-2:123456789012:secret:openai-secret-XXXXXX"' > ./packages/cdk/temp.json
-          mv ./packages/cdk/temp.json ./packages/cdk/cdk.json
       - run: npm -w packages/cdk run cdk synth

README.md

@@ -105,6 +105,9 @@ Generative AI（生成 AI）は、ビジネスの変革に革新的な可能性
   <img src="/imgs/usecase_video_analyzer.gif"/>
 </details>
 
+## ユースケースビルダー
+
+ユースケースビルダーは、プロンプトテンプレートを自然言語で記述することで独自のユースケースを作成できる機能です。プロンプトテンプレートだけで独自のユースケース画面が自動生成されるため、**コード変更・カスタマイズ作業が一切不要**です。作成したユースケースは、個人利用だけではなく、アプリケーションにログインできる全ユーザーに共有することもできます。ユースケースビルダーを無効化する場合は、[ユースケースビルダーの設定](./docs/DEPLOY_OPTION.md#ユースケースビルダーの設定)を参照してください。
 
 ## アーキテクチャ
 
@@ -156,6 +159,8 @@ npm run cdk:deploy
     - [Knowledge Bases for Amazon Bedrock エージェントのデプロイ](/docs/DEPLOY_OPTION.md#knowledge-bases-for-amazon-bedrock-エージェントのデプロイ)
   - [PromptFlow チャットユースケースの有効化](/docs/DEPLOY_OPTION.md#promptflow-チャットユースケースの有効化)
   - [映像分析ユースケースの有効化](/docs/DEPLOY_OPTION.md#映像分析ユースケースの有効化)
+  - [プロンプト最適化ツールの有効化](/docs/DEPLOY_OPTION.md#プロンプト最適化ツールの有効化)
+- [ユースケースビルダーの有効化](/docs/DEPLOY_OPTION.md#ユースケースビルダーの有効化)
 - [Amazon Bedrock のモデルを変更する](/docs/DEPLOY_OPTION.md#amazon-bedrock-のモデルを変更する)
   - [us-east-1 (バージニア) の Amazon Bedrock のモデルを利用する例](/docs/DEPLOY_OPTION.md#us-east-1-バージニア-の-amazon-bedrock-のモデルを利用する例)
   - [us-west-2 (オレゴン) の Amazon Bedrock のモデルを利用する例](/docs/DEPLOY_OPTION.md#us-west-2-オレゴン-の-amazon-bedrock-のモデルを利用する例)
@@ -191,30 +196,16 @@ npm run cdk:deploy
 
 ## お客様事例
 
-### [株式会社やさしい手](https://www.yasashiite.com/)
-
-![yasashiite_logo.png](/imgs/株式会社やさしい手_ロゴ.png)
-GenUを活用した介護現場の記録・報告業務の効率化。介護利用者の家族や医師、ケアマネージャーが読みやすい報告業務の自動化を実現。介護記録データから個別作業手順の生成や自動更新を行ったり、ケアマネージャーと利用者の会話音声から標準項目に沿ったケアプランの作成を行う。中堅・中小企業向け事業戦略に関する[説明会](https://japan.zdnet.com/article/35221718/)に登壇。
-
-### [株式会社サルソニード](https://salsonido.com/)
-
-![salsonido.png](/imgs/株式会社サルソニード_事例.png)
-マーケターの記事執筆支援に GenU を活用。専門知識を持ったうえで記事の執筆が必要であり、記事制作に時間・人・スキルの面で課題があった。GenU の RAG を利用し、情報をもとに記事を作成することで課題を克服。リライト業務にかける時間を 70% 削減した。
-
-### [株式会社タムラ製作所](https://www.tamura-ss.co.jp/jp/index.html)
-
-![tamura.png](/imgs/株式会社タムラ製作所_事例.png)
-製品の実験を行うにあたり、大量の製品書類があり必要な情報がどの文書に記載されているか特定が困難であるという課題があった。GenU の RAG を活用することで、文書の発見を容易にした。加えて、文字起こしや文書生成も活用し、議事録を簡単に作成できるようになったことで、情報の共有が活発化した。
-
-### [株式会社JDSC](https://jdsc.ai/)
-
-![jdsc.png](/imgs/株式会社JDSC_事例.png)
-GenU をリファレンスにし、Bedrock の生成AI の出力を実際にアプリケーションで確認しつつ、開発できたことが成功要因でした。海事産業特有の専門的な問合せについて、90%以上の性能改善ができたのは、Haiku, Sonnet, Opus の適宜の利用と、AWSの各種サービス活用によります。特に性能向上の観点で新たにSonnet 3.5 への適用、 Kendra から RDS for PostgreSQL の pgvector への切替など、確固たるGenUのベースと自社ノウハウを両立させられたのも良かったです。
-
-### [アイレット株式会社](https://www.iret.co.jp/)
-[株式会社バンダイナムコアミューズメント様のクラウドを活用した導入事例](https://cloudpack.jp/casestudy/302.html?_gl=1*17hkazh*_gcl_au*ODA5MDk3NzI0LjE3MTM0MTQ2MDU)
-
-株式会社バンダイナムコアミューズメントの生成 AI 活用に向けて社内のナレッジを蓄積・体系化すべく、AWS が提供している Generative AI Use Cases JP を活用したユースケースサイトを開発。アイレット株式会社が本プロジェクトの設計・構築・開発を支援。
+| Customer | Quote |
+|:--------|:---------|
+| <a href="https://www.yasashiite.com/" target="_blank"><img src="./imgs/cases/yasashiite_logo.png"></a> | **株式会社やさしい手** <br/> *GenU のおかげで、利用者への付加価値提供と従業員の業務効率向上が実現できました。従業員にとって「いままでの仕事」が楽しい仕事に変化していく「サクサクからワクワクへ」更に進化を続けます！* <br/> ・[事例の詳細を見る](./imgs/cases/yasashiite_case.png)|
+| <a href="https://salsonido.com/" target="_blank"><img src="./imgs/cases/salsonido_logo.png"></a>| **株式会社サルソニード** <br/> *ソリューションとして用意されている GenU を活用することで、生成 AI による業務プロセスの改善に素早く取り掛かることができました。* <br/> ・[事例の詳細を見る](./imgs/cases/salsonido_case.png) <br/> ・[適用サービス](https://kirei.ai/)|
+| <a href="https://www.tamura-ss.co.jp/jp/index.html" target="_blank"><img src="./imgs/cases/tamura-ss_logo.png"></a> | **株式会社タムラ製作所** <br/> *AWS が Github に公開しているアプリケーションサンプルは即テスト可能な機能が豊富で、そのまま利用することで自分たちにあった機能の選定が難なくでき、最終システムの開発時間を短縮することができました。*<br/> ・[事例の詳細を見る](./imgs/cases/tamura-ss_case.png)<br/> |
+| <a href="https://jdsc.ai/" target="_blank"><img src="./imgs/cases/jdsc_logo.png"></a> | **株式会社JDSC** <br/> *Amazon Bedrock ではセキュアにデータを用い LLM が活用できます。また、用途により最適なモデルを切り替えて利用できるので、コストを抑えながら速度・精度を高めることができました。* <br/> ・[事例の詳細を見る](./imgs/cases/jdsc_case.png) |
+| <a href="https://www.iret.co.jp/" target="_blank"><img src="./imgs/cases/iret_logo.png"></a>|  **アイレット株式会社** <br/> *株式会社バンダイナムコアミューズメントの生成 AI 活用に向けて社内のナレッジを蓄積・体系化すべく、AWS が提供している Generative AI Use Cases JP を活用したユースケースサイトを開発。アイレット株式会社が本プロジェクトの設計・構築・開発を支援。* <br/> ・[株式会社バンダイナムコアミューズメント様のクラウドを活用した導入事例](https://cloudpack.jp/casestudy/302.html?_gl=1*17hkazh*_gcl_au*ODA5MDk3NzI0LjE3MTM0MTQ2MDU) |
+| <a href="https://idealog.co.jp" target="_blank"><img src="./imgs/cases/idealog_logo.jpg"></a>|  **株式会社アイデアログ** <br/> *M従来の生成 AI ツールよりもさらに業務効率化ができていると感じます。入出力データをモデルの学習に使わない Amazon Bedrock を使っているので、セキュリティ面も安心です。* <br/> ・[事例の詳細を見る](./imgs/cases/idealog_case.png) <br/> ・[適用サービス](https://kaijosearch.com/)|
+| <a href="https://estyle.co.jp/" target="_blank"><img src="./imgs/cases/estyle_logo.png"></a>|  **株式会社エスタイル** <br/> *GenU を活用して短期間で生成 AI 環境を構築し、社内のナレッジシェアを促進することができました。* <br/> ・[事例の詳細を見る](./imgs/cases/estyle_case.png) |
+| <a href="https://meidensha.co.jp/" target="_blank"><img src="./imgs/cases/meidensha_logo.svg"></a>|  **株式会社明電舎** <br/> *Amazon Bedrock や Amazon Kendra など AWS のサービスを利用することで、生成 AI の利用環境を迅速かつセキュアに構築することができました。議事録の自動生成や社内情報の検索など、従業員の業務効率化に貢献しています。* <br/> ・[事例の詳細を見る](./imgs/cases/meidensha_case.png) |
 
 活用事例を掲載させて頂ける場合は、[Issue](https://github.com/aws-samples/generative-ai-use-cases-jp/issues)よりご連絡ください。
 

browser-extension/README.md

@@ -55,7 +55,7 @@
 - プリセットのプロンプトを追加したい
   - `browser-extension/src/app/features/prompt-settings/presetPrompts.ts` にプロンプトを設定して、再度「ビルド + インストール」をしてください。
 - GenU の Web アプリで使っているプロンプトを利用したい
-  - Web アプリから保存したシステムコンテキストを利用できます。
+  - Web アプリから保存したシステムプロンプトを利用できます。
   - 拡張機能の「プロンプト設定」画面から、利用設定を行なってください。
 - ログインに失敗します
   - まずは、GenU の Web アプリから正常にログインできるか、ご確認ください。

browser-extension/src/app/features/prompt-settings/PromptSettings.tsx

@@ -140,7 +140,7 @@ const PromptSettings: React.FC<Props> = (props) => {
               setisSelectedPreset(false);
             }}
           >
-            登録済みのシステムコンテキスト
+            登録済みのシステムプロンプト
           </div>
           <div
             className={twMerge(

docs/DEPLOY_OPTION.md

@@ -374,6 +374,9 @@ PromptFlow チャットユースケースでは、作成済みの Prompt Flow 
 "eu.anthropic.claude-3-5-sonnet-20240620-v1:0",
 "eu.anthropic.claude-3-sonnet-20240229-v1:0",
 "eu.anthropic.claude-3-haiku-20240307-v1:0",
+"apac.anthropic.claude-3-haiku-20240307-v1:0",
+"apac.anthropic.claude-3-sonnet-20240229-v1:0",
+"apac.anthropic.claude-3-5-sonnet-20240620-v1:0",
 "us.meta.llama3-2-90b-instruct-v1:0",
 "us.meta.llama3-2-11b-instruct-v1:0",
 ```
@@ -395,11 +398,36 @@ PromptFlow チャットユースケースでは、作成済みの Prompt Flow 
     "eu.anthropic.claude-3-5-sonnet-20240620-v1:0",
     "eu.anthropic.claude-3-sonnet-20240229-v1:0",
     "eu.anthropic.claude-3-haiku-20240307-v1:0",
+    "apac.anthropic.claude-3-haiku-20240307-v1:0",
+    "apac.anthropic.claude-3-sonnet-20240229-v1:0",
+    "apac.anthropic.claude-3-5-sonnet-20240620-v1:0",
     "us.meta.llama3-2-90b-instruct-v1:0",
     "us.meta.llama3-2-11b-instruct-v1:0",
   ]
 ```
 
+### プロンプト最適化ツールの有効化
+
+プロンプト最適化ツールは入力したプロンプトを指定したモデルに最適な形に変換します。
+プロンプト最適化ツールを直接有効化するオプションはありませんが、`cdk.json` の設定が以下の 2 点を満たす必要があります。
+- `modelRegion`: Amazon Bedrock の Prompt optimization がサポートされているリージョンであること
+- `modelIds`: Amazon Bedrock の Prompt optimization がサポートされているモデルが 1 つ以上指定されていること
+
+Prompt optimization のサポート状況は [こちら](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/prompt-management-optimize.html) をご参照ください。
+
+## ユースケースビルダーの設定
+
+ユースケースビルダーはデフォルトで有効化されており、デプロイ後画面上に表示される「ビルダーモード」という項目から利用できます。ユースケースビルダーを無効化する場合は、context の `useCaseBuilderEnabled` に `false` を指定します。(デフォルトは `true`)
+
+**[packages/cdk/cdk.json](/packages/cdk/cdk.json) を編集**
+```
+{
+  "context": {
+    "useCaseBuilderEnabled": false
+  }
+}
+```
+
 ## Amazon Bedrock のモデルを変更する
 
 `cdk.json` の `modelRegion`, `modelIds`, `imageGenerationModelIds` でモデルとモデルのリージョンを指定します。`modelIds` と `imageGenerationModelIds` は指定したリージョンで利用できるモデルの中から利用したいモデルのリストで指定してください。AWS ドキュメントに、[モデルの一覧](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/model-ids.html)と[リージョン別のモデルサポート一覧](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/models-regions.html)があります。
@@ -412,17 +440,23 @@ PromptFlow チャットユースケースでは、作成済みの Prompt Flow 
 
 ```
 "anthropic.claude-3-5-sonnet-20241022-v2:0",
+"anthropic.claude-3-5-haiku-20241022-v1:0",
 "anthropic.claude-3-5-sonnet-20240620-v1:0",
 "anthropic.claude-3-opus-20240229-v1:0",
 "anthropic.claude-3-sonnet-20240229-v1:0",
 "anthropic.claude-3-haiku-20240307-v1:0",
+"us.anthropic.claude-3-5-sonnet-20241022-v2:0",
+"us.anthropic.claude-3-5-haiku-20241022-v1:0",
 "us.anthropic.claude-3-5-sonnet-20240620-v1:0",
 "us.anthropic.claude-3-opus-20240229-v1:0",
 "us.anthropic.claude-3-sonnet-20240229-v1:0",
 "us.anthropic.claude-3-haiku-20240307-v1:0",
 "eu.anthropic.claude-3-5-sonnet-20240620-v1:0",
 "eu.anthropic.claude-3-sonnet-20240229-v1:0",
 "eu.anthropic.claude-3-haiku-20240307-v1:0",
+"apac.anthropic.claude-3-haiku-20240307-v1:0",
+"apac.anthropic.claude-3-sonnet-20240229-v1:0",
+"apac.anthropic.claude-3-5-sonnet-20240620-v1:0",
 "amazon.titan-text-premier-v1:0",
 "us.meta.llama3-2-90b-instruct-v1:0",
 "us.meta.llama3-2-11b-instruct-v1:0",
@@ -441,8 +475,6 @@ PromptFlow チャットユースケースでは、作成済みの Prompt Flow 
 "anthropic.claude-v2:1",
 "anthropic.claude-v2",
 "anthropic.claude-instant-v1",
-"meta.llama2-70b-chat-v1",
-"meta.llama2-13b-chat-v1",
 "mistral.mixtral-8x7b-instruct-v0:1",
 "mistral.mistral-7b-instruct-v0:2"
 ```
@@ -489,6 +521,7 @@ PromptFlow チャットユースケースでは、作成済みの Prompt Flow 
   "modelRegion": "us-west-2",
   "modelIds": [
     "anthropic.claude-3-5-sonnet-20241022-v2:0",
+    "anthropic.claude-3-5-haiku-20241022-v1:0",
     "anthropic.claude-3-5-sonnet-20240620-v1:0",
     "anthropic.claude-3-opus-20240229-v1:0",
     "anthropic.claude-3-sonnet-20240229-v1:0",
@@ -512,6 +545,8 @@ PromptFlow チャットユースケースでは、作成済みの Prompt Flow 
 ```bash
   "modelRegion": "us-west-2",
   "modelIds": [
+    "us.anthropic.claude-3-5-sonnet-20241022-v2:0",
+    "us.anthropic.claude-3-5-haiku-20241022-v1:0",
     "us.anthropic.claude-3-5-sonnet-20240620-v1:0",
     "us.anthropic.claude-3-opus-20240229-v1:0",
     "us.anthropic.claude-3-sonnet-20240229-v1:0",
@@ -778,7 +813,7 @@ context の `dashboard` に `true` を設定します。(デフォルトは `fal
 }
 ```
 
-変更後に `npm run cdk:deploy`　で再度デプロイして反映させます。context の `modelRegion` に指定されたリージョンに `GenerativeAiUseCasesDashboardStack` という名前の Stack がデプロイされます。出力された値はこの後の手順で利用します。
+変更後に `npm run cdk:deploy` で再度デプロイして反映させます。context の `modelRegion` に指定されたリージョンに `GenerativeAiUseCasesDashboardStack` という名前の Stack がデプロイされます。出力された値はこの後の手順で利用します。
 
 続いて、Amazon Bedrock のログの出力を設定します。[Amazon Bedrock の Settings](https://console.aws.amazon.com/bedrock/home#settings) を開き、Model invocation logging を有効化します。Select the logging destinations には CloudWatch Logs only を選択してください。(S3 にも出力したい場合、Both S3 and CloudWatch Logs を選択しても構いません。) また、Log group name には `npm run cdk:deploy` 時に出力された `GenerativeAiUseCasesDashboardStack.BedrockLogGroup` を指定してください。(例: `GenerativeAiUseCasesDashboardStack-LogGroupAAAAAAAA-BBBBBBBBBBBB`) Service role は任意の名前で新規に作成してください。なお、Model invocation logging の設定は、context で `modelRegion` として指定しているリージョンで行うことに留意してください。
 
@@ -813,6 +848,9 @@ cdk.json には以下の値を設定します。
 
 ## 別 AWS アカウントの Bedrock を利用したい場合
 
+> [!NOTE]
+> Agent 系のタスク (Agent, Prompt Flow, プロンプト最適化ツール) に関しては別 AWS アカウントの利用をサポートしていないため、実行時にエラーになる可能性があります。
+
 別 AWS アカウントの Bedrock を利用することができます。前提条件として、GenU の初回デプロイは完了済みとします。
 
 別 AWS アカウントの Bedrock を利用するためには、別 AWS アカウントに IAM ロールを 1 つ作成する必要があります。作成する IAM ロール名は任意ですが、GenU デプロイ時に作成された以下の名前で始まる IAM ロール名を、別アカウントで作成した IAM ロールの Principal に指定します。

docs/DEVELOPMENT.md

@@ -49,6 +49,8 @@ export VITE_APP_SAMLAUTH_ENABLED=<SAML 認証 Flag>
 export VITE_APP_SAML_COGNITO_DOMAIN_NAME=<SAML Cognito Domain>
 export VITE_APP_SAML_COGNITO_FEDERATED_IDENTITY_PROVIDER_NAME=<SAML Cognito Provider Name>
 export VITE_APP_AGENT_NAMES=<Bedrock Agent Names の JSON Array>
+export VITE_APP_USE_CASE_BUILDER_ENABLED=<UseCase Builder Flag>
+export VITE_APP_OPTIMIZE_PROMPT_FUNCTION_ARN=<Function ARN>
 ```
 
 具体例は以下です。
@@ -72,6 +74,8 @@ export VITE_APP_SAMLAUTH_ENABLED=true
 export VITE_APP_SAML_COGNITO_DOMAIN_NAME=your-preferred-name.auth.ap-northeast-1.amazoncognito.com
 export VITE_APP_SAML_COGNITO_FEDERATED_IDENTITY_PROVIDER_NAME=EntraID
 export VITE_APP_AGENT_NAMES=["SearchEngine"]
+export VITE_APP_USE_CASE_BUILDER_ENABLED=true
+export VITE_APP_OPTIMIZE_PROMPT_FUNCTION_ARN=arn:aws:lambda:ap-northeast-1:000000000000:function:FunctionName
 ```
 
 #### `.env` ファイルを利用する方法