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# Amazon SageMaker AI JumpStart と MongoDB Atlas Vector Search による生成 AI
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[Amazon SageMaker AI JumpStart](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/dg/studio-jumpstart.html) は、インテリジェントなテキストアプリケーション用の検索拡張生成 (RAG) などの事前トレーニング済みの AI 基盤モデルを提供します。JumpStart を [MongoDB Atlas Vector Search](https://www.mongodb.com/products/platform/atlas-vector-search) と組み合わせると、テキスト、画像、その他のデータに対するセマンティック類似度クエリが可能になり、強力な検索エクスペリエンスを構築できます。例えば、デベロッパーは、Atlas Vector Search を使用して顧客との会話に直感的なセマンティック検索を実装し、Amazon SageMaker AI RAG モデルを使用して、次の図に示すようにインタラクティブな要約と翻訳を追加できます。

![\[MongoDB Atlas と Amazon SageMaker AI を統合すると、生成 AI 機能がもたらされます。\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/prescriptive-guidance/latest/migration-mongodb-atlas/images/gen-ai.png)


これにより、自動サポート、スマートコンテンツ管理、コンテンツ要約、拡張レコメンデーションなど、AI 主導のさまざまな検索ユースケースの扉が開かれます。MongoDB と Amazon SageMaker JumpStart の生成機能を使用して直感的な精度検索を実装することで、デベロッパーは影響力のあるコグニティブ検索アプリケーションを迅速に提供できます。

主なハイライト
+ エンタープライズチャットボットのユースケース
+ RAG モデルアーキテクチャのサポート
+ MongoDB Atlas ベクトル検索
+ 2K 埋め込みのサポート
+ 安全なデータ転送
+ ハルシネーションの可能性の低減

この実装の詳細については、 AWS ブログ記事「[Retrieval-Augmented Generation with LangChain, Amazon SageMaker AI JumpStart, and MongoDB Atlas Semantic Search](https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/retrieval-augmented-generation-with-langchain-amazon-sagemaker-jumpstart-and-mongodb-atlas-semantic-search/)」を参照してください。