EmbedとRerankで資料を絞り、BedrockのClaudeがページ単位の引用を付けて回答します。デモの機能と本番向けの構成を区別し、待機中GPUの費用も説明しました。 引用を追えることと数字が正確なことを分けて確認する必要があります。デモは固定資料を扱う評価用で、任意PDFの取り込みや本番向けアクセス制御は別の課題です。 検索結果から数値の根拠を追える構成 Cohereは10月29日、AWS上で金融開示資料のリサーチ支援を構築する方法を公開しました。資料中の数値は表、脚注、図などに分散し、関連ページを探すだけでは根拠の確認が難しいという課題を扱います。CohereのEmbedで検索し、Rerankで順序を整え、必要に応じParseで複雑なページを読み取る構成です。回答の生成にはAmazon Bedrock上のClaudeを使い、各主張にページ単位の引用を付けます。記事は検索品質、待ち時間、保存領域、費用をどう調整するかを説明しています。自分のAWSアカウントへ配置するデモも用意していますが、完成済みの本番システムではなく、設計を試す出発点として位置づけています。 設計の全機能とデモの実装を区別 設計ではページの文章で検索し、回答時には画像も渡して表や図の文脈を補います。Context Focusで関連部分だけを抽出することもできます。ただし短い抜粋では、表の見出しや年の情報が抜ける可能性があります。デモは公開年次報告書の固定データを使い、任意のPDFをアップロードしてParseで取り込む機能は含みません。検索時も文書登録時もEmbed Proを使い、再順位付けにはRerank Fastを採用しています。記事の一般的な設計で述べるEmbed FastやRerank Proとは構成が異なります。利用者には再順位付け、関連箇所の抽出、ページ画像を切り替え、結果と待ち時間を比較する機能があります。文書検索を導入する担当者には、実際の資料に含まれる表やスキャンの割合と、引用先を人が確認できる導線が評価の焦点になります。 待機中の費用と本番の権限管理が論点 CohereのモデルはSageMakerのリアルタイムエンドポイントで動き、質問がない時間も費用が生じると説明されています。試験用にはデータや検索索引を残してモデルを停止する設定を用意しています。費用を考える際は、入力トークンだけでなく、GPUの待機時間と構成全体を見ることが論点になります。デモは単一利用者を想定し、OpenSearchの公開ネットワーク接続をポリシーで保護する簡略な設定です。Bedrock Guardrailsも含みません。本番では非公開接続、組織の認証、利用者別の文書権限、監視などが別に必要になります。引用があっても、表の単位や年度を正しく読めたかは元ページで確認する対象です。公開ベンチマークの結果をそのまま自社資料の精度とせず、実際の文書と質問で構成を比較することが導入判断につながると見られます。