AWS・Linuxや生成AIを使った仕組みについて、実際に試した過程をブログに記録しています。ここでは、課題に対してどのように判断し、どこまで確認できたかを2つの事例で紹介します。
Slackから使うチャットボットの設計
Slackから使えるチャットボットをAWS上で検証しました。Lambdaで小さな言語モデルを実行する構成から、BedrockとOpenSearchを使う構成へ、設計を見直しています。
DynamoDBとOpenSearchの役割を整理し、生成AIへ渡す情報と、アプリケーションが扱う処理を分けました。Slack経由の動作確認では、登録したデータを検索結果として使い、回答を生成しようとする挙動を確認しています。
これは少量のデータで行った検証です。回答精度や本番運用の性能を評価した事例ではありません。記事は2024年頃の検証を2026年に整理したものです。
レシートPDFからBeancountへの仕訳登録
PDFで保存したレシートを帳簿へ転記する個人運用を作りました。Codexが仕訳案を作り、人間が確認した後に、Pythonの補助ツールで1取引ずつ登録します。登録直後にbean-checkを実行し、失敗した場合は後続の処理へ進めない構成です。
最初に1件、続いて5件の取引を登録し、各登録後の検証と証跡のハッシュ一致を確認しました。補助ツールでは、重複候補やコピー失敗などを含む13件のテストも通っています。実残高との照合では、未記帳だったチャージを発見できました。
人間の確認を含む運用で、外貨や返品は対象外です。会計・税務上の正確性や、突然の電源断に対する帳簿とPDFの完全な一体更新を保証するものではありません。
技術相談について
AWS・Linuxの構成や、生成AIを使う自動化について、ブログで扱っている分野と筆者のプロフィールはAboutにまとめています。ご相談にあたっては、まずこちらをご覧ください。