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AI要約 Amazon S3に保存されたPDFファイルからリアルタイムでテキストを抽出するサーバーを、プロトコルベースのアーキテクチャで構築する手順を解説。AIエージェントがプログラム的にドキュメントへアクセスできる仕組みを実現する。

EN This tutorial shows how to build a protocol-based server that extracts text from PDF files in Amazon S3 in real time, enabling AI agents to access documents programmatically through a walkthrough of the architecture.

AI要約 Amazon SageMaker AI の非同期推論が、InvokeEndpointAsync API のリクエストボディへ直接ペイロードを送信できるインライン形式に対応した。従来必要だった S3 への事前アップロードが不要となり、推論ワークフローが簡素化される。

EN Amazon SageMaker AI Async Inference now lets users send payloads directly in the InvokeEndpointAsync API request body, removing the S3 pre-upload step and simplifying inference workflows.

AI要約 Amazon S3 に「アノテーション」機能が追加。オブジェクトに最大 1 GB の可変・検索可能なコンテキストを直接付与でき、AIエージェントや自律型ワークフローの活用を想定して設計された新機能。

EN Amazon S3 introduces annotations, letting you attach up to 1 GB of mutable, queryable context directly to objects—purpose-built for AI agents and autonomous workflows.

AI要約 Hugging Faceは、組織がリポジトリデータを自社クラウドストレージ(AWS S3等)に保存できるStorage Buckets機能を発表。データ主権やコンプライアンス要件に対応しつつ、Hub上のUIやAPIをそのまま利用できる。

EN Hugging Face launched Storage Buckets, letting organizations keep repository data in their own cloud storage such as AWS S3 while still using the Hub's UI and APIs, addressing data sovereignty and compliance requirements.