Amazon Bedrock Embedding セットアップガイド

[BETA] この機能はベータ版です。本番利用前に十分なテストを行ってください。

概要

NemakiWare のセマンティック検索（RAG）では、ドキュメントをベクトル（数値配列）に変換し、意味的な類似度で検索を行います。このベクトル変換（Embedding）を担う仕組みとして、2 つのプロバイダが選択できます。

	TEI（デフォルト）	Amazon Bedrock
仕組み	自前ホストの Docker コンテナ (Hugging Face)	AWS のフルマネージド AI 推論 API
インフラ管理	TEI コンテナの運用が必要（メモリ、スケーリング、モデル更新）	不要。API 呼び出しのみ
コスト	EC2 メモリ/CPU（コンテナ常駐）	API 従量課金（リクエスト単位）
レイテンシ	低（ローカル推論）	中（ネットワーク API コール）
モデル	intfloat/multilingual-e5-large	Amazon Titan Text Embeddings V2
ベクトル次元数	1024	1024
多言語対応	100 言語以上	100 言語以上
SLA	自己管理	AWS の SLA に基づく
推奨ケース	大量ドキュメント、低レイテンシ重視、クラウド非依存	AWS ネイティブ運用、コンテナ数削減、運用負荷軽減

Bedrock を選択すると TEI コンテナが不要になり、AWS のセキュリティ基盤・SLA の上で高品質なセマンティック検索が実現できます。

AWS 側の準備

Bedrock Embedding を利用するには、以下の 3 ステップを AWS 側で完了する必要があります。

Step 1: Amazon Bedrock のモデルアクセスを有効化

Bedrock のモデルはデフォルトでは利用不可です。AWS コンソールから明示的に有効化します。

AWS Management Console にサインイン
上部のリージョン選択で 利用したいリージョン を選択
- 推奨: ap-northeast-1（東京）または us-east-1（バージニア北部）
- Titan Text Embeddings V2 の対応リージョンは AWS ドキュメントを参照
Amazon Bedrock サービスを検索して開く
左メニューの Bedrock configurations → Model access をクリック
Modify model access をクリック
Amazon セクションから Titan Text Embeddings V2 を探してチェック
Next → Submit をクリック
ステータスが Access granted になるまで待機（通常 1〜2 分）

注意: 組織の AWS アカウントで Service Control Policy (SCP) が適用されている場合、Bedrock へのアクセスが制限されていることがあります。その場合は組織の AWS 管理者に相談してください。

Step 2: IAM ポリシーの作成とアタッチ

NemakiWare が Bedrock API を呼び出すための IAM 権限を設定します。

認証方式の選択

方式	設定場所	セキュリティ	推奨用途
EC2 インスタンスロール	IAM ロール → EC2	高（認証情報なし）	EC2 上での本番運用
明示的アクセスキー	NemakiWare 設定	中（鍵の管理が必要）	ローカル開発、非 EC2 環境
環境変数	`AWS_ACCESS_KEY_ID` 等	中	Docker 環境

方式 A: EC2 インスタンスロール（推奨）

EC2 上で運用する場合、インスタンスロールを使うのが最もセキュアです。

IAM コンソール → ロール → EC2 にアタッチしているロールを選択（なければ新規作成）
許可を追加 → インラインポリシーを作成
JSON タブに以下を貼り付け:

{
    "Version": "2012-10-17",
    "Statement": [
        {
            "Sid": "NemakiWareBedrock",
            "Effect": "Allow",
            "Action": "bedrock:InvokeModel",
            "Resource": "arn:aws:bedrock:*::foundation-model/amazon.titan-embed-text-v2:0"
        }
    ]
}

ポリシー名: NemakiWare-Bedrock-Embedding → ポリシーの作成
EC2 インスタンスにロールがアタッチされていることを確認

Docker 環境の注意: EC2 インスタンスロールを Docker コンテナ内から使用するには、EC2 メタデータサービス (IMDS) のホップ制限を 2 に設定する必要があります:
aws ec2 modify-instance-metadata-options \
  --instance-id i-xxxxxxxx \
  --http-put-response-hop-limit 2

方式 B: IAM アクセスキー（非 EC2 環境）

EC2 以外の環境（ローカル開発、オンプレミス等）では IAM ユーザーのアクセスキーを使用します。

IAM コンソール → ユーザー → ユーザーを作成
ユーザー名: nemakiware-bedrock → 次へ
ポリシーを直接アタッチ → 上記の JSON ポリシーと同じものを作成してアタッチ
ユーザーを作成後、セキュリティ認証情報 タブ → アクセスキーを作成
アクセスキー ID と シークレットアクセスキー を控える

重要: シークレットアクセスキーは作成時にしか表示されません。安全な場所に保管してください。

Step 3: 動作確認（AWS CLI）

設定が正しいことを AWS CLI で確認します。

# AWS CLI がインストールされていない場合
# https://docs.aws.amazon.com/cli/latest/userguide/getting-started-install.html

# 認証情報の確認
aws sts get-caller-identity

# Bedrock Embedding テスト
aws bedrock-runtime invoke-model \
  --model-id amazon.titan-embed-text-v2:0 \
  --body '{"inputText": "テスト文書です"}' \
  --region ap-northeast-1 \
  --content-type "application/json" \
  --accept "application/json" \
  /dev/stdout | python3 -c "import sys,json; d=json.load(sys.stdin); print(f'OK: {len(d[\"embedding\"])} dimensions')"

期待される出力:

OK: 1024 dimensions

このコマンドが成功すれば、AWS 側の準備は完了です。

NemakiWare 側の設定

AWS 側の準備が完了したら、NemakiWare を Bedrock に接続します。2 つの方法があります。

方法 1: Setup Wizard（GUI）

NemakiWare の初回セットアップ時、または管理画面から Setup Wizard を使って設定できます。

Setup Wizard の ベクトル検索設定 ステップに進む
プロバイダ で Amazon Bedrock を選択
以下を入力:
- リージョン: Step 1 で有効化したリージョン（例: ap-northeast-1）
- モデル ID: amazon.titan-embed-text-v2:0（デフォルト）
- アクセスキー ID: 方式 B の場合のみ入力（EC2 ロール使用時は空欄）
- シークレットアクセスキー: 方式 B の場合のみ入力
接続テスト ボタンをクリック
- 成功: 接続成功 (1024次元) と表示
- 失敗: エラーメッセージに従って設定を修正
適用をクリック

方法 2: nemakiware.properties（手動設定）

nemakiware.properties に以下を追加します:

# RAG セマンティック検索の有効化
rag.enabled=true

# プロバイダを Bedrock に設定
rag.embedding.provider=bedrock

# Bedrock 接続設定
rag.bedrock.region=ap-northeast-1
rag.bedrock.model.id=amazon.titan-embed-text-v2:0
rag.bedrock.vector.dimension=1024
rag.bedrock.timeout.ms=30000
rag.bedrock.max.input.chars=8000

# 明示的 AWS 認証情報（EC2 インスタンスロール使用時は空欄のまま）
#rag.bedrock.access.key.id=AKIAxxxxxxxxxxxxxxxx
#rag.bedrock.secret.access.key=xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx

設定後、NemakiWare を再起動してください。

Docker Compose での起動

Bedrock 使用時は TEI コンテナが不要なため、rag プロファイルなしで起動します:

cd docker
# TEI なしで起動
docker compose -f docker-compose-simple.yml up -d --build --force-recreate

これにより TEI コンテナ分のメモリ（2〜4GB）が節約できます。

動作確認

ログでの確認

NemakiWare 起動後、ログに以下が表示されることを確認:

RAGConfig initialized
RAG enabled: true
Embedding provider: bedrock
[BETA] Bedrock embedding provider is beta - requires AWS subscription
Bedrock region: ap-northeast-1
Bedrock model id: amazon.titan-embed-text-v2:0
Bedrock vector dimension: 1024

セマンティック検索のテスト

NemakiWare にテスト用ドキュメントをアップロード
UI の検索バーでセマンティック検索を実行
意味的に関連するドキュメントが返されることを確認

ヘルスチェック

Bedrock の接続状態は NemakiWare 内部で定期的にチェックされます（成功時 30 秒、失敗時 10 秒間隔）。ヘルスチェックは軽量な InvokeModel 呼び出しで実際の API 接続性を検証します。

コスト

Titan Text Embeddings V2 の料金

項目	料金（2026年3月時点の目安）
入力トークン	$0.00002 / 1,000 トークン
最小課金単位	なし
無料枠	なし（Bedrock 初回利用時の無料トライアルを除く）

コスト試算例

シナリオ	ドキュメント数	チャンク数	月間検索数	推定月額
小規模	1,000	5,000	1,000	< $1
中規模	10,000	50,000	10,000	~$5
大規模	100,000	500,000	50,000	~$30

注意: 実際の料金は AWS の最新料金表を確認してください。上記は目安です。インデックス作成時（ドキュメント登録）と検索時の両方で API コールが発生します。

TEI との比較

	TEI (CPU)	Bedrock
固定費	EC2 メモリ 2-4GB 分	なし
変動費	なし	API 従量課金
損益分岐	ドキュメント数が多く検索頻度が高い場合に有利	ドキュメント数が少ない〜中規模で有利

トラブルシューティング

`AccessDeniedException`

User: arn:aws:iam::123456789012:... is not authorized to perform: bedrock:InvokeModel

原因: IAM 権限が不足

対処:

IAM ポリシーが正しくアタッチされているか確認
ポリシーの Resource が正しいモデル ARN を指しているか確認
SCP による制限がないか確認

`ResourceNotFoundException`

Could not resolve the foundation model from the provided model identifier

原因: モデルアクセスが未有効化、またはリージョンが未対応

対処:

Step 1 のモデルアクセス有効化を再確認
選択したリージョンで Titan Text Embeddings V2 が利用可能か確認
モデル ID が正しいか確認（amazon.titan-embed-text-v2:0）

`Connection refused` / タイムアウト

原因: ネットワーク接続の問題

対処:

EC2 の Security Group で HTTPS (443) のアウトバウンドが許可されているか確認
VPC にインターネットゲートウェイ / NAT ゲートウェイがあるか確認

Docker コンテナからインターネットにアクセスできるか確認:

docker exec docker-core-1 curl -s https://bedrock-runtime.ap-northeast-1.amazonaws.com

次元数ミスマッチ警告

Unexpected embedding dimension: expected 1024, got 256

原因: モデルが返すベクトル次元数と rag.bedrock.vector.dimension の不一致

対処:

Solr スキーマは knn_vector_1024（1024 次元）で固定されています
Titan Text Embeddings V2 のデフォルトは 1024 次元で、そのまま利用できます
別のモデルを使用する場合は Solr スキーマの変更が必要です

Setup Wizard の接続テストは成功するが実運用で失敗する

原因: Setup Wizard で保存した設定は CouchDB（nemaki_conf）に永続化され、RAGConfig が PropertyManager 経由で動的に読み込むため、再起動なしで反映されます。テスト接続は成功するのに実運用で失敗する場合、以下を確認してください:

対処:

認証情報の確認: 明示的なアクセスキーが保存されている場合はそのキーの権限を確認。IAM ロール（デフォルト認証チェーン）を使用する場合は、Setup Wizard でアクセスキー/シークレットキーを空欄にして保存してください
モデルアクセス権限: AWS コンソールで Bedrock の「Model access」が有効になっているか確認
リージョンの一致: Setup Wizard で保存したリージョンに対象モデルがデプロイされているか確認

参考リンク

Amazon Bedrock ユーザーガイド
Titan Text Embeddings モデルカード
Bedrock 対応リージョン一覧
Bedrock 料金
IAM ポリシーの作成
EC2 インスタンスロール
NemakiWare AWS デプロイガイド — セクション 7 にも Bedrock 設定の記載あり

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Amazon Bedrock Embedding セットアップガイド

概要

AWS 側の準備

Step 1: Amazon Bedrock のモデルアクセスを有効化

Step 2: IAM ポリシーの作成とアタッチ

認証方式の選択

方式 A: EC2 インスタンスロール（推奨）

方式 B: IAM アクセスキー（非 EC2 環境）

Step 3: 動作確認（AWS CLI）

NemakiWare 側の設定

方法 1: Setup Wizard（GUI）

方法 2: nemakiware.properties（手動設定）

Docker Compose での起動

動作確認

ログでの確認

セマンティック検索のテスト

ヘルスチェック

コスト

Titan Text Embeddings V2 の料金

コスト試算例

TEI との比較

トラブルシューティング

`AccessDeniedException`

`ResourceNotFoundException`

`Connection refused` / タイムアウト

次元数ミスマッチ警告

Setup Wizard の接続テストは成功するが実運用で失敗する

参考リンク

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概要

AWS 側の準備

Step 1: Amazon Bedrock のモデルアクセスを有効化

Step 2: IAM ポリシーの作成とアタッチ

認証方式の選択

方式 A: EC2 インスタンスロール（推奨）

方式 B: IAM アクセスキー（非 EC2 環境）

Step 3: 動作確認（AWS CLI）

NemakiWare 側の設定

方法 1: Setup Wizard（GUI）

方法 2: nemakiware.properties（手動設定）

Docker Compose での起動

動作確認

ログでの確認

セマンティック検索のテスト

ヘルスチェック

コスト

Titan Text Embeddings V2 の料金

コスト試算例

TEI との比較

トラブルシューティング

AccessDeniedException

ResourceNotFoundException

Connection refused / タイムアウト

次元数ミスマッチ警告

Setup Wizard の接続テストは成功するが実運用で失敗する

参考リンク

`AccessDeniedException`

`ResourceNotFoundException`

`Connection refused` / タイムアウト