Gemma 4 31B + S3 Vectors + AgentCore で低コストな RAG を構築してみた（DevelopersIO）

概要

Classmethod DevelopersIOによる実装記事。Googleの安価なGemma 4 31Bモデルと、AWSのS3 VectorsおよびAmazon Bedrock AgentCoreを組み合わせてコスト効率の高いRAG（検索拡張生成）を構築した手順を紹介している。

詳細

• Gemma4の低コスト・日本語対応・ツールコール機能を活かしてAIエージェントとして構築
• Amazon S3 Vectorsをベクトルストアとして使用（安価なストレージ）
• Amazon Bedrock AgentCoreで推論・エージェント管理を担当
• LLMが安いならベクトルストアも安くという方針でコスト全体の最適化を狙う
• ツールコールができるモデルでRAGを組むことで、エージェント的な動作を実現

参照

• 出典: https://dev.classmethod.jp/articles/gemma4-s3vectors-agentcore-rag/
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