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AWS Machine Learning Blog·2026年5月22日 01:08

Amazon Bedrock AgentCore でコンテキストウィンドウの壁を突破する

#LLM#RAG#Reasoning#Amazon Bedrock#Recursive Language Models
TL;DR

AWS は、Amazon Bedrock AgentCore と Code Interpreter を活用した再帰型言語モデル(RLM)の実装により、LLM のコンテキストウィンドウ制限を突破し、数百万文字規模の文書分析を可能にする技術を発表しました。

AI深層分析2026年5月21日 17:05
4
重要/ 5段階
関連性
新規性
影響度
信頼性

AWS は、Amazon Bedrock AgentCore と Code Interpreter を活用した再帰型言語モデル(RLM)の実装により、LLM のコンテキストウィンドウ制限を突破し、数百万文字規模の文書分析を可能にする技術を発表しました。

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数百万文字にわたる文書を分析すると、コンテキストウィンドウの壁にぶつかり、最大のコンテキストウィンドウさえも不十分になります。モデルは入力を拒否するか、不完全な情報に基づいて回答を生成します。収まらない文書に対してどのように推論すればよいのでしょうか? この記事では、[Amazon Bedrock AgentCore](https://aws.amazon.com/bedrock/agentcore/) のコードインタープリタと [Strands Agents SDK](https://strandsagents.com/) を使用して、再帰型言語モデル(Recursive Language Models: RLM)を実装する方法を学びます。最後には、以下ができるようになります。 - コンテキストサイズの上限なしで、さまざまな長さの文書を処理する。 - 反復的な文書分析のための永続的な作業メモリとして Bedrock AgentCore Code Interpreter を使用する。 - 特定の文書セクションを分析するために、サンドボックス化された Python 環境内でサブ大規模言語モデル(sub-LLM)呼び出しをオーケストレーションする。 ## コンテキストウィンドウが不十分な理由 単一企業の 2 年分の年次報告書の指標を比較するという典型的な財務分析タスク

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