【2026年最新】Amazon Bedrockの全体像を「3つの要素」でスッキリ整理する（初心者向け）

RAGの品質、なんとなくで判断していませんか？ ― Amazon BedrockとRagasで始めるLLM-as-a-Judge評価パイプライン

RAG運用で「改善されたのか分からない」という課題に、LLM-as-a-Judge手法とRagasフレームワークで定量的に対応できます。Ragasは検索と生成を分離評価し、4つのメトリクス（Faithfulness・Answer Relevancy・Context Precision・Context Recall）で問題を切り分けられます。Amazon Bedrockでの実装例付きで、「どこが悪いのか」を可視化し、改善アクションを導出する具体的なパイプラインを解説しています。