Praegusel maastikul, kus tellimuste esitamisel suhtlevad kliendid üks-ühele, tugineb valdav tava jätkuvalt inimestest saatjatele, isegi sellistes kohtades nagu autoga kohvikud ja kiirtoidukohad. See traditsiooniline lähenemisviis esitab mitmeid väljakutseid: see sõltub suuresti käsitsi protsessidest, püüab tõhusalt skaleerida vastavalt klientide kasvavatele nõudmistele, toob kaasa inimlike vigade võimaluse ja töötab teatud tundide jooksul pärast kättesaadavust. Lisaks võib ainult manuaalseid protsesse järgivatel ettevõtetel olla konkurentsitihedatel turgudel keeruline pakkuda tõhusat ja konkurentsivõimelist teenust. Vaatamata tehnoloogilistele edusammudele on inimkeskne mudel tellimuste töötlemisel sügavalt juurdunud, mis toob kaasa need piirangud.
Väljavaade kasutada tehnoloogiat üks-ühele tellimuste töötlemise abistamiseks on olnud saadaval juba mõnda aega. Kuid olemasolevad lahendused võivad sageli jaguneda kahte kategooriasse: reeglipõhised süsteemid, mis nõuavad palju aega ja pingutust seadistamiseks ja hooldamiseks, või jäigad süsteemid, millel puudub inimestega suhtlemiseks vajalik paindlikkus. Selle tulemusena seisavad ettevõtted ja organisatsioonid silmitsi väljakutsetega selliste lahenduste kiirel ja tõhusal rakendamisel. Õnneks tulekuga generatiivne AI ja suured keelemudelid (LLM), on nüüd võimalik luua automatiseeritud süsteeme, mis saavad loomuliku keelega tõhusalt hakkama ja millel on kiirendatud sisselülitamise ajaskaala.
Amazonase aluspõhi on täielikult hallatav teenus, mis pakub ühe API kaudu valikut suure jõudlusega alusmudeleid (FM-e) juhtivatelt tehisintellekti ettevõtetelt, nagu AI21 Labs, Anthropic, Cohere, Meta, Stability AI ja Amazon, ning laia valikut võimalusi tuleb luua generatiivseid AI-rakendusi turvalisuse, privaatsuse ja vastutustundliku AI-ga. Lisaks Amazon Bedrockile saate kasutada muid AWS-i teenuseid, näiteks Amazon SageMaker JumpStart ja Amazon Lex luua täielikult automatiseeritud ja hõlpsasti kohandatavaid generatiivseid tehisintellekti tellimuste töötlemise agente.
Selles postituses näitame teile, kuidas luua kõnevõimeline tellimuste töötlemise agent, kasutades Amazon Lexi, Amazon Bedrocki ja AWS Lambda.
Lahenduse ülevaade
Järgmine diagramm illustreerib meie lahenduse arhitektuuri.
Töövoog koosneb järgmistest sammudest:
- Klient esitab tellimuse Amazon Lexi kaudu.
- Amazon Lex bot tõlgendab kliendi kavatsusi ja käivitab a
DialogCodeHook
. - Lambda-funktsioon tõmbab Lambda-kihilt sobiva viipamalli ja vormindab mudeliviibad, lisades kliendi sisendi seotud viipamalli.
- .
RequestValidation
viip kontrollib tellimust menüüelemendiga ja annab kliendile Amazon Lexi kaudu teada, kui ta soovib tellida midagi, mis ei kuulu menüüsse, ja annab soovitusi. Viip teostab ka tellimuse täielikkuse esialgse kontrolli. - .
ObjectCreator
viip teisendab loomuliku keele päringud andmestruktuuriks (JSON-vormingus). - Kliendivalideerija Lambda funktsioon kontrollib tellimuse jaoks vajalikke atribuute ja kinnitab, kas tellimuse töötlemiseks on olemas kogu vajalik teave.
- Kliendi Lambda funktsioon kasutab andmestruktuuri tellimuse töötlemise sisendiks ja edastab tellimuse kogusumma tagasi Lambda funktsiooni orkestreerivale.
- Orkestreeriv Lambda funktsioon kutsub Amazon Bedrock LLM-i lõpp-punkti, et luua lõplik tellimuse kokkuvõte, mis sisaldab kliendi andmebaasisüsteemi tellimuse kogusummat (näiteks Amazon DynamoDB).
- Tellimuse kokkuvõte edastatakse kliendile Amazon Lexi kaudu. Pärast seda, kui klient on tellimuse kinnitanud, hakatakse tellimust töötlema.
Eeldused
See postitus eeldab, et teil on aktiivne AWS-i konto ja olete tuttav järgmiste kontseptsioonide ja teenustega:
Samuti peate Lambda funktsioonide kaudu Amazon Bedrocki juurde pääsemiseks veenduma, et Lambda käitusajal on järgmised teegid:
- boto3>=1.28.57
- awscli>=1.29.57
- botocore>=1.31.57
Seda saab teha a-ga Lambda kiht või kasutades konkreetset AMI-d koos vajalike teekidega.
Lisaks on need teegid vajalikud Amazon Bedrocki API-le helistamisel Amazon SageMaker Studio. Seda saab teha järgmise koodiga lahtri käivitamisega:
Lõpuks loote järgmise poliitika ja lisate selle hiljem mis tahes rollile, mis pääseb juurde Amazon Bedrockile:
Looge DynamoDB tabel
Meie konkreetse stsenaariumi korral oleme loonud oma klientide andmebaasisüsteemina DynamoDB tabeli, kuid võite ka seda kasutada Amazoni relatsioonide andmebaasiteenus (Amazon RDS). Tehke oma DynamoDB tabeli ettevalmistamiseks (või kohandage seadeid vastavalt oma kasutusjuhtumile) järgmiselt.
- Valige DynamoDB konsoolil Tabelid navigeerimispaanil.
- Vali Loo tabel.
- eest Tabeli nimi, sisestage nimi (näiteks
ItemDetails
). - eest Jaotusvõti, sisestage võti (selle postituse jaoks kasutame
Item
). - eest Sorteerimisvõti, sisestage võti (selle postituse jaoks kasutame
Size
). - Vali Loo tabel.
Nüüd saate laadida andmed DynamoDB tabelisse. Selle postituse jaoks kasutame CSV-faili. Saate laadida andmed DynamoDB tabelisse Pythoni koodi abil SageMakeri märkmikus.
Esiteks peame seadistama profiili nimega dev.
- Avage SageMaker Studios uus terminal ja käivitage järgmine käsk:
See käsk palub teil sisestada oma AWS-i juurdepääsuvõtme ID, salajase juurdepääsuvõtme, AWS-i vaikeregiooni ja väljundvormingu.
- Naaske SageMakeri märkmikusse ja kirjutage Pythoni kood, et luua ühendus DynamoDB-ga, kasutades Pythoni Boto3 teeki. See koodilõik loob seansi, kasutades konkreetset AWS-i profiili nimega dev, ja seejärel loob selle seansi abil DynamoDB kliendi. Järgmine on andmete laadimise koodinäidis:
Teise võimalusena võite kasutada ka NoSQL töölaud või muid tööriistu andmete kiireks laadimiseks oma DynamoDB tabelisse.
Järgmine on ekraanipilt pärast näidisandmete tabelisse sisestamist.
Looge malle SageMakeri märkmikus, kasutades Amazon Bedrocki kutsumise API-d
Selle kasutusjuhtumi jaoks viipamalli loomiseks kasutame Amazon Bedrocki. Amazon Bedrockile pääsete juurde aadressilt AWS-i juhtimiskonsool ja API kutsete kaudu. Meie puhul pääseme Amazon Bedrocki juurde API kaudu, kasutades SageMaker Studio sülearvutit, et luua mitte ainult meie viipamall, vaid ka täielik API kutsekood, mida saame hiljem oma Lambda funktsioonis kasutada.
- SageMakeri konsoolis pääsete juurde olemasolevale SageMaker Studio domeenile või looge uus, et pääseda SageMakeri sülearvutist Amazon Bedrocki juurde.
- Pärast SageMakeri domeeni ja kasutaja loomist valige kasutaja ja valige Algatama ja stuudio. See avab JupyterLabi keskkonna.
- Kui JupyterLabi keskkond on valmis, avage uus märkmik ja alustage vajalike teekide importimist.
Amazon Bedrock Python SDK kaudu on saadaval palju FM-e. Sel juhul kasutame Anthropicu välja töötatud võimsat alusmudelit Claude V2.
Tellimuste töötlemise agent vajab mõnda erinevat malli. See võib olenevalt kasutusjuhtumist muutuda, kuid oleme loonud üldise töövoo, mida saab rakendada mitmele seadele. Selle kasutusjuhtumi puhul täidab Amazon Bedrock LLM-i mall järgmist.
- Kinnitage kliendi kavatsus
- Kinnitage taotlus
- Looge tellimuse andmete struktuur
- Edastage kliendile tellimuse kokkuvõte
- Mudeli käivitamiseks looge Boto3-st aluspõhja käitusaegne objekt.
Alustuseks töötame kavatsuse validaatori viipamalli kallal. See on iteratiivne protsess, kuid tänu Anthropicu kiirele insenerijuhendile saate kiiresti luua viipa, mis suudab ülesande täita.
- Looge esimene viipamall koos utiliidi funktsiooniga, mis aitab sisu API-kutsete jaoks ette valmistada.
Järgmine on faili prompt_template_intent_validator.txt kood:
- Salvestage see mall faili, et laadida Amazon S3-sse ja vajadusel helistada funktsiooni Lambda kaudu. Salvestage mallid tekstifailis JSON-i jadastringidena. Eelmisel ekraanipildil on näidatud ka selle saavutamiseks mõeldud koodinäidis.
- Korrake samu samme teiste mallidega.
Järgnevalt on toodud mõned ekraanipildid teistest mallidest ja tulemustest, kui helistate mõnega neist Amazon Bedrocki.
Järgmine on faili prompt_template_request_validator.txt kood:
Järgmine on meie vastus Amazon Bedrockilt, kasutades seda malli.
Järgmine on kood prompt_template_object_creator.txt
:
Järgmine on faili prompt_template_order_summary.txt kood:
Nagu näete, oleme menüüelementide kinnitamiseks, puuduva vajaliku teabe tuvastamiseks, andmestruktuuri loomiseks ja tellimuse kokkuvõtte tegemiseks kasutanud oma viipamalle. Amazon Bedrockis saadaolevad põhimudelid on väga võimsad, nii et saate nende mallide abil täita veelgi rohkem ülesandeid.
Olete viipade kujundamise lõpetanud ja mallid tekstifailidesse salvestanud. Nüüd saate alustada Amazon Lexi roboti ja sellega seotud Lambda funktsioonide loomist.
Looge viipade mallidega Lambda kiht
Lambda kihi loomiseks toimige järgmiselt.
- Looge SageMaker Studios uus kaust nimega alamkaustaga
python
. - Kopeerige oma viipafailid kausta
python
kausta.
- Saate lisada ZIP-teegi oma märkmiku eksemplari, käivitades järgmise käsu.
- Nüüd käivitage järgmine käsk, et luua ZIP-fail Lambda kihti üleslaadimiseks.
- Pärast ZIP-faili loomist saate faili alla laadida. Avage Lambda, looge uus kiht, laadides faili otse üles või laadides esmalt üles Amazon S3-sse.
- Seejärel kinnitage see uus kiht orkestratsiooni lambda funktsioonile.
Nüüd salvestatakse teie viipade mallifailid teie Lambda käituskeskkonnas. See kiirendab protsessi teie roboti käitamise ajal.
Looge Lambda kiht vajalike teekidega
Tehke järgmised sammud, et luua oma Lambda kiht koos vajalike raamatukogudega.
- Ava AWSi pilv eksemplari keskkonnas, looge alamkaustaga kaust nimega
python
. - Avage sees terminal
python
kausta. - Käivitage terminalist järgmised käsud:
- jooks
cd ..
ja asetage end oma uude kausta, kus teil on kapython
alamkaust. - Käivitage järgmine käsk:
- Pärast ZIP-faili loomist saate faili alla laadida. Avage Lambda, looge uus kiht, laadides faili otse üles või laadides esmalt üles Amazon S3-sse.
- Seejärel kinnitage see uus kiht orkestratsiooni lambda funktsioonile.
Looge robot rakenduses Amazon Lex v2
Selle kasutusjuhtumi jaoks loome Amazon Lex-i roboti, mis suudab pakkuda arhitektuurile sisend-/väljundliidest, et helistada Amazon Bedrockile, kasutades häält või teksti mis tahes liidesest. Kuna LLM tegeleb selle tellimuste töötlemise agendi vestlusosaga ja Lambda juhib töövoogu, saate luua kolme kavatsusega roboti, millel pole pesasid.
- Looge Amazon Lexi konsoolil meetodiga uus robot Looge tühi robot.
Nüüd saate lisada mis tahes sobiva esialgse lausungiga kavatsuse, et lõppkasutajad saaksid robotiga vestlust alustada. Kasutame lihtsaid tervitusi ja lisame algse roboti vastuse, et lõppkasutajad saaksid oma taotlusi esitada. Boti loomisel kasutage kindlasti kavatsustega Lambda koodikonksu; see käivitab Lambda funktsiooni, mis juhib töövoogu kliendi, Amazon Lexi ja LLM-i vahel.
- Lisage oma esimene kavatsus, mis käivitab töövoo ja kasutab kavatsuse kinnitamise viipa malli, et helistada Amazon Bedrockile ja tuvastada, mida klient üritab saavutada. Lisage lõppkasutajatele vestluse alustamiseks mõned lihtsad lausungid.
Te ei pea kasutama ühtegi pesa ega algset lugemist üheski roboti eesmärgis. Tegelikult ei pea te teisele või kolmandale kavatsusele lausungeid lisama. Seda seetõttu, et LLM juhib Lambdat kogu protsessi vältel.
- Lisage kinnitusviip. Saate seda sõnumit hiljem Lambda funktsioonis kohandada.
- alla Koodikonksudvalige Kasutage lähtestamiseks ja kinnitamiseks lambda funktsiooni.
- Looge teine kavatsus ilma sõnavõtuta ja ilma esialgse vastuseta. See on
PlaceOrder
kavatsus.
Kui LLM tuvastab, et klient üritab tellimust esitada, käivitab Lambda funktsioon selle kavatsuse ja kinnitab kliendi päringu menüü alusel ning veendub, et nõutav teave pole puudu. Pidage meeles, et see kõik on viipamallidel, nii et saate viipamalle muutes seda töövoogu iga kasutusjuhtumi jaoks kohandada.
- Ärge lisage pesasid, vaid lisage kinnitusviip ja keelduge vastusest.
- valima Kasutage lähtestamiseks ja kinnitamiseks lambda funktsiooni.
- Looge kolmas kavatsus nimega
ProcessOrder
ilma näidisütluste ja pesadeta. - Lisage esialgne vastus, kinnitusviip ja keeldumisvastus.
Pärast seda, kui LLM on kliendi taotluse kinnitanud, käivitab Lambda funktsioon kolmanda ja viimase kavatsuse tellimuse töötlemiseks. Siin kasutab Lambda objekti looja malli, et genereerida DynamoDB tabeli päringu tegemiseks tellimuse JSON-i andmestruktuur ja seejärel kasutada tellimuse kokkuvõtte malli, et teha kokkuvõte kogu tellimusest koos kogusummaga, et Amazon Lex saaks selle kliendile edastada.
- valima Kasutage lähtestamiseks ja kinnitamiseks lambda funktsiooni. See võib kasutada mis tahes Lambda funktsiooni tellimuse töötlemiseks pärast seda, kui klient on andnud lõpliku kinnituse.
- Pärast kõigi kolme kavatsuse loomist avage visuaalne koostaja
ValidateIntent
, lisage kavatsusele mineku samm ja ühendage positiivse kinnituse väljund selle sammuga. - Pärast mineku eesmärgi lisamist muutke seda ja valige kavatsuse nimeks PlaceOrder kavatsus.
- Samamoodi, et minna Visual Builder jaoks
PlaceOrder
kavatsus ja ühendage positiivse kinnituse väljundProcessOrder
mine kavatsusele. Redigeerimine pole vajalikProcessOrder
kavatsus. - Nüüd peate looma funktsiooni Lambda, mis juhib Amazon Lexi ja kutsub esile DynamoDB tabeli, nagu on kirjeldatud järgmises jaotises.
Amazon Lexi roboti juhtimiseks looge Lambda funktsioon
Nüüd saate luua funktsiooni Lambda, mis juhib Amazon Lexi robotit ja töövoogu. Tehke järgmised sammud.
- Looge Lambda funktsioon standardse täitmispoliitikaga ja laske Lambdal luua teie jaoks roll.
- Lisage oma funktsiooni koodiaknasse mõned kasulikud funktsioonid, mis aitavad: vormindage viipasid, lisades mallile lexi konteksti, helistage Amazon Bedrock LLM API-le, eraldage vastustest soovitud tekst ja palju muud. Vaadake järgmist koodi:
- Kinnitage sellele funktsioonile varem loodud lambdakiht.
- Lisaks kinnitage kiht loodud viipamallidele.
- Lambda täitmisrollis lisage varem loodud Amazon Bedrocki juurdepääsupoliitika.
Lambda täitmisrollil peaksid olema järgmised õigused.
Kinnitage funktsioon Orchestration Lambda Amazon Lex boti külge
- Pärast funktsiooni loomist eelmises jaotises naaske Amazon Lex konsooli ja navigeerige oma robotini.
- alla Keeled valige navigeerimispaanil Inglise.
- eest allikas, valige oma tellimuse töötlemise robot.
- eest Lambda funktsiooni versioon või varjunimi, vali $ VIIMASED.
- Vali Säästa.
Looge abistavaid lambda funktsioone
Täiendavate Lambda funktsioonide loomiseks toimige järgmiselt.
- Looge varem loodud DynamoDB tabeli päringu tegemiseks Lambda funktsioon:
- Liikuge konfiguratsioon vahekaart Lambda funktsioonis ja valige Õigused.
- Manustage ressursipõhine poliitikaavaldus, mis võimaldab tellimuste töötlemise Lambda funktsioonil seda funktsiooni käivitada.
- Liikuge selle Lambda funktsiooni IAM-i täitmisrolli juurde ja lisage DynamoDB tabelile juurdepääsu poliitika.
- Looge veel üks Lambda funktsioon, et kontrollida, kas kliendilt saadeti kõik nõutavad atribuudid. Järgmises näites kontrollime, kas tellimuse suuruse atribuut on hõivatud:
- Liikuge konfiguratsioon vahekaart Lambda funktsioonis ja valige Õigused.
- Manustage ressursipõhine poliitikaavaldus, mis võimaldab tellimuste töötlemise Lambda funktsioonil seda funktsiooni käivitada.
Testige lahendust
Nüüd saame lahendust testida näidistellimustega, mida kliendid Amazon Lexi kaudu esitavad.
Meie esimese näite puhul küsis klient frappuccinot, mida menüüs pole. Mudel valideerib tellimuste kinnitaja malli abil ja soovitab menüü põhjal mõningaid soovitusi. Pärast seda, kui klient on oma tellimuse kinnitanud, teavitatakse teda tellimuse kogusummast ja tellimuse kokkuvõttest. Tellimust töödeldakse kliendi lõpliku kinnituse alusel.
Meie järgmises näites tellib klient suure cappuccino ja muudab selle suuruse suurelt keskmiseks. Mudel fikseerib kõik vajalikud muudatused ja palub kliendil tellimuse kinnitada. Mudel esitab tellimuse kogusumma ja tellimuse kokkuvõtte ning töötleb tellimust kliendi lõpliku kinnituse alusel.
Meie viimase näite puhul esitas klient tellimuse mitmele kaubale ja paari kauba jaoks puudub suurus. Mudel ja Lambda funktsioon kontrollivad, kas kõik tellimuse töötlemiseks vajalikud atribuudid on olemas, ja paluvad seejärel kliendil puuduv teave esitada. Kui klient on esitanud puuduva teabe (antud juhul kohvi suuruse), kuvatakse talle tellimuse kogusumma ja tellimuse kokkuvõte. Tellimust töödeldakse kliendi lõpliku kinnituse alusel.
LLM-i piirangud
LLM-i väljundid on oma olemuselt stohhastilised, mis tähendab, et meie LLM-i tulemused võivad erineda vormingus või isegi ebatõe sisu (hallutsinatsioonide) kujul. Seetõttu peavad arendajad nende stsenaariumide käsitlemiseks ja lõppkasutaja kogemuse halvenemise vältimiseks kogu oma koodis tuginema heale veakäsitluse loogikale.
Koristage
Kui te seda lahendust enam ei vaja, saate kustutada järgmised ressursid.
- Lambda funktsioonid
- Amazon Lex kast
- DynamoDB tabel
- S3 kopp
Lisaks sulgege SageMaker Studio eksemplar, kui rakendust enam ei vajata.
Kulude hindamine
Selle lahenduse kasutatavate peamiste teenuste hinnateabe saamiseks vaadake järgmist.
Pange tähele, et saate kasutada Claude v2 ilma, et oleks vaja ette valmistada, nii et üldkulud jäävad minimaalseks. Kulude edasiseks vähendamiseks saate DynamoDB tabeli konfigureerida nõudmisel sättega.
Järeldus
See postitus näitas, kuidas luua kõnetoega tehisintellekti tellimuste töötlemise agent, kasutades Amazon Lexi, Amazon Bedrocki ja muid AWS-i teenuseid. Näitasime, kuidas kiire projekteerimine võimsa generatiivse AI-mudeliga nagu Claude võib võimaldada loomuliku keele mõistmist ja vestlusvooge tellimuste töötlemiseks, ilma et oleks vaja ulatuslikke koolitusandmeid.
Lahenduse arhitektuur kasutab paindliku ja skaleeritava juurutamise võimaldamiseks serverita komponente, nagu Lambda, Amazon S3 ja DynamoDB. Viibamallide salvestamine Amazon S3-s võimaldab teil kohandada lahendust erinevateks kasutusjuhtudeks.
Järgmised sammud võivad hõlmata agendi võimaluste laiendamist, et käsitleda laiemat valikut klientide taotlusi ja äärmuslikke juhtumeid. Viibamallid pakuvad viisi agendi oskuste iteratiivseks parandamiseks. Täiendavad kohandused võivad hõlmata tellimuse andmete integreerimist taustasüsteemidega, nagu laoseisud, CRM või POS. Lõpuks saab agenti teha kättesaadavaks erinevates klientide puutepunktides, nagu mobiilirakendused, läbisõidukioskid ja palju muud, kasutades Amazon Lexi mitmekanalilisi võimalusi.
Lisateabe saamiseks vaadake järgmisi seotud ressursse.
- Mitme kanaliga robotite juurutamine ja haldamine:
- Kiire projekteerimine Claude'i ja teiste mudelite jaoks:
- Serverita arhitektuursed mustrid skaleeritavate AI-assistentide jaoks:
Autoritest
Moumita Dutta on Amazon Web Servicesi partnerlahenduste arhitekt. Oma rollis teeb ta tihedat koostööd partneritega, et arendada skaleeritavaid ja korduvkasutatavaid varasid, mis lihtsustavad pilve juurutamist ja suurendavad tegevuse tõhusust. Ta on AI/ML kogukonna liige ja generatiivse AI ekspert AWS-is. Vabal ajal naudib ta aiatööd ja jalgrattasõitu.
Fernando Lammoglia on Amazon Web Servicesi partnerlahenduste arhitekt, kes teeb tihedat koostööd AWS-i partneritega tipptasemel tehisintellektilahenduste arendamise ja kasutuselevõtu eestvedamisel kõigis äriüksustes. Strateegiline juht, kellel on teadmisi pilvarhitektuuri, generatiivse AI, masinõppe ja andmeanalüütika vallas. Ta on spetsialiseerunud turule mineku strateegiate elluviimisele ja mõjukate AI-lahenduste pakkumisele, mis on kooskõlas organisatsiooni eesmärkidega. Vabal ajal meeldib talle perega aega veeta ja teistesse riikidesse reisida.
Mitul Patel on Amazon Web Servicesi vanemlahenduste arhitekt. Pilvetehnoloogia võimaldajana teeb ta koostööd klientidega, et mõista nende eesmärke ja väljakutseid, ning annab ettekirjutusi, kuidas AWS-i pakkumiste abil oma eesmärki saavutada. Ta on AI/ML kogukonna liige ja generatiivse AI saadik AWS-is. Vabal ajal meeldib talle matkata ja jalgpalli mängida.
- SEO-põhise sisu ja PR-levi. Võimenduge juba täna.
- PlatoData.Network Vertikaalne generatiivne Ai. Jõustage ennast. Juurdepääs siia.
- PlatoAiStream. Web3 luure. Täiustatud teadmised. Juurdepääs siia.
- PlatoESG. Süsinik, CleanTech, Energia, Keskkond päikeseenergia, Jäätmekäitluse. Juurdepääs siia.
- PlatoTervis. Biotehnoloogia ja kliiniliste uuringute luureandmed. Juurdepääs siia.
- Allikas: https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/transform-one-on-one-customer-interactions-build-speech-capable-order-processing-agents-with-aws-and-generative-ai/
- :on
- :on
- :mitte
- : kus
- $3
- $ UP
- 1
- 10
- 100
- 11
- 12
- 13
- 15%
- 173
- 200
- 24
- 250
- 28
- 29
- 31
- 320
- 385
- 40
- 400
- 500
- 7
- 75
- 8
- 9
- 900
- a
- üle
- kiirendatud
- aktsepteerima
- juurdepääs
- Ligipääs
- täitma
- Vastavalt
- konto
- Saavutada
- üle
- tegevus
- aktiivne
- kohandama
- lisama
- lisatud
- lisades
- lisamine
- Täiendavad lisad
- Lisaks
- kinni pidades
- kohandama
- Vastuvõtmine
- edusammud
- Advent
- pärast
- jälle
- vastu
- Agent
- ained
- AI
- AI / ML
- joondatud
- Materjal: BPA ja flataatide vaba plastik
- võimaldama
- Lubades
- võimaldab
- mööda
- Ka
- alati
- am
- Amazon
- Amazon Lex
- Amazoni RDS
- Amazon Web Services
- Suursaadik
- an
- analytics
- ja
- Teine
- Antroopne
- mistahes
- API
- taotlus
- rakendused
- kehtima
- lähenemine
- asjakohane
- asjakohaselt
- apps
- arhitektuuri-
- arhitektuur
- OLEME
- AS
- küsima
- vara
- Abi
- assistent
- assistendid
- abistamine
- seotud
- oletab
- At
- kinnitage
- Osalejad
- atribuudid
- Automatiseeritud
- kättesaadavus
- saadaval
- vältima
- AWS
- tagasi
- Taustaprogramm
- põhineb
- BE
- sest
- olnud
- alustama
- vahel
- keha
- Bot
- mõlemad
- eest
- lai
- ehitama
- ehitaja
- äri
- ettevõtted
- kuid
- by
- arvutama
- helistama
- kutsutud
- kutsudes
- Kutsub
- CAN
- võimeid
- pildistatud
- lööb
- juhul
- juhtudel
- kategooriad
- rakk
- väljakutseid
- raske
- muutma
- Vaidluste lahendamine
- muutuv
- märki
- kontrollima
- valik
- Vali
- klient
- lähedal
- lähedalt
- Cloud
- PILVETEHNOLOOGIA
- kood
- Kohv
- teeb koostööd
- koguma
- edastatud
- kogukond
- Ettevõtted
- konkurentsivõimeline
- täitma
- Lõpetatud
- lõpetamist
- lõpetamist
- komponendid
- mõisted
- Kinnitama
- kinnitus
- KINNITATUD
- Võta meiega ühendust
- ühendus
- koosneb
- konsool
- sisu
- kontekst
- pidev
- mugavus
- Vestlus
- muutma
- parandada
- kulud
- võiks
- riikides
- Paar
- looma
- loodud
- loob
- loomine
- loomine
- looja
- CRM
- Praegune
- tava
- klient
- Kliendid
- kohandada
- viimase peal
- andmed
- Andmete analüüs
- Andmete struktuur
- andmebaas
- Väheneb
- sügavalt
- vaikimisi
- määratlema
- tarnima
- edastamine
- Nõudlus
- nõudmisi
- Näidatud
- keeldutakse
- Olenevalt
- sõltub
- kasutuselevõtt
- kavandatud
- soovitud
- Vaatamata
- üksikasjalik
- dev
- arendama
- arenenud
- Arendajad
- & Tarkvaraarendus
- skeem
- DID
- erinev
- otse
- lähetama
- do
- ei
- domeen
- don
- tehtud
- Ära
- alla
- lae alla
- ajal
- e
- iga
- Ajalugu
- kergesti
- serv
- mõju
- efektiivsus
- tõhus
- tõhusalt
- jõupingutusi
- teine
- võimaldama
- võimaldaja
- Lõpp-punkt
- Inseneriteadus
- suurendama
- sisene
- keskkond
- viga
- vead
- Isegi
- sündmus
- näide
- näited
- Välja arvatud
- erand
- hukkamine
- täitmine
- olemasolevate
- Väljudes
- laiendades
- kogemus
- ekspert
- teadmised
- ulatuslik
- väljavõte
- nägu
- asjaolu
- Langema
- Tuttav
- pere
- vähe
- fail
- Faile
- lõplik
- viimistlema
- leidma
- esimene
- Paindlikkus
- paindlik
- Voolud
- Järel
- eest
- vorm
- formaat
- Õnneks
- avastatud
- Sihtasutus
- alus
- tasuta
- Alates
- täielikult
- funktsioon
- funktsioonid
- edasi
- Üldine
- tekitama
- generatiivne
- Generatiivne AI
- saama
- Andma
- antud
- Go
- Turule minema
- Eesmärgid
- hea
- sain
- suur
- suur
- tervitus
- Tervitused
- juhised
- suunata
- käepide
- Käsitsemine
- Olema
- võttes
- he
- kuulama
- tugevalt
- aitama
- siin
- siin
- hi
- suure jõudlusega
- tema
- Mesi
- Lahtiolekuajad
- Kuidas
- Kuidas
- aga
- HTML
- http
- HTTPS
- inim-
- i
- ID
- identifitseerib
- identifitseerima
- identifitseerimiseks
- if
- illustreerib
- mõjuv
- täitmine
- rakendamisel
- import
- importivate
- parandama
- in
- sisaldama
- Kaasa arvatud
- Sissetulev
- kasvav
- indeks
- info
- juurdunud
- esialgne
- sisend
- sisendite
- sees
- paigaldama
- Näiteks
- selle asemel
- juhised
- Integreerimine
- tahtlus
- interaktsioonid
- Interface
- sisse
- Tutvustab
- inventar
- kaasama
- IT
- kirjed
- jpg
- Json
- lihtsalt
- hoidma
- Võti
- kioskid
- Teadma
- Labs
- puudus
- maastik
- keel
- suur
- viimane
- viimaseks
- pärast
- kiht
- juht
- juhtivate
- Õppida
- õppimine
- limonaad
- laskma
- Lets
- raamatukogud
- Raamatukogu
- nagu
- piirangud
- nimekiri
- LLM
- koormus
- kohapeal
- metsaraie
- loogika
- enam
- välimus
- armastab
- masin
- masinõpe
- tehtud
- põhiline
- tegema
- juhitud
- juhtimine
- juhtiv
- käsiraamat
- palju
- märgitud
- turud
- me
- vahendid
- keskmine
- liige
- menüü
- sõnum
- kirjad
- Meta
- meetod
- võib
- Milk
- miinimum
- vastamata
- puuduvad
- mobiilne
- mobiil-rakendusi
- mudel
- mudelid
- modifitseeritud
- muutma
- hetk
- rohkem
- mitmekordne
- my
- nimi
- Nimega
- Natural
- loodus
- Navigate
- NAVIGATSIOON
- vajalik
- Vajadus
- vaja
- vajadustele
- Uus
- järgmine
- ei
- mitte ükski
- märkmik
- nüüd
- objekt
- eesmärk
- toimunud
- of
- Pakkumised
- Pakkumised
- sageli
- Hästi
- on
- On-Demand
- ONE
- ainult
- avatud
- tegutseb
- töökorras
- valik
- Valikud
- or
- orkestreerides
- Korraldus
- et
- tellimuste
- organisatsiooniline
- organisatsioonid
- Muu
- meie
- väljund
- väljundid
- üldine
- pane
- parameetrid
- osa
- partner
- partnerid
- sooritama
- Vastu võetud
- möödub
- tee
- mustrid
- makse
- protsent
- täidab
- ehk
- Õigused
- tükk
- Koht
- Kohad
- paigutamine
- Platon
- Platoni andmete intelligentsus
- PlatoData
- mängimine
- palun
- võrra
- poliitika
- PoS
- tekitab
- positsioon
- positiivne
- võimalik
- post
- potentsiaal
- võimas
- tava
- esialgne
- Valmistama
- Valmistab ette
- ettevalmistamisel
- esitada
- kingitusi
- eelmine
- hind
- hinnapoliitika
- privaatsus
- jätkama
- protsess
- Töödeldud
- Protsessid
- töötlemine
- profiil
- küsib
- väljavaade
- anda
- tingimusel
- tarnija
- annab
- säte
- Tõmbab
- panema
- Python
- päringu
- kiiresti
- R
- tõstma
- valik
- Töötlemata
- RE
- Lugenud
- Lugemine
- valmis
- soovitama
- soovitused
- vähendama
- viitama
- piirkond
- regulaarne
- seotud
- lootma
- jääma
- jäänused
- meeles pidama
- eemaldades
- asendamine
- taotleda
- Taotlusi
- nõutav
- ressurss
- Vahendid
- Reageerida
- vastus
- vastuste
- vastutav
- kaasa
- Tulemused
- tagasipöördumine
- Tulu
- korduvkasutatav
- jäik
- jõuline
- Roll
- Marsruut
- ROW
- jooks
- jooksmine
- jookseb
- runtime
- s
- salveitegija
- sama
- proov
- Säästa
- salvestatud
- ütlema
- skaalautuvia
- Skaala
- stsenaarium
- stsenaariumid
- ekraanipilte
- SDK
- Teine
- Saladus
- Osa
- turvalisus
- vaata
- valima
- vanem
- Serverita
- teenus
- teenused
- istung
- komplekt
- kehtestamine
- seaded
- seade
- mitu
- ta
- Shell
- kauplused
- peaks
- näitama
- näitas
- näidatud
- Näitused
- kinni
- sulgema
- lihtne
- ühekordne
- SUURUS
- oskused
- ava
- slots
- väike
- jupp
- So
- jalgpall
- Ainult
- lahendus
- Lahendused
- mõned
- Keegi
- midagi
- rääkima
- juhtroll
- eriline
- spetsialiseerunud
- konkreetse
- kiirus
- kulutama
- Stabiilsus
- standard
- algus
- Käivitus
- riik
- väljavõte
- Samm
- Sammud
- ladustatud
- ladustamine
- Strateegiline
- strateegiad
- kiirendama
- struktuur
- Võitleb
- stuudio
- mahukas
- Edukalt
- selline
- suhkur
- soovitama
- Soovitab
- Kokku võtta
- KOKKUVÕTE
- Toetatud
- kindel
- kiiresti
- süsteem
- süsteemid
- tabel
- TAG
- võtab
- Ülesanne
- ülesanded
- maitse
- tehnoloogiline
- Tehnoloogia
- šabloon
- malle
- terminal
- test
- tekst
- tänan
- et
- .
- teave
- oma
- Neile
- SIIS
- Seal.
- seetõttu
- Need
- nad
- asi
- Kolmas
- see
- kolm
- Läbi
- läbi kogu
- aeg
- ajakava
- et
- täna
- tänane
- töövahendid
- Summa
- traditsiooniline
- koolitus
- Muutma
- reisima
- vallandada
- häda
- püüdma
- üritab
- kaks
- tüüp
- mõistma
- mõistmine
- üksused
- Üleslaadimine
- kasutama
- kasutage juhtumit
- Kasutatud
- Kasutaja
- kasutusalad
- kasutamine
- kasulikkus
- kasutades
- kehtiv
- KINNITAGE
- kinnitatud
- kinnitamine
- Validator
- väärtus
- Väärtused
- muutuja
- eri
- Vary
- kontrollima
- versioon
- väga
- kaudu
- visuaalne
- Hääl
- tahan
- tahab
- oli
- Tee..
- we
- web
- veebiteenused
- Hästi
- olid
- M
- millal
- mis
- kuigi
- kogu
- laiem
- will
- aken
- koos
- jooksul
- ilma
- töövoog
- töö
- töötab
- oleks
- kirjutama
- XML
- jah
- sa
- Sinu
- ise
- sephyrnet
- Tõmblukk