जेनरेटिव एआई एजेंट उपयोगकर्ता इनपुट के आधार पर फाउंडेशन मॉडल (एफएम) और अन्य संवर्द्धन टूल पर कॉल की श्रृंखला व्यवस्थित करके मानव-जैसी प्रतिक्रियाएं उत्पन्न करने और प्राकृतिक भाषा वार्तालापों में शामिल होने में सक्षम हैं। स्थैतिक निर्णय वृक्ष के माध्यम से केवल पूर्वनिर्धारित इरादों को पूरा करने के बजाय, एजेंट उपलब्ध उपकरणों के अपने सूट के संदर्भ में स्वायत्त होते हैं। अमेज़ॅन बेडरॉक एक पूरी तरह से प्रबंधित सेवा है जो जेनरेटिव एआई अनुप्रयोगों को बनाने और स्केल करने में मदद करने के लिए डेवलपर टूलिंग के साथ-साथ एआई कंपनियों के प्रमुख एफएम को एपीआई के माध्यम से उपलब्ध कराती है।
इस पोस्ट में, हम प्रदर्शित करते हैं कि अमेज़ॅन बेडरॉक द्वारा संचालित एक जेनेरिक एआई वित्तीय सेवा एजेंट कैसे बनाया जाए। एजेंट उपयोगकर्ताओं को उनके खाते की जानकारी ढूंढने, ऋण आवेदन पूरा करने, या प्राकृतिक भाषा के प्रश्नों का उत्तर देने में सहायता कर सकता है, साथ ही दिए गए उत्तरों के लिए स्रोतों का हवाला भी दे सकता है। इस समाधान का उद्देश्य डेवलपर्स के लिए वर्चुअल वर्कर्स और ग्राहक सहायता प्रणालियों जैसे विभिन्न अनुप्रयोगों के लिए अपने स्वयं के व्यक्तिगत वार्तालाप एजेंट बनाने के लिए लॉन्चपैड के रूप में कार्य करना है। समाधान कोड और परिनियोजन संपत्तियाँ इसमें पाई जा सकती हैं गिटहब भंडार.
अमेज़न लेक्स खुले स्रोत के लिए प्राकृतिक भाषा समझ (एनएलयू) और प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण (एनएलपी) इंटरफ़ेस की आपूर्ति करता है लैंगचेन संवादी एजेंट एक के भीतर सन्निहित है AWS प्रवर्धित करें वेबसाइट। एजेंट ऐसे टूल से लैस है जिसमें अमेज़ॅन बेडरॉक पर होस्ट किया गया एंथ्रोपिक क्लाउड 2.1 एफएम और सिंथेटिक ग्राहक डेटा शामिल है। अमेज़ॅन डायनेमोडीबी और अमेज़ॅन केंद्र निम्नलिखित क्षमताएँ प्रदान करने के लिए:
- वैयक्तिकृत प्रतिक्रियाएँ प्रदान करें - ग्राहक खाते की जानकारी, जैसे बंधक सारांश विवरण, देय शेष राशि और अगली भुगतान तिथि के लिए डायनेमोडीबी को क्वेरी करें
- सामान्य ज्ञान तक पहुंचें - किसी भी ग्राहक के संकेत के लिए उत्तर तैयार करने के लिए अमेज़ॅन बेडरॉक के माध्यम से प्रदान किए गए विभिन्न एफएम को पूर्व-प्रशिक्षित करने के लिए उपयोग किए जाने वाले डेटा की विशाल मात्रा के साथ मिलकर एजेंट के तर्कसंगत तर्क का उपयोग करें
- मनमुताबिक उत्तर तैयार करें - आधिकारिक डेटा स्रोतों के साथ कॉन्फ़िगर किए गए अमेज़ॅन केंद्र इंडेक्स का उपयोग करके एजेंट प्रतिक्रियाओं को सूचित करें: ग्राहक दस्तावेज़ संग्रहीत हैं अमेज़न सरल भंडारण सेवा (अमेज़न S3) और अमेज़ॅन केंद्र वेब क्रॉलर ग्राहक की वेबसाइट के लिए कॉन्फ़िगर किया गया
समाधान अवलोकन
डेमो रिकॉर्डिंग
निम्नलिखित डेमो रिकॉर्डिंग एजेंट की कार्यक्षमता और तकनीकी कार्यान्वयन विवरण पर प्रकाश डालती है।
समाधान वास्तुकला
निम्नलिखित चित्र समाधान वास्तुकला को दर्शाता है।
एजेंट के प्रतिक्रिया वर्कफ़्लो में निम्नलिखित चरण शामिल हैं:
- उपयोगकर्ता अपनी पसंद के वेब, एसएमएस या वॉयस चैनलों के माध्यम से एजेंट के साथ प्राकृतिक भाषा में संवाद करते हैं। वेब चैनल में एक काल्पनिक ग्राहक के लिए अमेज़ॅन लेक्स एम्बेडेड चैटबॉट के साथ एक एम्प्लीफाई होस्टेड वेबसाइट शामिल है। एसएमएस और वॉयस चैनल को वैकल्पिक रूप से उपयोग करके कॉन्फ़िगर किया जा सकता है अमेज़न कनेक्ट और संदेश एकीकरण अमेज़न लेक्स के लिए. प्रत्येक उपयोगकर्ता अनुरोध को अमेज़ॅन लेक्स द्वारा इरादा पहचान नामक प्रक्रिया के माध्यम से उपयोगकर्ता के इरादे को निर्धारित करने के लिए संसाधित किया जाता है, जिसमें उपयोगकर्ता के इच्छित कार्य या उद्देश्य को समझने के लिए उपयोगकर्ता के इनपुट (पाठ या भाषण) का विश्लेषण और व्याख्या करना शामिल है।
- अमेज़ॅन लेक्स फिर एक का आह्वान करता है AWS लाम्बा उपयोगकर्ता के इरादे की पूर्ति के लिए हैंडलर। अमेज़ॅन लेक्स चैटबॉट से जुड़े लैम्ब्डा फ़ंक्शन में उपयोगकर्ता के इरादे को संसाधित करने के लिए आवश्यक तर्क और व्यावसायिक नियम शामिल हैं। लैम्ब्डा उपयोगकर्ता के इनपुट के आधार पर विशिष्ट कार्य करता है या जानकारी प्राप्त करता है, निर्णय लेता है और उचित प्रतिक्रियाएँ उत्पन्न करता है।
- लैम्ब्डा वित्तीय सेवा एजेंट तर्क को एक लैंगचेन संवादी एजेंट के रूप में प्रस्तुत करता है जो डायनेमोडीबी पर संग्रहीत ग्राहक-विशिष्ट डेटा तक पहुंच सकता है, अमेज़ॅन केंद्र द्वारा अनुक्रमित आपके दस्तावेज़ों और वेबपेजों का उपयोग करके रायपूर्ण प्रतिक्रियाओं को क्यूरेट कर सकता है, और अमेज़ॅन बेडरॉक पर एफएम के माध्यम से सामान्य ज्ञान उत्तर प्रदान कर सकता है। अमेज़ॅन केंद्र द्वारा उत्पन्न प्रतिक्रियाओं में स्रोत एट्रिब्यूशन शामिल होता है, जो दर्शाता है कि आप एजेंट को अतिरिक्त प्रासंगिक जानकारी कैसे प्रदान कर सकते हैं पुनर्प्राप्ति संवर्धित पीढ़ी (आरएजी)। आरएजी आपको अपने स्वयं के डेटा का उपयोग करके अधिक सटीक और प्रासंगिक रूप से प्रासंगिक प्रतिक्रियाएं उत्पन्न करने के लिए अपने एजेंट की क्षमता को बढ़ाने की अनुमति देता है।
एजेंट वास्तुकला
निम्नलिखित चित्र एजेंट वास्तुकला को दर्शाता है।
एजेंट के तर्क वर्कफ़्लो में निम्नलिखित चरण शामिल हैं:
- लैंगचेन संवादी एजेंट वार्तालाप मेमोरी को शामिल करता है ताकि यह प्रासंगिक पीढ़ी के साथ कई प्रश्नों का जवाब दे सके। यह मेमोरी एजेंट को ऐसी प्रतिक्रियाएँ प्रदान करने की अनुमति देती है जो चल रही बातचीत के संदर्भ को ध्यान में रखती हैं। इसे प्रासंगिक पीढ़ी के माध्यम से हासिल किया जाता है, जहां एजेंट ऐसी प्रतिक्रियाएं उत्पन्न करता है जो बातचीत से याद की गई जानकारी के आधार पर प्रासंगिक और प्रासंगिक रूप से उपयुक्त होती हैं। सरल शब्दों में, एजेंट को याद रहता है कि पहले क्या कहा गया था और वह उस जानकारी का उपयोग कई सवालों के जवाब देने के लिए इस तरह से करता है जिससे चल रही चर्चा में समझ आ सके। हमारा एजेंट उपयोग करता है लैंगचेन की डायनेमोडीबी चैट संदेश इतिहास कक्षा एक वार्तालाप मेमोरी बफ़र के रूप में ताकि यह पिछली बातचीत को याद कर सके और अधिक सार्थक, संदर्भ-जागरूक प्रतिक्रियाओं के साथ उपयोगकर्ता अनुभव को बढ़ा सके।
- एजेंट सावधानीपूर्वक स्व-निर्मित टेक्स्ट इनपुट की एक श्रृंखला के माध्यम से वांछित कार्य को पूरा करने के लिए अमेज़ॅन बेडरॉक पर एंथ्रोपिक क्लाउड 2.1 का उपयोग करता है जिसे कहा जाता है संकेतों. त्वरित इंजीनियरिंग का प्राथमिक उद्देश्य एफएम से विशिष्ट और सटीक प्रतिक्रिया प्राप्त करना है। विभिन्न त्वरित इंजीनियरिंग तकनीकों में शामिल हैं:
- जीरो-शॉट - बिना किसी अतिरिक्त सुराग के मॉडल के सामने एक ही प्रश्न प्रस्तुत किया जाता है। मॉडल से केवल दिए गए प्रश्न के आधार पर प्रतिक्रिया उत्पन्न करने की अपेक्षा की जाती है।
- कुछ-शॉट - वास्तविक प्रश्न से पहले नमूना प्रश्नों का एक सेट और उनके संबंधित उत्तर शामिल किए जाते हैं। मॉडल को इन उदाहरणों के सामने लाकर, वह समान तरीके से प्रतिक्रिया देना सीखता है।
- विचार शृंखला - कुछ-शॉट प्रॉम्प्टिंग की एक विशिष्ट शैली जहां प्रॉम्प्ट को मध्यवर्ती तर्क चरणों की एक श्रृंखला शामिल करने के लिए डिज़ाइन किया गया है, जो तार्किक विचार प्रक्रिया के माध्यम से मॉडल का मार्गदर्शन करता है, अंततः वांछित उत्तर की ओर ले जाता है।
हमारा एजेंट अनुरोध प्राप्त होने पर क्रियाओं का एक सेट चलाकर विचार-श्रृंखला तर्क का उपयोग करता है। प्रत्येक क्रिया के बाद, एजेंट अवलोकन चरण में प्रवेश करता है, जहां वह एक विचार व्यक्त करता है। यदि अंतिम उत्तर अभी तक प्राप्त नहीं हुआ है, तो एजेंट अंतिम उत्तर तक पहुंचने की दिशा में प्रगति के लिए विभिन्न क्रियाओं का चयन करते हुए दोहराता है। निम्नलिखित उदाहरण कोड देखें:
सोचा: क्या मुझे किसी उपकरण का उपयोग करने की आवश्यकता है? हाँ
कार्रवाई: की जाने वाली कार्रवाई
क्रिया इनपुट: क्रिया का इनपुट
अवलोकन: क्रिया का परिणाम
सोचा: क्या मुझे किसी उपकरण का उपयोग करने की आवश्यकता है? नहीं
एफएसआई एजेंट: [उत्तर और स्रोत दस्तावेज़]
- कार्रवाई के अगले पाठ्यक्रम को तय करने के लिए एजेंट के विभिन्न तर्क पथों और स्व-मूल्यांकन विकल्पों के हिस्से के रूप में, इसमें सिंथेटिक ग्राहक डेटा स्रोतों तक पहुंचने की क्षमता है अमेज़ॅन केंद्र इंडेक्स रिट्रीवर टूल. अमेज़ॅन केंद्र का उपयोग करते हुए, एजेंट दस्तावेजों, एफएक्यू, ज्ञानकोष, मैनुअल और वेबसाइटों सहित सामग्री प्रकारों की एक विस्तृत श्रृंखला में प्रासंगिक खोज करता है। समर्थित डेटा स्रोतों पर अधिक विवरण के लिए, देखें डाटा के स्रोत. एजेंट के पास इस उपकरण का उपयोग करने की शक्ति है ताकि वह उपयोगकर्ता के संकेतों पर रायशुदा प्रतिक्रिया प्रदान कर सके, जिसका उत्तर अमेज़ॅन बेडरॉक एफएम को पूर्व-प्रशिक्षित करने के लिए उपयोग किए जाने वाले अधिक सामान्य ज्ञान कोष के बजाय एक आधिकारिक, ग्राहक-प्रदत्त ज्ञान पुस्तकालय का उपयोग करके दिया जाना चाहिए।
परिनियोजन गाइड
निम्नलिखित अनुभागों में, हम पूर्व-परिनियोजन और पोस्ट-परिनियोजन सहित समाधान को तैनात करने के प्रमुख चरणों पर चर्चा करते हैं।
पूर्व तैनाती
समाधान को तैनात करने से पहले, आपको अपनी एम्प्लीफाई वेबसाइट की निरंतर तैनाती को स्वचालित करने के लिए टोकन-सुरक्षित वेबहुक के साथ समाधान भंडार का अपना फोर्कड संस्करण बनाना होगा। एम्प्लीफाई कॉन्फ़िगरेशन एक GitHub स्रोत रिपॉजिटरी की ओर इंगित करता है जिससे हमारी वेबसाइट का फ्रंटएंड बनाया गया है।
कांटा और क्लोन जेनरेटिव-एआई-अमेज़ॅन-बेडरॉक-लैंगचैन-एजेंट-उदाहरण कोष
- आपकी एम्प्लीफ़ाई वेबसाइट बनाने वाले स्रोत कोड को नियंत्रित करने के लिए, दिए गए निर्देशों का पालन करें एक भंडार फोर्क करें जेनरेटिव-एआई-अमेज़ॅन-बेडरॉक-लैंगचैन-एजेंट-उदाहरण रिपॉजिटरी को फोर्क करने के लिए। यह रिपॉजिटरी की एक प्रति बनाता है जो मूल कोड आधार से डिस्कनेक्ट हो जाती है, ताकि आप उचित संशोधन कर सकें।
- कृपया अगले चरण में रिपॉजिटरी को क्लोन करने और समाधान परिनियोजन स्वचालन स्क्रिप्ट में उपयोग किए जाने वाले GITHUB_PAT पर्यावरण चर को कॉन्फ़िगर करने के लिए उपयोग करने के लिए अपने फोर्क्ड रिपॉजिटरी यूआरएल पर ध्यान दें।
- Git क्लोन कमांड का उपयोग करके अपने फोर्कड रिपॉजिटरी को क्लोन करें:
एक GitHub व्यक्तिगत एक्सेस टोकन बनाएं
Amplify द्वारा होस्ट की गई वेबसाइट एक का उपयोग करती है GitHub व्यक्तिगत एक्सेस टोकन (PAT) तृतीय-पक्ष स्रोत नियंत्रण के लिए OAuth टोकन के रूप में। OAuth टोकन का उपयोग SSH क्लोनिंग का उपयोग करके वेबहुक और रीड-ओनली परिनियोजन कुंजी बनाने के लिए किया जाता है।
- अपना PAT बनाने के लिए, दिए गए निर्देशों का पालन करें व्यक्तिगत एक्सेस टोकन बनाना (क्लासिक). आप a का उपयोग करना पसंद कर सकते हैं गिटहब ऐप किसी संगठन की ओर से या दीर्घकालिक एकीकरण के लिए संसाधनों तक पहुंच प्राप्त करना।
- अपना ब्राउज़र बंद करने से पहले अपने PAT पर ध्यान दें—आप इसका उपयोग समाधान परिनियोजन स्वचालन स्क्रिप्ट में प्रयुक्त GITHUB_PAT पर्यावरण चर को कॉन्फ़िगर करने के लिए करेंगे। स्क्रिप्ट आपके PAT को प्रकाशित करेगी AWS राज प्रबंधक का उपयोग AWS कमांड लाइन इंटरफ़ेस (AWS CLI) कमांड और गुप्त नाम का उपयोग GitHubTokenSecretName के रूप में किया जाएगा एडब्ल्यूएस CloudFormation पैरामीटर।
तैनाती
समाधान परिनियोजन स्वचालन स्क्रिप्ट पैरामीटरयुक्त क्लाउडफॉर्मेशन टेम्पलेट का उपयोग करती है, GenAI-FSI-Agent.yml, निम्नलिखित समाधान संसाधनों के प्रावधान को स्वचालित करने के लिए:
- आपके फ्रंट-एंड वातावरण का अनुकरण करने के लिए एक एम्प्लीफाई वेबसाइट।
- एक अमेज़ॅन लेक्स बॉट को बॉट आयात परिनियोजन पैकेज के माध्यम से कॉन्फ़िगर किया गया है।
- चार DynamoDB टेबल:
- उपयोगकर्ता लंबित खाता तालिका - लंबित लेनदेन का रिकॉर्ड (उदाहरण के लिए, ऋण आवेदन)।
- UserExistingAccountsTable - इसमें उपयोगकर्ता खाता जानकारी शामिल है (उदाहरण के लिए, बंधक खाता सारांश)।
- वार्तालाप सूचकांक तालिका - बातचीत की स्थिति को ट्रैक करता है।
- वार्तालाप तालिका – बातचीत का इतिहास संग्रहीत करता है.
- एक S3 बकेट जिसमें ग्राहक FAQ और बंधक एप्लिकेशन उदाहरण दस्तावेजों के साथ लैम्ब्डा एजेंट हैंडलर, लैम्ब्डा डेटा लोडर और अमेज़ॅन लेक्स परिनियोजन पैकेज शामिल हैं।
- दो लैम्ब्डा कार्य:
- एजेंट हैंडलर - इसमें लैंगचेन संवादी एजेंट तर्क शामिल है जो उपयोगकर्ता इनपुट के आधार पर विभिन्न प्रकार के उपकरणों को बुद्धिमानी से नियोजित कर सकता है।
- डेटा लोडर - उदाहरण ग्राहक खाता डेटा को UserExistingAccountsTable में लोड करता है और स्टैक निर्माण के दौरान एक कस्टम क्लाउडफॉर्मेशन संसाधन के रूप में लागू किया जाता है।
- अमेज़ॅन बेडरॉक बोटो3, लैंगचेन और पीडीएफआरडब्ल्यू लाइब्रेरी के लिए एक लैम्ब्डा परत। परत अंतर्निहित एफएम के रूप में अमेज़ॅन बेडरॉक मॉडल के साथ लैंगचेन की एफएम लाइब्रेरी की आपूर्ति करती है और पीडीएफ फाइलों को बनाने और संशोधित करने के लिए एक ओपन सोर्स पीडीएफ लाइब्रेरी के रूप में पीडीएफआरडब्ल्यू प्रदान करती है।
- एक अमेज़ॅन केंद्र सूचकांक जो ग्राहक की आधिकारिक जानकारी का खोज योग्य सूचकांक प्रदान करता है, जिसमें दस्तावेज़, अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न, ज्ञान का आधार, मैनुअल, वेबसाइटें और बहुत कुछ शामिल हैं।
- दो अमेज़न केंद्र डेटा स्रोत:
- अमेज़न S3 – मेजबान ए उदाहरण ग्राहक FAQ दस्तावेज़.
- अमेज़ॅन केंद्र वेब क्रॉलर - एक रूट डोमेन के साथ कॉन्फ़िगर किया गया जो ग्राहक-विशिष्ट वेबसाइट का अनुकरण करता है (उदाहरण के लिए, .com).
- AWS पहचान और अभिगम प्रबंधन (IAM) पूर्ववर्ती संसाधनों के लिए अनुमतियाँ।
एडब्ल्यूएस क्लाउडफॉर्मेशन टेम्पलेट में दिए गए डिफ़ॉल्ट मानों के साथ स्टैक पैरामीटर को प्रीपॉप्युलेट करता है। वैकल्पिक इनपुट मान प्रदान करने के लिए, आप पैरामीटर को पर्यावरण चर के रूप में निर्दिष्ट कर सकते हैं जो `ParameterKey=' में संदर्भित हैं ,पैरामीटरवैल्यू= `निम्नलिखित शेल स्क्रिप्ट के `aws क्लाउडफॉर्मेशन क्रिएट-स्टैक` कमांड में जोड़े।
- शेल स्क्रिप्ट चलाने से पहले, अपनी कार्यशील निर्देशिका के रूप में जेनरेटिव-एआई-अमेज़ॅन-बेडरॉक-लैंगचैन-एजेंट-उदाहरण रिपॉजिटरी के अपने फोर्कड संस्करण पर नेविगेट करें और शेल स्क्रिप्ट अनुमतियों को निष्पादन योग्य में संशोधित करें:
- पूर्व-परिनियोजन चरणों के दौरान बनाए गए अपने एम्प्लीफाई रिपॉजिटरी और GitHub PAT पर्यावरण चर सेट करें:
- अंत में, समाधान के संसाधनों को तैनात करने के लिए समाधान परिनियोजन स्वचालन स्क्रिप्ट चलाएँ, जिसमें शामिल हैं GenAI-FSI-Agent.yml क्लाउडफ़ॉर्मेशन स्टैक:
source ./create-stack.sh
समाधान परिनियोजन स्वचालन स्क्रिप्ट
पूर्ववर्ती source ./create-stack.sh shell
कमांड समाधान स्टैक को तैनात करने के लिए निम्नलिखित AWS CLI कमांड चलाता है:
पोस्ट-तैनाती
इस अनुभाग में, हम एक फ्रंटएंड एप्लिकेशन लॉन्च करने के लिए तैनाती के बाद के चरणों पर चर्चा करते हैं जिसका उद्देश्य ग्राहक के उत्पादन एप्लिकेशन का अनुकरण करना है। वित्तीय सेवा एजेंट उदाहरण वेब यूआई के भीतर एक एम्बेडेड सहायक के रूप में काम करेगा।
अपने चैटबॉट के लिए एक वेब यूआई लॉन्च करें
RSI अमेज़न लेक्स वेब यूआई, जिसे चैटबॉट यूआई के रूप में भी जाना जाता है, आपको अमेज़ॅन लेक्स चैटबॉट्स के लिए एक व्यापक वेब क्लाइंट को तुरंत प्रावधान करने की अनुमति देता है। यूआई एक जावास्क्रिप्ट प्लगइन बनाने के लिए अमेज़ॅन लेक्स के साथ एकीकृत होता है जो आपके मौजूदा वेब एप्लिकेशन में अमेज़ॅन लेक्स-संचालित चैट विजेट को शामिल करेगा। इस मामले में, हम एम्बेडेड अमेज़ॅन लेक्स चैटबॉट के साथ मौजूदा ग्राहक वेब एप्लिकेशन का अनुकरण करने के लिए वेब यूआई का उपयोग करते हैं। निम्नलिखित चरणों को पूरा करें:
- करने के लिए निर्देशों का पालन करें अमेज़ॅन लेक्स वेब यूआई क्लाउडफॉर्मेशन स्टैक को तैनात करें.
- AWS क्लाउडफ़ॉर्मेशन कंसोल पर, स्टैक पर नेविगेट करें आउटपुट टैब पर जाएं और इसके लिए मान ढूंढें
SnippetUrl
.
- वेब यूआई आईफ्रेम स्निपेट की प्रतिलिपि बनाएँ, जो नीचे दिए गए प्रारूप जैसा होगा चैटबॉट यूआई को अपनी वेबसाइट पर आईफ्रेम के रूप में जोड़ना.
- लेबल वाले अनुभाग में अपना वेब यूआई जावास्क्रिप्ट प्लगइन जोड़कर एम्प्लीफाई गिटहब स्रोत रिपॉजिटरी के अपने फोर्क्ड संस्करण को संपादित करें
<-- Paste your Lex Web UI JavaScript plugin here -->
के अंतर्गत प्रत्येक HTML फ़ाइल के लिए फ्रंट-एंड निर्देशिका:index.html
,contact.html
, तथाabout.html
.
एम्प्लीफाई एक स्वचालित बिल्ड और रिलीज पाइपलाइन प्रदान करता है जो आपके फोर्कड रिपॉजिटरी में नई प्रतिबद्धताओं के आधार पर ट्रिगर होता है और आपकी वेबसाइट के नए संस्करण को आपके एम्प्लीफाई डोमेन पर प्रकाशित करता है। आप एम्प्लीफाई कंसोल पर परिनियोजन स्थिति देख सकते हैं।
एम्प्लीफाई वेबसाइट तक पहुंचें
अपने अमेज़ॅन लेक्स वेब यूआई जावास्क्रिप्ट प्लगइन के साथ, अब आप अपनी एम्प्लीफाई डेमो वेबसाइट लॉन्च करने के लिए तैयार हैं।
- अपनी वेबसाइट के डोमेन तक पहुँचने के लिए, CloudFormation स्टैक पर जाएँ आउटपुट टैब पर जाएं और एम्प्लिफाई डोमेन यूआरएल का पता लगाएं। वैकल्पिक रूप से, निम्न आदेश का उपयोग करें:
- अपने एम्प्लीफाई डोमेन यूआरएल तक पहुंचने के बाद, आप परीक्षण और सत्यापन के साथ आगे बढ़ सकते हैं।
परीक्षण और सत्यापन
निम्नलिखित परीक्षण प्रक्रिया का उद्देश्य यह सत्यापित करना है कि एजेंट ग्राहक डेटा (जैसे खाता जानकारी) तक पहुंचने, पूर्वनिर्धारित इरादों (जैसे ऋण आवेदन पूरा करने) के माध्यम से व्यावसायिक वर्कफ़्लो को पूरा करने और सामान्य प्रश्नों का उत्तर देने के लिए उपयोगकर्ता के इरादों को सही ढंग से पहचानता है और समझता है। निम्नलिखित नमूना संकेत:
- मुझे क्यों उपयोग करना चाहिए? ?
- उनकी दरें कितनी प्रतिस्पर्धी हैं?
- मुझे किस प्रकार के बंधक का उपयोग करना चाहिए?
- वर्तमान बंधक रुझान क्या हैं?
- डाउन पेमेंट के लिए मुझे कितनी बचत करनी होगी?
- समापन पर मुझे अन्य कौन सी लागतें चुकानी पड़ेंगी?
प्रतिक्रिया सटीकता अमेज़ॅन बेडरॉक द्वारा प्रदान किए गए एंथ्रोपिक क्लाउड 2.1 एफएम द्वारा उत्पन्न उत्तरों की प्रासंगिकता, सुसंगतता और मानव-समान प्रकृति का मूल्यांकन करके निर्धारित की जाती है। प्रत्येक प्रतिक्रिया के साथ प्रदान किए गए स्रोत लिंक (उदाहरण के लिए, अमेज़ॅन केंद्र वेब क्रॉलर कॉन्फ़िगरेशन पर आधारित .com) को भी विश्वसनीय माना जाना चाहिए।
वैयक्तिकृत प्रतिक्रियाएँ प्रदान करें
सत्यापित करें कि एजेंट उपयोगकर्ता-विशिष्ट प्रतिक्रियाओं को तैयार करने के लिए DynamoDB में प्रासंगिक ग्राहक जानकारी तक सफलतापूर्वक पहुंचता है और उसका उपयोग करता है।
ध्यान दें कि एजेंट के भीतर पिन प्रमाणीकरण का उपयोग केवल प्रदर्शन उद्देश्यों के लिए है और इसका उपयोग किसी भी उत्पादन कार्यान्वयन में नहीं किया जाना चाहिए।
मनमुताबिक उत्तर तैयार करें
सत्यापित करें कि एजेंट द्वारा आधिकारिक ग्राहक दस्तावेज़ों और अमेज़ॅन केंद्र द्वारा अनुक्रमित वेबपेजों के आधार पर उत्तरों को सही ढंग से सोर्स करने पर राय वाले प्रश्नों को विश्वसनीय उत्तर दिए जाते हैं।
प्रासंगिक पीढ़ी प्रदान करें
पिछले चैट इतिहास के आधार पर प्रासंगिक रूप से प्रासंगिक प्रतिक्रियाएँ प्रदान करने की एजेंट की क्षमता निर्धारित करें।
सामान्य ज्ञान तक पहुंचें
गैर-ग्राहक-विशिष्ट, गैर-राय वाले प्रश्नों के लिए एजेंट की सामान्य ज्ञान जानकारी तक पहुंच की पुष्टि करें जिनके लिए अमेज़ॅन बेडरॉक एफएम प्रशिक्षण डेटा और आरएजी के आधार पर सटीक और सुसंगत प्रतिक्रियाओं की आवश्यकता होती है।
पूर्वनिर्धारित इरादे चलाएँ
सुनिश्चित करें कि एजेंट सही ढंग से व्याख्या करता है और बातचीत के जरिए उपयोगकर्ता के उन संकेतों को पूरा करता है जिन्हें पूर्वनिर्धारित उद्देश्यों के लिए भेजा जाना है, जैसे कि व्यावसायिक वर्कफ़्लो के हिस्से के रूप में ऋण आवेदन को पूरा करना।
वार्तालाप प्रवाह के माध्यम से पूरा किया गया परिणामी ऋण आवेदन दस्तावेज़ निम्नलिखित है।
मल्टी-चैनल समर्थन कार्यक्षमता का परीक्षण वेब, एसएमएस और वॉयस चैनलों पर पिछले मूल्यांकन उपायों के संयोजन में किया जा सकता है। चैटबॉट को अन्य सेवाओं के साथ एकीकृत करने के बारे में अधिक जानकारी के लिए देखें अमेज़ॅन लेक्स V2 बॉट को ट्विलियो एसएमएस के साथ एकीकृत करना और Amazon Connect में Amazon Lex बॉट जोड़ें.
क्लीन अप
अपने AWS खाते में शुल्क से बचने के लिए, समाधान के प्रावधानित संसाधनों को साफ़ करें।
- GitHub व्यक्तिगत एक्सेस टोकन को रद्द करें। GitHub PATs को समाप्ति मान के साथ कॉन्फ़िगर किया गया है। यदि आप यह सुनिश्चित करना चाहते हैं कि आपके PAT का उपयोग आपके फोर्कड एम्प्लीफाई GitHub रिपॉजिटरी की समाप्ति से पहले प्रोग्रामेटिक एक्सेस के लिए नहीं किया जा सकता है, तो आप निम्नलिखित का पालन करके PAT को रद्द कर सकते हैं GitHub रेपो के निर्देश.
- समाधान विलोपन स्वचालन स्क्रिप्ट का उपयोग करके GenAI-FSI-Agent.yml CloudFormation स्टैक और अन्य समाधान संसाधनों को हटाएं। निम्नलिखित आदेश डिफ़ॉल्ट स्टैक नाम का उपयोग करते हैं। यदि आपने स्टैक नाम को अनुकूलित किया है, तो उसके अनुसार कमांड समायोजित करें।
# export STACK_NAME=<YOUR-STACK-NAME>
./delete-stack.sh
समाधान विलोपन स्वचालन स्क्रिप्ट
RSI
delete-stack.sh shell
स्क्रिप्ट उन संसाधनों को हटा देती है जो मूल रूप से GenAI-FSI-Agent.yml CloudFormation स्टैक सहित समाधान परिनियोजन स्वचालन स्क्रिप्ट का उपयोग करके प्रावधानित किए गए थे।
विचार
हालाँकि इस पोस्ट में समाधान अमेज़ॅन बेडरॉक द्वारा संचालित एक जेनेरिक एआई वित्तीय सेवा एजेंट की क्षमताओं को प्रदर्शित करता है, लेकिन यह पहचानना आवश्यक है कि यह समाधान उत्पादन के लिए तैयार नहीं है। बल्कि, यह वर्चुअल वर्कर्स और ग्राहक सहायता प्रणालियों जैसे विविध अनुप्रयोगों के लिए वैयक्तिकृत संवादी एजेंट बनाने का लक्ष्य रखने वाले डेवलपर्स के लिए एक उदाहरण के रूप में कार्य करता है। उत्पादन के लिए एक डेवलपर का मार्ग निम्नलिखित विचारों के साथ इस नमूना समाधान पर पुनरावृत्त होगा।
सुरक्षा और गोपनीयता
कार्यान्वयन प्रक्रिया के दौरान डेटा सुरक्षा और उपयोगकर्ता गोपनीयता सुनिश्चित करें। संवेदनशील जानकारी की सुरक्षा के लिए उचित पहुंच नियंत्रण और एन्क्रिप्शन तंत्र लागू करें। जेनरेटिव एआई वित्तीय सेवा एजेंट जैसे समाधान उस डेटा से लाभान्वित होंगे जो अभी तक अंतर्निहित एफएम के लिए उपलब्ध नहीं है, जिसका अर्थ अक्सर यह होता है कि आप क्षमता में सबसे बड़ी छलांग के लिए अपने निजी डेटा का उपयोग करना चाहेंगे। निम्नलिखित सर्वोत्तम प्रथाओं पर विचार करें:
- इसे गुप्त रखें, सुरक्षित रखें - आप चाहेंगे कि यह डेटा जेनरेटिव प्रक्रिया के दौरान पूरी तरह से संरक्षित, सुरक्षित और निजी रहे, और इस डेटा को कैसे साझा और उपयोग किया जाए, इस पर नियंत्रण चाहते हैं।
- उपयोग रेलिंग स्थापित करें - अपनी टीमों को उपलब्ध कराने से पहले समझें कि किसी सेवा द्वारा डेटा का उपयोग कैसे किया जाता है। किस सेवा के साथ किस डेटा का उपयोग किया जा सकता है, इसके लिए नियम बनाएं और वितरित करें। इन्हें अपनी टीमों को स्पष्ट करें ताकि वे तेजी से आगे बढ़ सकें और सुरक्षित रूप से प्रोटोटाइप बना सकें।
- देर-सवेर, जल्द से जल्द क़ानूनी कार्रवाई में शामिल हों - आपके माध्यम से कोई भी संवेदनशील डेटा चलाना शुरू करने से पहले अपनी कानूनी टीमों से उन सेवाओं के नियमों और शर्तों और सेवा कार्डों की समीक्षा करने को कहें जिनका आप उपयोग करने की योजना बना रहे हैं। आपके कानूनी साझेदार आज जितने महत्वपूर्ण हैं, उतने पहले कभी नहीं रहे।
एक उदाहरण के रूप में हम अमेज़ॅन बेडरॉक के साथ एडब्ल्यूएस में इस बारे में कैसे सोच रहे हैं: सभी डेटा एन्क्रिप्टेड है और आपके वीपीसी को नहीं छोड़ता है, और अमेज़ॅन बेडरॉक आधार एफएम की एक अलग प्रतिलिपि बनाता है जो केवल ग्राहक के लिए पहुंच योग्य है, और फाइन ट्यून्स या मॉडल की इस निजी प्रति को प्रशिक्षित करता है।
उपयोगकर्ता स्वीकृति परीक्षण
जेनेरिक एआई वित्तीय सेवा एजेंट के प्रदर्शन, प्रयोज्यता और संतुष्टि का मूल्यांकन करने के लिए वास्तविक उपयोगकर्ताओं के साथ उपयोगकर्ता स्वीकृति परीक्षण (यूएटी) का संचालन करें। फीडबैक इकट्ठा करें और उपयोगकर्ता इनपुट के आधार पर आवश्यक सुधार करें।
तैनाती और निगरानी
AWS पर पूरी तरह से परीक्षण किए गए एजेंट को तैनात करें, और इसके प्रदर्शन को ट्रैक करने, मुद्दों की पहचान करने और आवश्यकतानुसार सिस्टम को अनुकूलित करने के लिए निगरानी और लॉगिंग लागू करें। लैम्ब्डा निगरानी और समस्या निवारण सुविधाएँ एजेंट के लैम्ब्डा हैंडलर के लिए डिफ़ॉल्ट रूप से सक्षम हैं।
रखरखाव और अद्यतन
इसकी सटीकता और प्रभावशीलता को बढ़ाने के लिए एजेंट को नवीनतम एफएम संस्करणों और डेटा के साथ नियमित रूप से अपडेट करें। DynamoDB में ग्राहक-विशिष्ट डेटा की निगरानी करें और आवश्यकतानुसार अपने अमेज़न केंद्र डेटा स्रोत अनुक्रमण को सिंक्रनाइज़ करें।
निष्कर्ष
इस पोस्ट में, हमने जेनेरिक एआई एजेंटों की रोमांचक दुनिया और एफएम और अन्य पूरक उपकरणों पर कॉल के आयोजन के माध्यम से मानव-जैसी बातचीत को सुविधाजनक बनाने की उनकी क्षमता पर प्रकाश डाला। इस गाइड का पालन करके, आप एक विश्वसनीय एजेंट को सफलतापूर्वक लागू करने, परीक्षण करने और मान्य करने के लिए बेडरॉक, लैंगचेन और मौजूदा ग्राहक संसाधनों का उपयोग कर सकते हैं जो उपयोगकर्ताओं को प्राकृतिक भाषा वार्तालापों के माध्यम से सटीक और व्यक्तिगत वित्तीय सहायता प्रदान करता है।
आगामी पोस्ट में, हम प्रदर्शित करेंगे कि वैकल्पिक दृष्टिकोण का उपयोग करके समान कार्यक्षमता कैसे प्रदान की जा सकती है अमेज़ॅन बेडरॉक के लिए एजेंट और अमेज़ॅन बेडरॉक के लिए ज्ञान का आधार. यह पूरी तरह से एडब्ल्यूएस-प्रबंधित कार्यान्वयन यह पता लगाएगा कि वैयक्तिकृत एजेंटों के माध्यम से बुद्धिमान स्वचालन और डेटा खोज क्षमताओं की पेशकश कैसे की जाए जो उपयोगकर्ताओं के आपके अनुप्रयोगों के साथ बातचीत करने के तरीके को बदल देती है, जिससे बातचीत अधिक प्राकृतिक, कुशल और प्रभावी हो जाती है।
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काइल टी. ब्लॉकसोम दक्षिणी कैलिफ़ोर्निया में स्थित AWS के साथ एक सीनियर सॉल्यूशंस आर्किटेक्ट हैं। काइल का जुनून लोगों को एक साथ लाना और ग्राहकों को पसंद आने वाले समाधान देने के लिए प्रौद्योगिकी का लाभ उठाना है। काम के अलावा, उसे सर्फिंग करना, खाना खाना, अपने कुत्ते के साथ कुश्ती करना और अपनी भतीजी और भतीजे को बिगाड़ना अच्छा लगता है।
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- स्रोत: https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/build-generative-ai-agents-with-amazon-bedrock-amazon-dynamodb-amazon-kendra-amazon-lex-and-langchain/
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