Generativni agenti umetne inteligence so sposobni ustvariti odzive, podobne človeškim, in sodelovati v pogovorih v naravnem jeziku z orkestriranjem verige klicev modelov temeljev (FM) in drugih orodij za dopolnjevanje na podlagi vnosa uporabnikov. Namesto samo izpolnjevanja vnaprej določenih namenov prek statičnega odločitvenega drevesa so agenti avtonomni znotraj konteksta svoje zbirke razpoložljivih orodij. Amazon Bedrock je v celoti upravljana storitev, ki daje vodilne FM-je podjetij z umetno inteligenco na voljo prek API-ja skupaj z orodji za razvijalce za pomoč pri gradnji in povečanju generativnih aplikacij z umetno inteligenco.
V tej objavi prikazujemo, kako zgraditi generativnega agenta za finančne storitve z umetno inteligenco, ki ga poganja Amazon Bedrock. Agent lahko uporabnikom pomaga pri iskanju podatkov o njihovem računu, izpolnjevanju vloge za posojilo ali odgovarjanju na vprašanja v naravnem jeziku, pri tem pa navaja vire za dane odgovore. Ta rešitev naj bi delovala kot lansirna plošča za razvijalce, da ustvarijo lastne personalizirane pogovorne agente za različne aplikacije, kot so virtualni delavci in sistemi za podporo strankam. Kodo rešitve in sredstva za uvajanje lahko najdete v GitHub repozitorij.
Amazon Lex ponuja vmesnik za razumevanje naravnega jezika (NLU) in obdelavo naravnega jezika (NLP) za odprto kodo Pogovorni agent LangChain vgrajeno v an Ojačaj AWS Spletna stran. Agent je opremljen z orodji, ki vključujejo Anthropic Claude 2.1 FM, ki gostuje na Amazon Bedrock, in sintetične podatke o strankah, shranjene na Amazon DynamoDB in Amazonska Kendra zagotoviti naslednje zmogljivosti:
- Zagotovite prilagojene odgovore – Poizvedite DynamoDB za informacije o računu stranke, kot so podrobnosti povzetka hipoteke, zapadlo stanje in datum naslednjega plačila
- Dostop do splošnega znanja – Izkoristite posrednikovo logiko sklepanja v povezavi z ogromno količino podatkov, ki se uporabljajo za vnaprejšnje usposabljanje različnih FM-jev, ki jih zagotavlja Amazon Bedrock, za izdelavo odgovorov na vsak poziv stranke
- Pripravite samozavestne odgovore – Informirajte odzive agentov z uporabo indeksa Amazon Kendra, konfiguriranega z verodostojnimi viri podatkov: dokumenti strank, shranjeni v Preprosta storitev shranjevanja Amazon (Amazon S3) in Spletni pajek Amazon Kendra konfiguriran za strankino spletno stran
Pregled rešitev
Demo snemanje
Naslednji predstavitveni posnetek poudarja funkcionalnost agenta in tehnične podrobnosti izvedbe.
Arhitektura rešitev
Naslednji diagram prikazuje arhitekturo rešitev.
Delovni potek odgovora agenta vključuje naslednje korake:
- Uporabniki izvajajo dialog v naravnem jeziku z agentom po lastni izbiri spletnih, SMS ali glasovnih kanalov. Spletni kanal vključuje spletno mesto, ki ga gosti Amplify, z vdelanim klepetalnim robotom Amazon Lex za fiktivno stranko. SMS in glasovne kanale je mogoče izbirno konfigurirati z uporabo Amazon Connect in integracije sporočil za Amazon Lex. Vsako uporabniško zahtevo obdela Amazon Lex, da ugotovi namen uporabnika s postopkom, imenovanim prepoznavanje namena, ki vključuje analizo in interpretacijo uporabnikovega vnosa (besedila ali govora), da se razume uporabnikovo nameravano dejanje ali namen.
- Amazon Lex nato prikliče an AWS Lambda upravljalnik za izpolnitev namena uporabnika. Funkcija Lambda, povezana s klepetalnim botom Amazon Lex, vsebuje logiko in poslovna pravila, potrebna za obdelavo uporabnikove namere. Lambda izvaja določena dejanja ali pridobiva informacije na podlagi uporabnikovega vnosa, sprejema odločitve in generira ustrezne odzive.
- Lambda instrumentira logiko agenta finančnih storitev kot pogovorni agent LangChain, ki lahko dostopa do podatkov o stranki, shranjenih v DynamoDB, pripravlja samopodobne odgovore z uporabo vaših dokumentov in spletnih strani, ki jih indeksira Amazon Kendra, ter zagotavlja odgovore splošnega znanja prek FM na Amazon Bedrock. Odzivi, ki jih ustvari Amazon Kendra, vključujejo navedbo vira, ki prikazuje, kako lahko posredniku zagotovite dodatne kontekstualne informacije prek Povečana generacija pridobivanja (RAG). RAG vam omogoča, da izboljšate sposobnost svojega posrednika, da ustvari natančnejše in kontekstualno ustrezne odgovore z uporabo vaših lastnih podatkov.
Agentska arhitektura
Naslednji diagram ponazarja arhitekturo agenta.
Delovni tok sklepanja agenta vključuje naslednje korake:
- Pogovorni agent LangChain vključuje pomnilnik pogovorov, tako da lahko odgovori na več poizvedb s kontekstualnim ustvarjanjem. Ta pomnilnik agentu omogoča, da zagotovi odgovore, ki upoštevajo kontekst pogovora, ki poteka. To se doseže s kontekstualnim generiranjem, kjer agent ustvari ustrezne in kontekstualno ustrezne odgovore na podlagi informacij, ki si jih je zapomnil iz pogovora. Preprosteje povedano, agent si zapomni, kaj je bilo prej povedano, in te informacije uporabi za odgovor na več vprašanj na način, ki je smiseln v tekoči razpravi. Naš agent uporablja LangChainov DynamoDB razred zgodovine sporočil klepeta kot vmesni pomnilnik pogovora, tako da lahko prikliče pretekle interakcije in izboljša uporabniško izkušnjo z bolj smiselnimi odzivi, ki se zavedajo konteksta.
- Agent uporablja Anthropic Claude 2.1 na Amazon Bedrock za dokončanje želene naloge prek serije skrbno samogeneriranih vnosov besedila, znanih kot pozove. Primarni cilj hitrega inženiringa je pridobiti specifične in natančne odzive FM. Različne tehnike hitrega inženiringa vključujejo:
- Zero-shot – Modelu je predstavljeno eno samo vprašanje brez dodatnih namigov. Pričakuje se, da bo model ustvaril odgovor, ki bo temeljil izključno na danem vprašanju.
- Malokrat – Pred dejanskim vprašanjem je nabor vzorčnih vprašanj in njihovih ustreznih odgovorov. Z izpostavljanjem modela tem primerom se nauči odzvati na podoben način.
- Veriga misli – Poseben slog nekajkratnih pozivov, kjer je poziv zasnovan tako, da vsebuje niz vmesnih korakov razmišljanja, ki vodijo model skozi logični miselni proces, ki na koncu vodi do želenega odgovora.
Naš agent uporablja sklepanje po verigi misli tako, da po prejemu zahteve izvaja nabor dejanj. Po vsaki akciji agent preide v korak opazovanja, kjer izrazi misel. Če končni odgovor še ni dosežen, agent ponovi in izbere različna dejanja za napredovanje do končnega odgovora. Oglejte si naslednji primer kode:
Misel: Ali moram uporabiti orodje? ja
Ukrep: Ukrep, ki ga je treba izvesti
Vnos dejanja: vnos dejanja
Opazovanje: Rezultat dejanja
Misel: Ali moram uporabiti orodje? št
Agent FSI: [odgovor in izvorni dokumenti]
- Kot del posrednikovih različnih načinov sklepanja in izbir samoocenjevanja, da se odloči o naslednjem ravnanju, ima možnost dostopa do sintetičnih virov podatkov o strankah prek Orodje Amazon Kendra Index Retriever. Z uporabo Amazon Kendra agent izvaja kontekstualno iskanje po širokem naboru vrst vsebine, vključno z dokumenti, pogostimi vprašanji, bazami znanja, priročniki in spletnimi mesti. Za več podrobnosti o podprtih virih podatkov glejte Viri podatkov. Agent ima pooblastilo za uporabo tega orodja za zagotavljanje samozavestnih odgovorov na pozive uporabnika, na katere je treba odgovoriti z uporabo avtoritativne knjižnice znanja, ki jo zagotovi stranka, namesto splošnejšega korpusa znanja, ki se uporablja za predhodno usposabljanje Amazon Bedrock FM.
Vodnik za uvajanje
V naslednjih razdelkih razpravljamo o ključnih korakih za uvedbo rešitve, vključno s pred in po uvedbi.
Predrazporeditev
Preden uvedete rešitev, morate ustvariti lastno razcepljeno različico repozitorija rešitve z z žetonom zavarovanim webhookom za avtomatizacijo neprekinjenega uvajanja vašega spletnega mesta Amplify. Konfiguracija Amplify kaže na izvorni repozitorij GitHub, iz katerega je zgrajena sprednja stran našega spletnega mesta.
Vilice in klon generative-ai-amazon-bedrock-langchain-agent-primer Skladišče
- Za nadzor izvorne kode, ki gradi vaše spletno mesto Amplify, sledite navodilom v Razcepi repozitorij za razcepitev repozitorija generative-ai-amazon-bedrock-langchain-agent-example. S tem se ustvari kopija repozitorija, ki ni povezana z izvirno kodno osnovo, tako da lahko izvedete ustrezne spremembe.
- Zabeležite si URL vašega razcepljenega repozitorija, ki ga boste uporabili za kloniranje repozitorija v naslednjem koraku in za konfiguracijo spremenljivke okolja GITHUB_PAT, uporabljene v skriptu za avtomatizacijo razmestitve rešitve.
- Klonirajte svoje razcepljeno skladišče z ukazom git clone:
Ustvarite žeton osebnega dostopa GitHub
Spletno mesto, ki ga gosti Amplify, uporablja a Žeton osebnega dostopa GitHub (PAT) kot žeton OAuth za nadzor vira tretje osebe. Žeton OAuth se uporablja za ustvarjanje webhooka in ključa za uvedbo samo za branje s kloniranjem SSH.
- Če želite ustvariti svoj PAT, sledite navodilom v Ustvarjanje osebnega žetona za dostop (klasično). Morda boste raje uporabili a Aplikacija GitHub za dostop do virov v imenu organizacije ali za dolgotrajne integracije.
- Preden zaprete brskalnik, si zapomnite svoj PAT – z njim boste konfigurirali spremenljivko okolja GITHUB_PAT, uporabljeno v skriptu za avtomatizacijo uvajanja rešitve. Skript bo objavil vaš PAT na Upravitelj skrivnosti AWS uporabo Vmesnik ukazne vrstice AWS (AWS CLI) in skrivno ime bo uporabljeno kot GitHubTokenSecretName Oblikovanje oblaka AWS parameter.
Deployment
Skript za avtomatizacijo uvajanja rešitve uporablja parametrizirano predlogo CloudFormation, GenAI-FSI-Agent.yml, za avtomatizacijo zagotavljanja naslednjih virov rešitve:
- Spletno mesto Amplify za simulacijo vašega sprednjega okolja.
- Bot Amazon Lex, konfiguriran prek paketa za uvajanje uvoza botov.
- Štiri tabele DynamoDB:
- UserPendingAccountsTable – Beleži čakajoče transakcije (na primer vloge za posojila).
- UserExistingAccountsTable – Vsebuje podatke o uporabniškem računu (na primer povzetek hipotekarnega računa).
- ConversationIndexTable – Sledi stanju pogovora.
- ConversationTable – Shranjuje zgodovino pogovorov.
- Vedro S3, ki vsebuje obdelovalnik agenta Lambda, nalagalnik podatkov Lambda in pakete za uvajanje Amazon Lex, skupaj s pogostimi vprašanji strank in primeri dokumentov za hipotekarne vloge.
- Dve funkciji Lambda:
- Vodja agenta – Vsebuje logiko pogovornega agenta LangChain, ki lahko inteligentno uporablja različna orodja, ki temeljijo na uporabniškem vnosu.
- Nalagalnik podatkov – Naloži vzorčne podatke o računu stranke v tabelo UserExistingAccountsTable in se med ustvarjanjem sklada prikliče kot vir CloudFormation po meri.
- Plast Lambda za knjižnice Amazon Bedrock Boto3, LangChain in pdfrw. Plast dobavlja knjižnico FM LangChain z modelom Amazon Bedrock kot osnovnim FM in zagotavlja pdfrw kot odprtokodno knjižnico PDF za ustvarjanje in spreminjanje datotek PDF.
- Indeks Amazon Kendra, ki ponuja iskalni indeks verodostojnih informacij o strankah, vključno z dokumenti, pogostimi vprašanji, zbirkami znanja, priročniki, spletnimi mesti in drugim.
- Dva vira podatkov Amazon Kendra:
- Amazon S3 – Gosti an primer dokumenta s pogostimi vprašanji strank.
- Spletni pajek Amazon Kendra – Konfigurirano s korensko domeno, ki posnema spletno stran, specifično za stranko (na primer .com).
- AWS upravljanje identitete in dostopa (IAM) dovoljenja za prejšnje vire.
AWS CloudFormation vnaprej napolni parametre sklada s privzetimi vrednostmi, navedenimi v predlogi. Če želite zagotoviti alternativne vhodne vrednosti, lahko podate parametre kot spremenljivke okolja, na katere se sklicujejo pari `ParameterKey=,ParameterValue=` v ukazu `aws cloudformation create-stack` naslednjega lupinskega skripta.
- Preden zaženete lupinski skript, se pomaknite do svoje razcepljene različice repozitorija generative-ai-amazon-bedrock-langchain-agent-example kot delovnega imenika in spremenite dovoljenja lupinskega skripta v izvršljivo:
- Nastavite svoje skladišče Amplify in spremenljivke okolja GitHub PAT, ustvarjene med koraki pred uvedbo:
- Na koncu zaženite skript za avtomatizacijo uvajanja rešitve, da uvedete vire rešitve, vključno z GenAI-FSI-Agent.yml Sklad CloudFormation:
source ./create-stack.sh
Skript za avtomatizacijo uvajanja rešitve
Predhodni source ./create-stack.sh shell
ukaz zažene naslednje ukaze AWS CLI za razmestitev sklada rešitev:
Po uvedbi
V tem razdelku razpravljamo o korakih po uvedbi za zagon čelne aplikacije, ki je namenjena posnemanju strankine produkcijske aplikacije. Agent za finančne storitve bo deloval kot vdelan pomočnik znotraj primera spletnega uporabniškega vmesnika.
Zaženite spletni uporabniški vmesnik za svojega chatbota
O Spletni uporabniški vmesnik Amazon Lex, znan tudi kot uporabniški vmesnik chatbota, vam omogoča hitro pripravo celovitega spletnega odjemalca za klepetalne robote Amazon Lex. Uporabniški vmesnik se integrira z Amazon Lex za izdelavo vtičnika JavaScript, ki bo v vašo obstoječo spletno aplikacijo vključil pripomoček za klepet, ki ga poganja Amazon Lex. V tem primeru uporabimo spletni uporabniški vmesnik za posnemanje obstoječe spletne aplikacije stranke z vdelanim klepetalnim robotom Amazon Lex. Izvedite naslednje korake:
- Sledite navodilom za uvesti sklad spletnega uporabniškega vmesnika Amazon Lex CloudFormation.
- Na konzoli AWS CloudFormation se pomaknite do skladov Izhodi in poiščite vrednost za
SnippetUrl
.
- Kopirajte izrezek iframe spletnega uporabniškega vmesnika, ki bo podoben spodnji obliki Dodajanje uporabniškega vmesnika ChatBot na vaše spletno mesto kot iframe.
- Uredite svojo razcepljeno različico izvornega repozitorija Amplify GitHub tako, da dodate vtičnik JavaScript spletnega uporabniškega vmesnika v razdelek z oznako
<-- Paste your Lex Web UI JavaScript plugin here -->
za vsako od datotek HTML pod sprednji imenik:index.html
,contact.html
inabout.html
.
Amplify zagotavlja avtomatiziran cevovod za gradnjo in izdajo, ki se sproži na podlagi novih zavez v vaše razcepljeno skladišče in objavi novo različico vašega spletnega mesta v vaši domeni Amplify. Stanje uvajanja si lahko ogledate na konzoli Amplify.
Dostop do spletnega mesta Amplify
Z vtičnikom JavaScript spletnega uporabniškega vmesnika Amazon Lex ste zdaj pripravljeni na zagon predstavitvenega spletnega mesta Amplify.
- Za dostop do domene vašega spletnega mesta se pomaknite do sklada CloudFormation Izhodi in poiščite URL domene Amplify. Druga možnost je, da uporabite naslednji ukaz:
- Ko dostopate do URL-ja domene Amplify, lahko nadaljujete s testiranjem in preverjanjem.
Testiranje in validacija
Namen naslednjega preskusnega postopka je preveriti, ali agent pravilno identificira in razume namene uporabnika za dostop do podatkov o strankah (kot so informacije o računu), izpolnjevanje poslovnih tokov dela prek vnaprej določenih namenov (kot je izpolnjevanje vloge za posojilo) in odgovarjanje na splošna vprašanja, kot je naslednji vzorčni pozivi:
- Zakaj naj uporabim ?
- Kako konkurenčne so njihove cene?
- Katero vrsto hipoteke naj uporabim?
- Kakšni so trenutni hipotekarni trendi?
- Koliko moram prihraniti za predplačilo?
- Katere druge stroške bom plačal ob zaprtju?
Natančnost odziva je določena z ovrednotenjem ustreznosti, skladnosti in človeške narave odgovorov, ki jih ustvari Amazon Bedrock, ki jih zagotavlja Anthropic Claude 2.1 FM. Povezave do vira, navedene z vsakim odgovorom (na primer .com na podlagi konfiguracije spletnega pajka Amazon Kendra), morajo biti tudi potrjene kot verodostojne.
Zagotovite prilagojene odgovore
Preverite, ali agent uspešno dostopa do ustreznih informacij o strankah v DynamoDB in jih uporablja za prilagajanje odzivov, specifičnih za uporabnika.
Upoštevajte, da je uporaba preverjanja pristnosti PIN znotraj posrednika samo v predstavitvene namene in se ne sme uporabljati v nobeni produkcijski izvedbi.
Pripravite samozavestne odgovore
Prepričajte se, da se na vprašanja z mnenjem podajo verodostojni odgovori tako, da agent pravilno pridobi odgovore na podlagi verodostojnih dokumentov strank in spletnih strani, ki jih indeksira Amazon Kendra.
Zagotovite kontekstualno generiranje
Ugotovite agentovo zmožnost zagotavljanja kontekstualno ustreznih odgovorov na podlagi prejšnje zgodovine klepeta.
Dostop do splošnega znanja
Potrdite zastopnikov dostop do informacij o splošnem znanju za poizvedbe, ki niso specifične za stranko in niso odvisne od mnenja, ki zahtevajo natančne in skladne odgovore na podlagi podatkov o usposabljanju Amazon Bedrock FM in RAG.
Zagon vnaprej določenih namenov
Zagotovite, da agent pravilno razlaga in pogovorno izpolnjuje uporabniške pozive, ki naj bi bili usmerjeni k vnaprej določenim namenom, kot je izpolnjevanje vloge za posojilo kot del poslovnega poteka dela.
Sledi nastali dokument vloge za posojilo, izpolnjen s pogovornim tokom.
Funkcionalnost večkanalne podpore je mogoče preizkusiti v povezavi s predhodnimi ocenjevalnimi ukrepi v spletnih, SMS in glasovnih kanalih. Za več informacij o integraciji chatbota z drugimi storitvami glejte Integracija bota Amazon Lex V2 s Twilio SMS in Dodajte bota Amazon Lex v Amazon Connect.
Čiščenje
Da se izognete bremenitvam v svojem računu AWS, počistite zagotovljene vire rešitve.
- Prekličite žeton osebnega dostopa GitHub. GitHub PAT so konfigurirani z vrednostjo poteka. Če želite zagotoviti, da vašega PAT ni mogoče uporabiti za programski dostop do vašega razcepljenega repozitorija Amplify GitHub, preden mu poteče veljavnost, lahko PAT prekličete tako, da sledite Navodila GitHub repo.
- Izbrišite sklad GenAI-FSI-Agent.yml CloudFormation in druge vire rešitve s skriptom za avtomatizacijo izbrisa rešitve. Naslednji ukazi uporabljajo privzeto ime sklada. Če ste prilagodili ime sklada, ustrezno prilagodite ukaze.
# export STACK_NAME=<YOUR-STACK-NAME>
./delete-stack.sh
Skript za avtomatizacijo izbrisa rešitve
O
delete-stack.sh shell
skript izbriše vire, ki so bili prvotno omogočeni s skriptom za avtomatizacijo uvajanja rešitve, vključno s skladom GenAI-FSI-Agent.yml CloudFormation.
Premisleki
Čeprav rešitev v tem prispevku prikazuje zmogljivosti generativnega agenta za finančne storitve z umetno inteligenco, ki ga poganja Amazon Bedrock, je bistveno vedeti, da ta rešitev ni pripravljena za proizvodnjo. Namesto tega služi kot ilustrativen primer za razvijalce, ki želijo ustvariti prilagojene pogovorne agente za različne aplikacije, kot so virtualni delavci in sistemi za podporo strankam. Razvijalčeva pot do proizvodnje bi ponovila to vzorčno rešitev z naslednjimi premisleki.
Varnost in zasebnost
Zagotovite varnost podatkov in zasebnost uporabnikov v celotnem procesu implementacije. Izvedite ustrezen nadzor dostopa in mehanizme šifriranja za zaščito občutljivih informacij. Rešitve, kot je generativni agent za finančne storitve AI, bodo imele koristi od podatkov, ki še niso na voljo osnovnemu FM, kar pogosto pomeni, da boste želeli uporabiti svoje zasebne podatke za največji skok v zmogljivosti. Upoštevajte naslednje najboljše prakse:
- Naj bo skrivnost, varno – Želeli boste, da ti podatki ostanejo popolnoma zaščiteni, varni in zasebni med procesom generiranja, in želite nadzor nad tem, kako se ti podatki delijo in uporabljajo.
- Vzpostavite zaščitne ograje za uporabo – Razumejte, kako storitev uporablja podatke, preden jih daste na voljo svojim ekipam. Ustvarite in razdelite pravila o tem, kateri podatki se lahko uporabljajo s katero storitvijo. To razjasnite svojim ekipam, da se lahko hitro premaknejo in varno oblikujejo prototipe.
- Raje prej kot slej vključite pravno službo – Naj vaše pravne ekipe pregledajo pogoje in določila ter storitvene kartice storitev, ki jih nameravate uporabljati, preden začnete prek njih voditi kakršne koli občutljive podatke. Vaši pravni partnerji še nikoli niso bili tako pomembni kot danes.
Kot primer, kako o tem razmišljamo pri AWS z Amazon Bedrock: vsi podatki so šifrirani in ne zapustijo vašega VPC-ja, Amazon Bedrock pa naredi ločeno kopijo osnovnega FM-ja, ki je dostopna samo stranki, in natančne nastavitve oz. usposobi to zasebno kopijo modela.
Test sprejemljivosti za uporabnike
Izvedite testiranje sprejemljivosti za uporabnike (UAT) z resničnimi uporabniki, da ocenite učinkovitost, uporabnost in zadovoljstvo generativnega agenta za finančne storitve z umetno inteligenco. Zberite povratne informacije in naredite potrebne izboljšave na podlagi vnosa uporabnikov.
Uvajanje in spremljanje
Namestite v celoti preizkušenega agenta na AWS ter implementirajte spremljanje in beleženje, da spremljate njegovo delovanje, prepoznate težave in po potrebi optimizirate sistem. Lambda spremljanje in funkcije za odpravljanje težav so privzeto omogočeni za agentov upravljalnik Lambda.
Vzdrževanje in posodobitve
Redno posodabljajte agenta z najnovejšimi različicami FM in podatki, da povečate njegovo natančnost in učinkovitost. Spremljajte podatke, specifične za stranko, v DynamoDB in po potrebi sinhronizirajte indeksiranje vira podatkov Amazon Kendra.
zaključek
V tem prispevku smo se poglobili v vznemirljivi svet generativnih agentov umetne inteligence in njihove zmožnosti olajšanja interakcij, podobnih človeškim, z orkestracijo klicev na FM in drugih komplementarnih orodij. Če upoštevate ta vodnik, lahko uporabite Bedrock, LangChain in obstoječe vire strank za uspešno implementacijo, testiranje in potrjevanje zanesljivega agenta, ki uporabnikom zagotavlja natančno in prilagojeno finančno pomoč prek pogovorov v naravnem jeziku.
V prihodnji objavi bomo prikazali, kako je mogoče isto funkcionalnost zagotoviti z alternativnim pristopom z Zastopniki za Amazon Bedrock in Baza znanja za Amazon Bedrock. Ta implementacija, ki jo v celoti upravlja AWS, bo nadalje raziskala, kako ponuditi inteligentno avtomatizacijo in zmožnosti iskanja podatkov prek prilagojenih agentov, ki preoblikujejo način interakcije uporabnikov z vašimi aplikacijami, zaradi česar so interakcije bolj naravne, učinkovite in uspešne.
O avtorju
Kyle T. Blocksom je starejši arhitekt rešitev pri AWS s sedežem v južni Kaliforniji. Kylova strast je združevanje ljudi in izkoriščanje tehnologije za zagotavljanje rešitev, ki jih imajo stranke radi. Zunaj službe uživa v deskanju, hrani, se preriva s svojim psom in razvaja nečaka in nečaka.
- Distribucija vsebine in PR s pomočjo SEO. Okrepite se še danes.
- PlatoData.Network Vertical Generative Ai. Opolnomočite se. Dostopite tukaj.
- PlatoAiStream. Web3 Intelligence. Razširjeno znanje. Dostopite tukaj.
- PlatoESG. Ogljik, CleanTech, Energija, Okolje, sončna energija, Ravnanje z odpadki. Dostopite tukaj.
- PlatoHealth. Obveščanje o biotehnologiji in kliničnih preskušanjih. Dostopite tukaj.
- vir: https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/build-generative-ai-agents-with-amazon-bedrock-amazon-dynamodb-amazon-kendra-amazon-lex-and-langchain/
- :ima
- : je
- :ne
- :kje
- $GOR
- 1
- 10
- 100
- 11
- 32
- 7
- 799
- 8
- 9
- a
- sposobnost
- O meni
- sprejem
- dostop
- dostopen
- Dostop
- ustrezno
- Račun
- natančnost
- natančna
- doseže
- čez
- Zakon
- Ukrep
- dejavnosti
- dejanska
- dodajanje
- Dodatne
- Agent
- agenti
- AI
- Usmerjanje
- Cilje
- vsi
- omogoča
- skupaj
- že
- Prav tako
- alternativa
- Amazon
- Amazonska Kendra
- Amazon Lex
- Amazon Web Services
- zneski
- okrepiti
- an
- analiziranje
- in
- odgovor
- odgovori
- Antropično
- kaj
- API
- uporaba
- aplikacije
- pristop
- primerno
- Arhitektura
- SE
- AS
- ocenjevanje
- Sredstva
- pomoč
- pomoč
- Pomočnik
- povezan
- At
- Povečana
- Preverjanje pristnosti
- avtomatizirati
- Avtomatizirano
- Avtomatizacija
- avtonomno
- Na voljo
- izogniti
- AWS
- Oblikovanje oblaka AWS
- AWS Lambda
- Ravnovesje
- baza
- temeljijo
- BE
- bilo
- pred
- ime
- koristi
- BEST
- najboljše prakse
- največji
- Bot
- prinašajo
- varovalni
- izgradnjo
- Gradi
- zgrajena
- poslovni
- by
- california
- se imenuje
- poziva
- CAN
- Zmogljivosti
- zmožnost
- lahko
- Kartice
- previdno
- primeru
- CD
- verige
- spremenite
- Channel
- kanali
- Stroški
- klepet
- chatbot
- klepetalnice
- izbira
- možnosti
- klasična
- čiščenje
- jasno
- stranke
- zapiranje
- Koda
- baza kod
- KOHERENTNO
- COM
- se zavezuje
- Podjetja
- konkurenčno
- dopolnilni
- dokončanje
- Končana
- popolnoma
- dokončanje
- celovito
- Pogoji
- konfiguracija
- konfigurirano
- POTRJENO
- veznik
- Razmislite
- premislekov
- Konzole
- vsebujejo
- Vsebuje
- vsebina
- Vrste vsebine
- ozadje
- kontekstualno
- neprekinjeno
- nadzor
- Nadzor
- Konvencija
- Pogovor
- pogovorni
- pogovorov
- pravilno
- Ustrezno
- stroški
- Tečaj
- gosenicah
- ustvarjajo
- ustvaril
- ustvari
- Ustvarjanje
- Oblikovanje
- verodostojno
- Trenutna
- po meri
- stranka
- podatki o strankah
- Pomoč strankam
- Stranke, ki so
- meri
- datum
- Varovanje podatkov
- odloča
- Odločitev
- odločitve
- privzeto
- poda
- dostavi
- demo
- izkazati
- dokazuje
- razporedi
- uvajanje
- zasnovan
- želeno
- Podrobnosti
- Ugotovite,
- določi
- Razvojni
- Razvijalci
- Dialog
- drugačen
- odklopljen
- razpravlja
- Razprava
- distribuirati
- razne
- do
- dokument
- Dokumenti
- ne
- Pes
- domena
- navzdol
- Osnutek
- 2
- med
- e
- vsak
- prej
- echo
- Učinkovito
- učinkovitost
- učinkovite
- vgrajeni
- omogočena
- šifriran
- šifriranje
- angažiran
- Inženiring
- okrepi
- zagotovitev
- Vstopi
- okolje
- opremljena
- bistvena
- oceniti
- ocenjevanje
- Primer
- Primeri
- zanimivo
- obstoječih
- Pričakuje
- izkušnje
- potekel
- prenehanje veljavnosti
- raziskuje
- izvoz
- izraža
- olajšati
- FAQ
- povratne informacije
- file
- datoteke
- končna
- finančna
- finančne storitve
- iskanje
- konec
- Pretok
- sledi
- po
- za
- vilice
- format
- je pokazala,
- Fundacija
- iz
- začelje
- izpolnjevanje
- v celoti
- funkcija
- funkcionalnost
- funkcije
- nadalje
- zbiranje
- splošno
- ustvarjajo
- ustvarila
- ustvarja
- ustvarjajo
- generacija
- generativno
- Generativna AI
- git
- GitHub
- dana
- vodi
- vodenje
- plezalni pas
- Imajo
- he
- pomoč
- tukaj
- Poudarki
- njegov
- zgodovina
- gostila
- Gostitelji
- Kako
- Kako
- HTML
- http
- HTTPS
- i
- identificira
- identificirati
- identiteta
- if
- ponazarja
- izvajati
- Izvajanje
- uvoz
- Pomembno
- Izboljšave
- in
- vključujejo
- vključeno
- vključuje
- Vključno
- vključi
- vključuje
- Indeks
- indeksirane
- obvesti
- Podatki
- vhod
- vhodi
- Namesto
- Navodila
- instrumenti
- Integrira
- Povezovanje
- integracije
- Inteligentna
- namenjen
- namen
- interakcijo
- interakcije
- vmesnik
- notranji
- v
- sklican
- prikliče
- Vprašanja
- IT
- ITS
- JavaScript
- jpg
- skoči
- Imejte
- Ključne
- znanje
- znano
- jezik
- Zadnji
- kosilo
- začetek
- Launchpad
- plast
- vodi
- uči
- pustite
- Pravne informacije
- Vzvod
- knjižnice
- Knjižnica
- kot
- vrstica
- Povezave
- nakladač
- obremenitve
- posojila
- sečnja
- Logika
- logično
- ljubezen
- nižje
- Znamka
- IZDELA
- Izdelava
- upravlja
- upravitelj
- Način
- Maj ..
- smiselna
- pomeni
- ukrepe
- Mehanizmi
- Spomin
- Sporočilo
- pol
- MIT
- Model
- modeli
- spremembe
- spremenite
- monitor
- spremljanje
- več
- Hipotekarni
- premikanje
- veliko
- več
- morajo
- Ime
- poimenovanje
- naravna
- Obdelava Natural Language
- Narava
- Krmarjenje
- potrebno
- Nimate
- potrebna
- nikoli
- Novo
- Naslednja
- nlp
- nlu
- št
- Upoštevajte
- zdaj
- oauth
- Cilj
- Opazovanje
- of
- ponudba
- pogosto
- on
- v teku
- samo
- odprite
- open source
- deluje
- Mnenja
- Optimizirajte
- or
- orkestriranje
- orkestracijo
- Organizacija
- izvirno
- originalno
- Ostalo
- naši
- izhodi
- zunaj
- več
- pregled
- lastne
- paket
- pakete
- parov
- parameter
- parametri
- del
- partnerji
- strast
- preteklosti
- pot
- poti
- Plačajte
- Plačilo
- dokler
- ljudje
- Izvedite
- performance
- opravlja
- Dovoljenja
- Osebni
- Prilagojene
- plinovod
- Kraj
- Načrt
- platon
- Platonova podatkovna inteligenca
- PlatoData
- prosim
- vključiti
- točke
- Prispevek
- moč
- poganja
- vaje
- pred
- vnaprej določeno
- raje
- predstavljeni
- prejšnja
- primarni
- zasebnost
- zasebna
- postopek
- nadaljujte
- Postopek
- Predelano
- obravnavati
- proizvodnjo
- proizvodnjo
- proizvodnja
- programsko
- Napredek
- pozove
- zaščito
- zaščiteni
- Prototip
- zagotavljajo
- če
- zagotavlja
- zagotavljanje
- javnega
- objavijo
- Objavlja
- Namen
- namene
- poizvedbe
- vprašanje
- vprašanja
- hitro
- območje
- Cene
- precej
- Doseže
- dosegli
- pripravljen
- pravo
- prejema
- Priznanje
- priznajo
- Snemanje
- evidence
- glejte
- sprostitev
- pomembno
- zanesljiv
- daljinsko
- Skladišče
- zahteva
- zahteva
- obvezna
- vir
- viri
- Odzove
- Odgovor
- odgovorov
- povzroči
- Nastalo
- pregleda
- koren
- pravila
- Run
- tek
- deluje
- varno
- Je dejal
- Enako
- Zadovoljstvo
- shranjena
- Lestvica
- script
- Iskalnik
- skrivnost
- skrivnosti
- Oddelek
- oddelki
- zavarovanje
- varnost
- glej
- izbiranje
- Občutek
- občutljiva
- ločena
- Serija
- služi
- Storitev
- Storitve
- nastavite
- deli
- Shell
- shouldnt
- Podoben
- Enostavno
- enostavnejši
- sam
- SMS
- delček
- So
- Izključno
- Rešitev
- rešitve
- vir
- Izvorna koda
- Viri
- Sourcing
- Južna
- specifična
- govor
- sveženj
- Začetek
- Država
- statična
- Status
- bivanje
- Korak
- Koraki
- shranjevanje
- shranjeni
- trgovine
- slog
- Uspešno
- taka
- apartma
- POVZETEK
- oprema
- podpora
- Podporni sistemi
- Podprti
- sintetična
- sistem
- sistemi
- po meri
- Bodite
- Tandem
- Naloga
- Skupine
- tehnični
- tehnike
- Tehnologija
- Predloga
- Pogoji
- Splošni pogoji poslovanja
- Test
- Testiran
- Testiranje
- besedilo
- kot
- da
- O
- informacije
- Vir
- njihove
- Njih
- POTEM
- te
- jih
- Razmišljanje
- tretjih oseb
- ta
- mislil
- skozi
- vsej
- do
- danes
- skupaj
- žeton
- orodje
- orodja
- proti
- sledenje
- usposabljanje
- vlaki
- Transakcije
- Transform
- Drevo
- Trends
- Res
- melodije
- tip
- Vrste
- ui
- Konec koncev
- pod
- osnovni
- razumeli
- razumevanje
- razume
- prihajajoče
- Nadgradnja
- naprej
- URL
- uporabnost
- Uporaba
- uporaba
- Rabljeni
- uporabnik
- Uporabniška izkušnja
- zasebnost uporabnika
- Uporabniki
- uporablja
- uporabo
- izkorišča
- POTRDI
- potrjevanje
- vrednost
- Vrednote
- spremenljivka
- raznolikost
- različnih
- Popravljeno
- preverjanje
- različica
- različice
- preko
- Poglej
- Virtual
- Voice
- Počakaj
- želeli
- je
- način..
- we
- web
- Spletna aplikacija
- spletne storitve
- Spletna stran
- spletne strani
- so bili
- Kaj
- ki
- medtem
- široka
- Širok spekter
- pripomoček
- bo
- z
- v
- brez
- delo
- delavci
- potek dela
- delovnih tokov
- deluje
- svet
- bi
- ja
- še
- Vi
- Vaša rutina za
- zefirnet
- Zip