Build a self-service digital assistant using Amazon Lex and Knowledge Bases for Amazon Bedrock
组织努力实施高效、可扩展、经济高效且自动化的客户支持解决方案，而不会影响客户体验。生成式人工智能 (AI) 驱动的聊天机器人在提供类似人类的交互方面发挥着至关重要的作用，它无需现场代理的参与，而是从知识库提供响应。这些聊天机器人可以有效地用于处理一般查询，从而释放 […]
Identify idle endpoints in Amazon SageMaker
Amazon SageMaker 是一个机器学习 (ML) 平台，旨在简化大规模构建、训练、部署和管理 ML 模型的过程。 SageMaker 提供全面的工具和服务，为开发人员和数据科学家提供加速开发和部署 ML 解决方案所需的资源。在当今快节奏的技术环境中，[…]
Indian language RAG with Cohere multilingual embeddings and Anthropic Claude 3 on Amazon Bedrock
媒体和娱乐公司为多语言受众提供广泛的内容，以满足不同的受众群体。这些企业可以访问其多年运营过程中收集的大量数据。这些数据大部分是非结构化文本和图像。分析非结构化数据以生成新内容的传统方法依赖于 [...]
The future of productivity agents with NinjaTech AI and AWS Trainium
NinjaTech AI 的使命是通过使用快速且经济实惠的人工智能 (AI) 代理来处理耗时的复杂任务，从而提高每个人的工作效率。我们最近推出了 MyNinja.ai，这是世界上第一个多代理个人 AI 助理，以推动我们的使命。MyNinja.ai 是从头开始构建的，使用专门的代理，这些代理能够代表您完成任务，包括安排会议、从网络上进行深入研究、生成代码和帮助编写。这些代理可以将复杂的多步骤任务分解为分支解决方案，并且能够动态评估生成的解决方案，同时不断从过去的经验中学习。所有这些任务都是以完全自主和异步的方式完成的，让您可以继续您的一天，而 Ninja 可以在后台处理这些任务，并在需要您的输入
生成式 AI 通过创建内容（从文本和图像到音频和代码）彻底改变了行业。虽然它可以释放无数可能性，但将生成式 AI 集成到应用程序中需要精心规划。 Amazon Bedrock 是一项完全托管的服务，可通过 […]
Build a conversational chatbot using different LLMs within single interface – Part 1
随着生成人工智能 (AI) 的出现，基础模型 (FM) 可以生成内容，例如回答问题、总结文本和提供源文档中的亮点。但是，对于模型选择，有多种模型提供商可供选择，例如 Amazon、Anthropic、AI21 Labs、Cohere 和 Meta，再加上 PDF 中的离散真实世界数据格式，[…]
这篇文章是 AWS 中的生成式 AI 和多模式代理的后续文章：解锁金融市场新价值的关键。本博客是“资本市场和金融服务中的生成式 AI 和 AI/ML”系列的一部分。资本市场的金融分析师和研究分析师从金融和非金融数据中提取商业见解，[…]
AI21 Labs Jamba-Instruct model is now available in Amazon Bedrock
我们很高兴地宣布 Jamba-Instruct 大型语言模型 (LLM) 已在 Amazon Bedrock 中推出。Jamba-Instruct 由 AI21 Labs 构建，最值得注意的是支持 256,000 个令牌上下文窗口，这使其特别适用于处理大型文档和复杂的检索增强生成 (RAG) 应用程序。什么是 Jamba-Instruct Jamba-Instruct 是指令调整版本的 […]
Scale and simplify ML workload monitoring on Amazon EKS with AWS Neuron Monitor container
Amazon Web Services 很高兴地宣布推出 AWS Neuron Monitor 容器，这是一种创新工具，旨在增强 Amazon Elastic Kubernetes Service (Amazon EKS) 上 AWS Inferentia 和 AWS Trainium 芯片的监控功能。该解决方案简化了 Prometheus 和 Grafana 等高级监控工具的集成，使您能够 [...]
在这篇文章中，我们探讨了如何将 LLM 集成到企业应用程序中以利用其生成功能。我们深入研究了工作流实施的技术方面，并提供了您可以快速部署或修改的代码示例，以满足您的特定要求。无论您是希望将 LLM 整合到现有系统中的开发人员，还是希望利用 NLP 功能的企业主，这篇文章都可以作为快速入门。
