Eviden scales AWS DeepRacer Global League using AWS DeepRacer Event Manager
Eviden 是数据驱动、值得信赖和可持续的数字化转型领域的下一代技术领导者。凭借强大的专利技术组合以及在先进计算、安全、人工智能、云和数字平台领域的全球领先地位，Eviden 为 47 多个国家的众多行业提供深厚的专业知识。Eviden 是 AWS 的 Premier 合作伙伴，将 [...]
Generate unique images by fine-tuning Stable Diffusion XL with Amazon SageMaker
Stability AI 的 Stable Diffusion XL 是一种高质量的文本到图像深度学习模型，可让您生成各种风格的专业图像。托管版本的 Stable Diffusion XL 已在 Amazon SageMaker JumpStart 上提供给您（请参阅在 Amazon SageMaker Studio 中将 Stable Diffusion XL 与 Amazon SageMaker JumpStart 结合使用）和 Amazon Bedrock（请参阅 […]
Medical content creation in the age of generative AI
生成式人工智能和基于转换器的大型语言模型 (LLM) 最近成为头条新闻。这些模型在问答、文本摘要、代码和文本生成方面表现出色。如今，LLM 已被公司在实际环境中使用，包括受到严格监管的医疗保健和生命科学行业 (HCLS)。用例范围从医疗 […]
Introducing guardrails in Knowledge Bases for Amazon Bedrock
Amazon Bedrock 的知识库是一种完全托管的功能，可帮助您使用检索增强生成 (RAG) 将 Amazon Bedrock 中的基础模型 (FM) 安全地连接到您的公司数据。此功能简化了整个 RAG 工作流程，从提取到检索和快速增强，无需自定义数据源集成和数据流 [...]
Improve productivity when processing scanned PDFs using Amazon Q Business
Amazon Q Business 是一款生成 AI 助手，可以回答问题、提供摘要、生成内容并直接从企业数据源中的数字和扫描 PDF 文档的内容中提取见解，而无需先提取文本。金融、保险、医疗生命科学等行业的客户需要 […]
Accenture creates a custom memory-persistent conversational user experience using Amazon Q Business
传统上，从文档中查找相关信息是一个耗时且常常令人沮丧的过程。手动筛选一页又一页的文本、搜索特定细节并将信息综合成连贯的摘要可能是一项艰巨的任务。这种低效率不仅阻碍了生产力，而且还增加了忽视隐藏在 [...] 中的关键见解的风险
Create an end-to-end serverless digital assistant for semantic search with Amazon Bedrock
随着生成式人工智能 (AI) 的兴起，越来越多的组织使用数字助理让最终用户提出特定领域的问题，使用检索增强生成 (RAG) 处理企业数据源。随着组织从概念验证过渡到生产工作负载，他们制定了目标，以最少的运营成本运行和扩展工作负载 [...]
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。
