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使用Amazon Nova和Amazon Bedrock Data Automation构建代理多模式AI助手

2025年6月23日 17:36 33 Comments
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在这篇文章中，我们演示了如何使用Langgraph启用人工智能和机器学习（AI/ML）开发人员和企业建筑师可以采用和扩展的端到端解决方案，例如检索增强发电（RAG），多工具编排（多工具编排）等代理工作流程。我们介绍了财务管理AI助手的示例，该示例可以通过分析收益电话（音频）和演示幻灯片（图像）以及相关的财务数据提要来提供定量研究和扎根财务建议。

来源:亚马逊云科技 _机器学习
现代企业具有丰富的数据，这些数据涵盖了多种模式 - 从文本文档和PDF到演示幻灯片，图像，音频记录等。想象一下，询问AI助手有关您公司的季度收益电话：助手不仅应该阅读笔录，还应“查看”演示幻灯片中的图表，并“听到”首席执行官的讲话。 Gartner预测，到2027年，生成AI解决方案的40％将是多模式（文本，图像，音频，视频），从2023年的1％上升。这种转变强调了重要的多模式理解如何成为业务应用程序。实现这一目标需要一个多模式生成的AI助手 - 一个可以理解和结合文本，视觉效果和其他数据类型的助手。它还需要进行验证架构，以便AI助手可以积极检索信息，计划任务并在工具调用上做出决定，而不是仅被动响应以提示提示。在这篇文章中，我们探索了一种解决方案，使用了Amazon Nova Pro（亚马逊Nova Pro），使用AWS的多模型（LLM），来自AWS，将其作为中央界的新型Arazon Amazon Bedirock Mullimim saushim sausmon Amazy Amazy Amazy Amazy Amazy Amazy saudorsions sausportions sausmon Amazy Amazy Amazy Amazy sairoption sausohitions。我们展示了如何使用Langgraph启用人工智能和机器学习（AI/ML）开发人员和Enterprise Architects可以采用和扩展的端到端解决方案，例如启用端到端的解决方案，启用了端到端的解决方案，如何使用端到端的解决方案，以启用端到端的解决方案，以启用诸如检索增强生成（RAG），多工具编排以及有条件的路由等方案工作流程。我们介绍了财务管理AI助手的示例，该示例可以通过分析收益电话（音频）和演示幻灯片（图像）以及相关的财务数据提要来提供定量研究和扎根财务建议。我们还强调了如何在金融，医疗保健和制造等行业中应用这种模式。代理工作流的概述该代理模式的核心包括以下阶段：原因 - 代理商（通常是LLM）E
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