使用Amazon Sagemaker Unified Studio使用Amazon Bedrock Flow

在这篇文章中,我们演示了如何使用SageMaker Unified Studio使用Amazon Bedrock Flow创建复杂的AI工作流程。

来源:亚马逊云科技 _机器学习
组织面临管理数据,多个人工智能和机器学习(AI/ML)工具以及跨不同环境的工作流程的挑战,从而影响生产力和治理。统一的开发环境将数据处理,模型开发和AI应用程序部署整合到一个系统中。这种集成简化了工作流,增强协作并加速了AI解决方案的开发,从概念到生产。下一代亚马逊萨吉式制造商是您的数据,分析和AI的中心。 Sagemaker汇集了AWS AI/ML和分析功能,并为分析和AI提供了统一访问数据的综合体验。 Amazon Sagemaker Unified Studio是一个单一的数据和AI开发环境,您可以在其中找到和访问数据,并使用AWS Analytics和AI/ML服务对其进行采取,用于SQL分析,数据处理,模型开发以及生成的AI应用程序开发。与SageMaker Unized Studio,您可以在信任的Amazon Bedr中有效地使用Amazy Amazon Bedr。您可以从精选的高性能基础型号(FMS)以及高级定制和工具中进行选择,例如亚马逊基石知识库,亚马逊基岩护栏,亚马逊基岩代理商和亚马逊底石流。 You can rapidly tailor and deploy generative AI applications, and share with the built-in catalog for discovery.In this post, we demonstrate how you can use SageMaker Unified Studio to create complex AI workflows using Amazon Bedrock Flows.Solution overviewConsider FinAssist Corp, a leading financial institution developing a generative AI-powered agent support application.该解决方案提供了以下关键功能:投诉参考系统 - AI驱动的系统,可快速访问历史投诉数据,使客户服务代表能够有效地处理客户后续行动,支持内部审计并帮助Tra