在AWS上构建具有MISTRAL模型的MCP应用程序

这篇文章演示了使用Mistral AI模型在AWS和MCP上建立智能AI助手,从而集成了实时位置服务,时间数据和上下文内存,以处理复杂的多模式查询。此用例,餐厅的建议是一个例子,但是可以通过修改MCP服务器配置以与您的特定数据源和业务系统连接来适应企业用例。

来源:亚马逊云科技 _机器学习
这篇文章与Mistral AI.Model上下文协议(MCP)的Siddhant Waghjale和Samuel Barry所致,这是一个标准,最近几个月一直在获得大量吸引力。在高水平上,它由一个标准化界面组成,旨在简化和增强AI模型与外部数据源和系统的交互方式。 MCP并没有使用硬编码检索和操作逻辑或依靠一次性工具,而是提供了一种结构化方法,将上下文数据(例如,用户配置文件,环境元数据或第三方内容)传递到大型语言模型(LLM)上下文中,并将模型输出路由到外部系统。对于开发人员而言,MCP摘要摘要集成复杂性,并创建一个统一的层来注入外部知识和执行模型操作,从而使构建坚固且高效的代理AI系统变得更加直接,该系统仍然与数据提取逻辑相结合。MISTRAILAI是一个领先的研究实验室,它是2023年在2023年出现的领先的开源竞争者,因为它是一项领先的开源竞争者。 Mistral发布了许多最先进的模型,从早期的Mistral 7B和Mixtral到最近宣布的Mistral Medium 3和Small 3,从而使专家建筑沿途的混合物有效地普及了。 Mistral模型通常被描述为极其有效且通用的模型,经常以一小部分成本达到最先进的性能水平。现在,将这些模型无缝集成到亚马逊Web服务(AWS)服务中,为开发人员和企业解锁强大的部署选项。通过亚马逊基岩,用户可以使用完全管理的API访问Mistral模型,从而无需管理基础架构即可快速进行原型。亚马逊基岩市场通过允许快速发现,许可并集成到现有工作流程中,从而进一步扩展了这一点。对于寻求微调或定制培训的电力用户,Amazon Sagemaker Jumpstart提供了简化的环境来自定义Mistral模式