详细内容或原文请订阅后点击阅览

现在在Amazon Bedrock Flow中支持的内联代码节点在公共预览中

2025年8月21日 20:36 33 Comments
X Twitter Instagram Mail

我们很高兴地宣布，在亚马逊基岩流中公开预览了对内联代码节点的支持。借助这种强大的新功能，您可以在工作流程中直接编写Python脚本，从而减轻对简单逻辑的单独AWS lambda函数的需求。此功能简化了预处理和后处理任务（例如数据归一化和响应格式），简化了生成的AI应用程序开发并使在组织之间更容易访问。

来源:亚马逊云科技 _机器学习
今天，我们很高兴地宣布，在亚马逊基岩流中公开预览了对内联代码节点的支持。借助这种强大的新功能，您可以在工作流程中直接编写Python脚本，从而减轻对简单逻辑的单独AWS lambda函数的需求。此功能简化了预处理和后处理任务（例如数据归一化和响应格式），简化了生成的AI应用程序开发并使在组织之间更容易访问。通过消除采用障碍并减少维护开销，内联代码功能可以加速企业的采用生成AI解决方案，从而更快地进行迭代周期，并更广泛地参与AI应用程序构建。现在，使用亚马逊床架流量进行组织，现在可以使用Amazon Bedrock Flow来使用内联代码来构建和构建更多的环境，以实现和构建全面的AI II，并在整个环境中构建稳定的AI II，并且公平地构建了公时的ARAMER，并且公平地构建了公时的ARAMER，则可以使用Amazon Flows ai II，并且公平地构建了公时的ARAMER，则可以使用Amazon Flows进行构建。以下：预处理 - 将输入数据发送到大型语言模型（LLM）之前，不必设置单独的lambda函数。例如，从JSON中提取特定字段，格式化文本数据或标准化值。POSTPROCESSing - 直接对流程中的模型输出执行操作。 For example, extracting entities from responses, formatting JSON for downstream systems, or applying business rules to the results.Complex use cases – Managing the execution of complex, multi-step generative AI workflows that can call popular packages like opencv, scipy, of pypdf.Builder-friendly – Creating and managing inline code through both the Amazon Bedrock API and the AWS Management Console.Observability –无缝的用户体验具有跟踪每个节点的输入和输出的能力。在这篇文章中，我们讨论了此新功能的好处，并展示如何在亚马逊床架流中使用内联代码节点。
II 应用程序 归一化 输入数据 标准化 更多的 逻辑的 功能 预处理 亚马逊 使用 功能的 简化 输出的 数据发送 节点的 输入 全面的 Amazon 代码 无缝的 公时 床架 函数的 AI 单独的 强大的 后处理 稳定的 文本数据 模型 构建 内联 ARAMER 采用