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使用 Amazon Bedrock Agents 构建虚拟气象学家
在本文中，我们介绍了一种通过结合 Amazon Bedrock Agents 和基础模型 (FM) 来部署 AI 驱动代理的简化方法。我们将指导您完成配置代理和实现虚拟气象学家提供准确天气相关响应所需的特定逻辑的过程。
来源:亚马逊云科技 _机器学习生成式 AI 功能的集成正在推动许多行业的变革。尽管可以通过多种渠道获取天气信息，但严重依赖气象数据的企业需要强大且可扩展的解决方案来有效管理和使用这些关键见解并减少手动流程。此解决方案演示了如何创建由 AI 驱动的虚拟气象学家，该气象学家可以用自然语言回答复杂的天气相关查询。我们使用各种 AWS 服务来部署完整的解决方案，您可以使用该解决方案与提供实时天气信息的 API 进行交互。在此解决方案中，我们使用 Amazon Bedrock Agents。
生成式 AI Amazon Bedrock AgentsAmazon Bedrock Agents 有助于简化工作流程并自动执行重复性任务。Amazon Bedrock Agents 可以安全地连接到您公司的数据源，并通过准确的响应增强用户的请求。您可以使用 Amazon Bedrock Agents 构建根据您的要求量身定制的操作模式，从而授予您在代理启动指定操作时进行控制的权利。这种多功能方法使您能够在首选的后端服务中无缝集成和执行业务逻辑，从而形成功能和灵活性的紧密结合。交互过程中还保留内存，从而提供更加个性化的用户体验。
在本文中，我们介绍了一种简化的方法来部署 AI 驱动的代理，即结合 Amazon Bedrock Agents 和基础模型 (FM)。我们将指导您完成配置代理和实施虚拟气象学家提供准确天气相关响应所需的特定逻辑的过程。此外，我们使用各种 AWS 服务，包括用于托管前端的 AWS Amplify、用于处理请求逻辑的 AWS Lambda 函数、用于用户身份验证的 Amazon Cognito 以及用于控制对代理的访问的 AWS Identity and Access Management (IAM)。
基础模型 AWS Lambda