How to Write a Strong Statement of Purpose for Your J-1 Visa Application
在申请J-1签证时，您的目的声明（SOP）是您[…]帖子中最重要的部分之一，如何为您的J-1 Visa应用程序编写强有力的目的声明首次出现在Stanley Prep上。
Build generative AI applications quickly with Amazon Bedrock IDE in Amazon SageMaker Unified Studio
在本文中，我们将展示贵公司中的任何人都可以使用 Amazon Bedrock IDE 快速创建生成式 AI 聊天代理应用程序来分析销售绩效数据。通过简单的对话，业务团队可以使用聊天代理从结构化和非结构化数据源中提取有价值的见解，而无需编写代码或管理复杂的数据管道。
Building Generative AI and ML solutions faster with AI apps from AWS partners using Amazon SageMaker
今天，我们很高兴地宣布，来自 AWS 合作伙伴的 AI 应用程序现已在 SageMaker 中可用。您现在可以私密且安全地查找、部署和使用这些 AI 应用程序，而无需离开 SageMaker AI，因此您可以更快地开发高性能 AI 模型。
Transit systems can use parking apps to help attract riders
创新解决方案可以帮助市政当局和州解决公共交通客流量低的问题。文章《公共交通系统可以使用停车应用程序来帮助吸引乘客》首先出现在 Reason Foundation 上。
TikTok sale under Trump? China may allow U.S. investors to buy the app
TikTok 可能再次被出售。在特朗普的第一任期内，来自中国和公司高管的抵制使任何潜在收购变得复杂。但这种情况可能会在特朗普的下一任期内发生变化。
Make a Difference with Your Device! 10+ Websites and Apps to Inspire Students to Give
用您的设备创造不同！10 多个网站和应用程序激励学生捐赠，作者：Shelly Sanchez Terrell，@ShellTerrell #Digi
今天，我们很高兴地宣布在 Amazon Bedrock 上推出提示优化功能。借助此功能，您现在只需调用一次 API 或单击 Amazon Bedrock 控制台上的按钮，即可针对多种用例优化提示。在这篇文章中，我们将讨论如何使用示例用例开始使用此新功能，并讨论一些性能基准。
DIY AI: Building Your AI Apps on a Shoestring Budget
人工智能已成为现代软件应用程序不可或缺的一部分，因为它可以为传统应用程序添加扩展功能。本教程将指导您以简单的方式构建 AI 应用程序。
Build a Data Science App with Python in 10 Easy Steps
一步一步了解如何使用 Scikit-Learn 和 FastAPI 使用 Python 构建数据科学应用程序。
Build generative AI applications on Amazon Bedrock with the AWS SDK for Python (Boto3)
在本博文中，我们将演示如何使用 Amazon Bedrock 和 AWS SDK for Python (Boto3) 以编程方式整合 FM。我们将探讨如何调用特定 FM 并处理生成的文本，展示开发人员在应用程序中使用这些模型用于各种用例的潜力
Amazon Q Business 提供了一组丰富的 API 来执行管理任务并为您的企业构建具有定制用户体验的 AI 助手。在这篇文章中，我们展示了在使用 AWS Identity and Access Management (IAM) 联合进行用户访问管理时如何使用 Amazon Q Business API。
LangChain vs LlamaIndex: Choosing the Right Framework for Your LLM Application
简介：大型语言模型 (LLM) 现在已广泛用于基于聊天机器人的基本用途，但将它们集成到更复杂的应用程序中可能很困难。幸运的是，对于开发人员来说，有一些工具可以简化 LLM 与应用程序的集成，其中最突出的两个是 LangChain 和 LlamaIndex。这两个
Autonomous Agents with AgentOps: Observability, Traceability, and Beyond for your AI Application
大型语言模型 (LLM) 等基础模型 (FM) 的自主代理的发展改革了我们解决复杂、多步骤问题的方式。这些代理执行从客户支持到软件工程的各种任务，导航结合推理、工具使用和记忆的复杂工作流程。然而，随着这些系统的能力和复杂性不断增长，可观察性、可靠性、[…]The post 具有 AgentOps 的自主代理：AI 应用程序的可观察性、可追溯性及其他方面首先出现在 Unite.AI 上。
Streamline RAG applications with intelligent metadata filtering using Amazon Bedrock
在本文中，我们探索了一种创新方法，该方法使用 Amazon Bedrock 上的 LLM 智能地从自然语言查询中提取元数据过滤器。通过结合 LLM 函数调用和 Pydantic 数据模型的功能，您可以动态地从用户查询中提取元数据。这种方法还可以提高检索到的信息和 RAG 应用程序生成的响应的质量。
Embedding secure generative AI in mission-critical public safety applications
这篇文章展示了 Mark43 如何使用 Amazon Q Business 创建一个安全的、生成式的 AI 助手，以提高运营效率并改善社区服务。我们解释了他们如何以低代码将 Amazon Q Business Web 体验嵌入到他们的 Web 应用程序中，以便他们可以专注于为客户创造丰富的 AI 体验。
