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具有亚马逊基岩的生成AI原型会改变生命科学和基因组分析过程

A generative AI prototype with Amazon Bedrock transforms life sciences and the genome analysis process

这篇文章探讨了使用生成AI模型和Amazon Bedrock部署文本到SQL管道,以向基因组学数据库提出自然语言问题。我们演示了如何使用AWS放大的AI助手Web界面,并解释用于生成SQL查询的及时工程策略。最后,我们提出了将服务部署在您自己的AWS帐户中的说明。

使用亚马逊基岩数据自动化和亚马逊基石知识库构建基于多模式的RAG应用程序

Building a multimodal RAG based application using Amazon Bedrock Data Automation and Amazon Bedrock Knowledge Bases

在这篇文章中,我们将浏览一个完整的应用程序,该应用程序使用Amazon Bedrock数据自动化处理多模式内容,将提取的信息存储在Anamazon BedRock知识库中,并通过基于RAG的Q&A接口进行自然语言查询。

为您的业务需求量身定制基础模型:布格,微调和混合方法的综合指南

Tailoring foundation models for your business needs: A comprehensive guide to RAG, fine-tuning, and hybrid approaches

Rufus依靠许多组件来提供其客户体验,包括Foundation LLM(响应生成)和查询计划者(QP)模型,以进行查询分类和检索增强。这篇文章的重点是QP模型如何使用以平行解码为中心的投机解码(SD)(SD)以及AWS AI芯片来满足Prime Day的需求。通过将平行解码与AWS Trainium和推理芯片相结合,Rufus的响应时间更快,推理成本降低了50%,并且在高峰流量期间无缝可扩展性。

rufus如何使用AWS AI芯片和平行解码

How Rufus doubled their inference speed and handled Prime Day traffic with AWS AI chips and parallel decoding

AI驱动的购物助理 Rufus依靠许多组件来提供其客户体验,包括Foundation LLM(响应生成)和查询计划者(QP)模型,以进行查询分类和检索增强。这篇文章的重点是QP模型如何使用以平行解码为中心的投机解码(SD)(SD)以及AWS AI芯片来满足Prime Day的需求。通过将平行解码与AWS Trainium和推理芯片相结合,Rufus的响应时间更快,推理成本降低了50%,并且在高峰流量期间无缝可扩展性。 在这篇文章中,我们向您展示了如何实施和评估三种强大的技术,以根据您的业务需求来量身定制FMS:抹布,微调和混合方法,结合了这两种方法。我们提供现成的代码,以帮助您尝试这些方法,

这里的技术通过新的生成AI驱动的编码助手提高开发人员的生产率

HERE Technologies boosts developer productivity with new generative AI-powered coding assistant

这里与Genaiic合作。我们的联合任务是创建一个智能的AI编码助手,可以为用户的自然语言查询提供解释和可执行的代码解决方案。要求是构建一个可扩展的系统,该系统可以将自然语言问题转化为嵌入式JavaScript的HTML代码,并准备立即作为用户可以在屏幕上看到的交互式地图即时渲染。

美联储4月SLOOS调查:银行报告对住宅房地产的需求较弱

Fed April SLOOS Survey: Banks reported Weaker Demand for Residential Real Estate

来自美联储:2025年4月对银行贷款实践的高级贷款官员意见调查2025年4月,高级贷款官员意见调查调查有关银行贷款实践(SLOOS)的变化,在过去三个月中,对企业和家庭的银行贷款和对企业的银行贷款和需求的变化,通常在过去三个月中与企业相对应的2025年的贷款,比较较弱的企业,比较较低的贷款。向各种规模的公司提供商业和工业(C&I)贷款的需求。此外,银行报告说,基本上不变或不变的贷款标准,以及对商业房地产(CRE)贷款的较弱或基本上不变的需求。银行还回答了一系列有关贷款政策变化和对CRE贷款需求的特殊问题。对于所有CRE贷款类别,银行报告说,已收紧了与贷款价值和债务覆盖率相关的政策。对于某些CR

当一家印度银行批量购买前经济顾问的书籍

When an Indian Bank bulk buys books of former economic adviser

一个人甚至不确定如何应对此类新闻发展。印度联合银行购买了前首席经济顾问撰写的一本书的200万本书,该银行在媒体报道称购买价格为7.2.25亿卢比之后,对证券交易所的查询做出了回应,澄清说,尽管确实发生了采购,但不会[…]

AI有助于保持化石燃料活着

AI Is Helping to Keep Fossil Fuels Alive

人工智能(AI)是增长最快的行业之一,需要大量的运行能力。服务器托管,培训和存储信息以及其他基本任务也有助于这一需求。每个查询都有一个成本,最近的政治举动使地球上的事情变得更加艰难。特朗普政府在[…] AI邮政的执行命令的影响正在有助于使化石燃料活着,这首先出现在Unite.ai上。

用duckdb&sql

Analyzing JSON Data with DuckDB & SQL

厌倦了用剧本和正则纠纷json? DuckDB使您可以在JSON文件上运行SQL查询,从而使结构化和半结构化数据分析变得轻而易举。

YouTube测试AI功能,该功能将完全改变您搜索视频的方式

YouTube Tests AI Feature That Will Completely Change How You Search for Videos

YouTube正在测试一个很酷的新型AI驱动功能,该功能可能会使您发现内容的发现。 YouTube不仅显示定期搜索结果,还可以尝试在特定搜索查询后出现的视频旋转木马。该旋转木马将显示相关的视频剪辑,这些视频剪辑与您的搜索上下文相匹配,并提供一种更具交互性和动态的方式来查找视频。新的YouTube AI将向您展示视频片段,这些片段最有可能根据您的搜索内容提供帮助。例如,如果您搜索“最佳噪声耳机”,AI轮播可能会显示Videos The Post YouTube测试的快速剪辑AI功能,这些剪辑将完全改变您在DailyAi上首次出现的视频的方式。

使用Amazon Bedrock和Amazon OpenSearch Service组合关键字和语义搜索文本和图像

Combine keyword and semantic search for text and images using Amazon Bedrock and Amazon OpenSearch Service

在这篇文章中,我们将使用OpenSearch Service构建混合搜索解决方案,该服务由亚马逊泰坦多模式多模式嵌入G1模型通过Amazon Bedrock提供的多模式嵌入。该解决方案演示了如何使用户提交文本和图像作为查询,以从示例零售图像数据集中检索相关结果。

如何用DAX

How to Write Queries for Tabular Models with DAX

简介评估是查询表格模型的陈述。不幸的是,了解SQL或任何其他查询语言无济于事,因为评估是不同的概念。评估只有两个“参数”:您可以传递第三个参数(开始),但是很少使用该参数。但是,DAX查询可以具有其他组件。这些被定义为[…]如何为DAX编写表格模型的查询,首先是朝向数据科学。

美国人正在搜索“美国产品”,从未有过

Americans Are Searching "USA Products" Like Never Before

美国人正在搜索“美国产品”,因为它从未有过beforetariffs旨在将消费者的需求转移到国内生产的商品上。随着外国产品变得越来越昂贵的征收,例如特朗普政府对中国进口的有效关税率145%,消费者开始引起人们的注意。随着外国商品价格上涨的上涨,一些消费者已转向互联网,以确定在美国仍然生产哪些产品。 Google趋势数据显示“美国生产了哪些产品?” 4月中旬到达2004年的数据达到了创纪录的最高点。这些相关的搜索查询处于“突破”领域:所有中国商品的有效关税率为145%,北京周三表示,在短期内开放贸易谈判。在Tit-Tat关税战争中,中国对美国的利益施加了125%的职责。在最近几周,特朗普总统对4

开发聊天机器人应用程序要多少钱?

How Much Does it Cost to Develop A Chatbot App?

开发聊天机器人应用程序要多少钱?聊天机器人是智能工具,可以互动并响应像人类这样的客户的查询。这些节省了大量的时间和金钱,用于提供24*7 […]

Amazon Bedrock代理的企业工作负载的动态文本到SQL

Dynamic text-to-SQL for enterprise workloads with Amazon Bedrock Agents

这篇文章演示了企业如何使用Amazon Bedrock代理实现可扩展的代理To To To-SQL解决方案,并具有高级错误处理工具和自动架构发现以提高数据库查询效率。

使用Amazon Q Business自定义插件构建AIOPS聊天机器人

Building an AIOps chatbot with Amazon Q Business custom plugins

在这篇文章中,我们演示了如何为Amazon Q业务使用自定义插件来构建可以使用自然语言提示与多个API交互的聊天机器人。我们展示了如何构建AIOPS聊天机器人,该聊天机器人使用户可以通过自然语言查询和命令与其AWS基础架构进行交互。聊天机器人能够处理诸如查询有关亚马逊弹性计算云(Amazon EC2)端口的数据和Amazon Simple Storage Service(Amazon S3)的数据库访问设置。

盖洛普民意调查:一半的学校领导人说找到一位好数学老师很难

Gallup Poll: Half of School Leaders Say Finding a Good Math Teacher is Tough

由于该国的小学生努力在数学上取得收益,并继续缺乏竞争前的成就水平 - 一项新的盖洛普民意测验揭示了一个相关的挑战:学校在雇用合格的数学老师方面的困难。回应分析公司12月的查询的1,471名教育领导人中,有将近一半报告说,任务[…]

在亚马逊基岩上使用大型语言模型进行多步任务执行

Using Large Language Models on Amazon Bedrock for multi-step task execution

本文探讨了LLM在通过API执行复杂分析查询中的应用,并特别关注亚马逊基岩。为了证明这一过程,我们提出了一个用例,该系统通过检索,分组和分类数据来识别患者的疫苗数量最少,并最终呈现最终结果。