Structured Onboarding Key to Keeping Nurses at the Bedside
当医院构建以最佳实践为导致的登机计划时，它们不仅会减少营业额；他们保留了患者的信任，机构知识和专业的未来。邮政为使护士保持在床边的邮政钥匙首先出现在教育和职业新闻上。
Extracting Structured Data with LangExtract: A Deep Dive into LLM-Orchestrated Workflows
构建用于结构化智能的模块化工作流程的指南，以langextract提取结构化数据：深入研究LLM式工作流程，首先是朝向数据科学。
REFINE: A Structured Approach to AI Prompting for Educators
相关的播客情节人工智能（AI）都在这里，在许多数字工具中，教师已经用于课程计划，分级和评估。这些平台在设计教学材料和评估方面做了很多繁重的工作。如果您已经有一个适合您上下文的工具，那么您可能不会感到[…]帖子完善：AI的结构化方法提示教育工作者首先出现在Catlin Tucker博士上。
Using Google’s LangExtract and Gemma for Structured Data Extraction
使用Google的LangeXtract和Gemma进行结构化数据提取，从langeXtract和llms帖子中有效，准确地从长期的非结构化文本中提取结构化信息，首先是朝向数据科学的。
Structured light manipulates material properties and reveals atomic changes in nanocrystals
Rensselaer理工学院（RPI）的科学与工程学院的研究人员正在探索用光操纵物质的新方法，以解锁新一代的计算机芯片，光伏电池和其他高级材料。
Generating Structured Outputs from LLMs
流行技术概述将LLM的输出限制为预定义的示例，该示例生成了从LLMS生成结构化输出，这首先出现在数据科学方面。
A structured approach for identifying disease analogs
付款人在做出定价和覆盖范围的决定时通常会考虑疾病类似物。这些疾病类似物可以为折扣水平，事先授权/利用管理以及药物的成本分担层提供信息。然而，传统上，疾病类似物是临时选择的。在最近的JMCP论文中，标题为“识别的结构化方法……
AI judging AI: Scaling unstructured text analysis with Amazon Nova
在这篇文章中，我们强调了如何在亚马逊基岩中部署多个生成AI模型，以指示LLM模型创建文本响应的主题摘要。然后，我们展示如何使用多个LLM模型作为陪审团来审查这些LLM生成的摘要，并分配评分来判断摘要标题和摘要描述之间的内容一致性。
Structured outputs with Amazon Nova: A guide for builders
，我们启动了约束解码，以便在使用结构化输出工具时提供可靠性。现在，可以与Amazon Nova Foundation模型（FMS）一起使用工具来根据复杂的模式提取数据，从而将工具使用错误降低了95％以上。在这篇文章中，我们探讨了如何将Amazon Nova FMS用于结构化输出用例。
了解如何使用自定义插件增强Amazon Q，以将语义搜索功能与精确的AWS支持数据相结合。该解决方案通过将结构化数据查询与抹布架构集成在一起，从而使分析问题更准确地答案，从而使团队可以将原始支持案例和健康事件转换为可行的见解。发现这种增强的体系结构如何进行精确的数值分析，同时保持自然语言互动以改善运营决策。
Structured 'bridge' protein links disordered gene regulators to control gene expression
在人体的每个细胞内部是控制哪些基因在正确的位置和时间表达的蛋白质。然而，有趣的是，许多参与基因调节的最重要的蛋白质缺乏稳定的结构。这些混乱的分子如何引起精确的基因表达已成为分子生物学领域的一个高度争议的问题。
Query Amazon Aurora PostgreSQL using Amazon Bedrock Knowledge Bases structured data
在这篇文章中，我们讨论了如何使您的Amazon Aurora PostgreSQL兼容版数据可通过Amazon Bedrock知识库进行自然语言查询，同时保持数据新鲜度。
America's "Healthcare" System Is Now A Structured Financial Skim/Scam
美国的“医疗保健”系统现在是由查尔斯·休·史密斯（Charles Hugh Smith）通过twominds博客，“医疗保健”，Grift，Grift，Graft，欺诈和财务化的撇渣 /骗局 /骗局的结构化财务脱毛 /扫描，将破产国家。目前配置的现有配置将使国家本身破产。这本关于没有并发症的婴儿现在如何添加了第三个主题：“医疗保健”系统的tragi-som-comic精神错乱和荒谬性，该系统已被归一化的是，这是唯一的可能的方法来组织：揭示她的婴儿也收到了一项账单，该账单总计高达12,761.30美元，而无需保险。对于他们现在的五口之家而言，每月的保险费用为2500美元，比他们只有四口之家增加了
Choosing the right approach for generative AI-powered structured data retrieval
在这篇文章中，我们探讨了五种不同的模式，用于在AWS中实现LLM驱动的结构化数据查询功能，包括直接对话接口，BI工具增强功能以及自定义的文本到SQL解决方案。
Structured data response with Amazon Bedrock: Prompt Engineering and Tool Use
我们演示了两种使用Amazon Bedrock生成结构化响应的方法：与Converse API一起使用及时工程和工具。及时的工程是灵活的，可与基岩型号（包括没有工具使用支持的型号）一起使用，并处理各种模式类型（例如，开放API模式），使其成为一个很好的起点。工具使用提供了更大的可靠性，一致的结果，无缝的API集成以及JSON模式的运行时验证，以增强控制。
How Anomalo solves unstructured data quality issues to deliver trusted assets for AI with AWS
在这篇文章中，我们探讨了如何将Anomalo与Amazon Web服务（AWS）AI和机器学习（AI/ML）一起使用，以简介，验证和清洁非结构化的数据收集，以将您的数据湖转换为可信赖的生产AI AI Initiative。
Build conversational interfaces for structured data using Amazon Bedrock Knowledge Bases
本文提供了使用实用的代码示例和模板配置结构化数据检索解决方案的说明。它涵盖了实施样本和其他注意事项，使您能够快速构建和扩展对话数据界面。
