Агенты Amazon Bedrock
Создайте условия для автоматизации многоэтапных задач с помощью приложений на основе генеративного искусственного интеллекта, обеспечив бесперебойное взаимодействие с системами компании, API и источниками данныхДемонстрация агентов Amazon Bedrock
Агенты Amazon Bedrock используют рассуждения базовых моделей (FM), API и данных для разбивки запросов пользователей, сбора соответствующей информации и эффективного выполнения задач, что позволяет командам сосредоточиться на важной работе. Создать агента просто и быстро, его настройка занимает всего несколько шагов. Агенты теперь включают хранение памяти для бесперебойной работы задач и ограничения Amazon Bedrock для встроенной безопасности и надежности. Чтобы удовлетворять более сложные потребности, Amazon Bedrock поддерживает совместную работу нескольких специализированных агентов, что позволяет им сплоченно решать сложные бизнес-задачи.
Многоагентная совместная работа
Многоагентная совместная работа Amazon Bedrock позволяет разработчикам создавать, развертывать и управлять несколькими специализированными агентами, которые эффективно функционируют вместе для решения все более сложных бизнес-процессов. Каждый агент занимается конкретными задачами под руководством диспетчера, который разбивает сложные процессы на управляемые этапы для обеспечения точности и надежности. Автоматизируя эти сложные операционные процессы, компании могут освободить свои команды от операционной нагрузки, что позволит им сосредоточиться на инновациях и получении реальной прибыли для бизнеса.
Поисковая расширенная генерация
Сервис «Агенты Amazon Bedrock» безопасно подключается к корпоративным источникам данных и дополняет запрос пользователя нужной информацией для создания точного ответа. Например, если пользователь задаст вопрос о допустимости страховой выплаты, агент RAG изучит информацию в базе знаний и сопоставит страховой иск с политикой допустимости: «Вам необходимо предоставить копию водительского удостоверения, фотографии поврежденного автомобиля и заполненный отчет о ДТП».
Координация и выполнение многоэтапных задач
Клиенты могут создать агент в Amazon Bedrock всего за несколько простых шагов, что ускоряет процесс внедрения приложений на основе генеративного искусственного интеллекта. Сначала клиенты выбирают модель и создают несколько инструкций на естественном языке (например, «вы агент по управлению запасами, который определяет наличие продуктов в системе инвентаризации»). Агенты организуют и анализируют задачу и разбивают ее на правильную логическую последовательность, используя возможности осмысливания базовых моделей. Агенты автоматически вызывают необходимые интерфейсы API для взаимодействия с системами и процессами компании, чтобы выполнить запрос и параллельно определить, могут ли они продолжить работу или нужно собрать дополнительную информацию.
Сохранение памяти между взаимодействиями
Агенты Amazon Bedrock могут сохранять память между последовательными взаимодействиями, обеспечивая более персонализированный и удобный пользовательский интерфейс. Эта функция позволяет агентам запоминать прежние взаимодействия, что повышает точность для многоэтапных задач. Пользователи получат более точные рекомендации и смогут сохранять контекст общения, что обеспечивает более слаженное и эффективное взаимодействие с агентом.
Интерпретация кода
Агенты Amazon Bedrock поддерживают возможность динамически создавать и выполнять код в безопасной среде. Это позволяет автоматизировать сложные аналитические запросы, ответы на которые раньше добывались с трудом и только через модельные рассуждения. Пользователи могут использовать эту возможность для широкого спектра сложных сценариев использования, таких как анализ данных, визуализация данных и решение математических задач.
Подсказки по цепочке рассуждений
Агенты Amazon Bedrock автоматически создают шаблон подсказки на основе инструкций пользователя, группы действий и баз знаний. Этот шаблон можно использовать в качестве основы для дальнейшей доработки автоматически генерируемого шаблона подсказки, чтобы повысить удобство для пользователей. Можно также обновлять данные, вводимые пользователем, план оркестрации и ответ базовой модели. Наконец, возможность изменять шаблон подсказки позволяет эффективнее контролировать оркестрацию агентов.
Начало работы
Нашли то, что искали сегодня?
Сообщите нам, как мы могли бы улучшить качество контента на наших страницах.