AWS Lambda – Erste Schritte

Lesen Sie diesen umfassenden Leitfaden, um zu erfahren, wie Sie AWS Lambda zur Verarbeitung von Apache-Kafka-Streams verwenden. Weitere Informationen

Steigern Sie die Leistung Ihrer streambasierten Echtzeitverarbeitung durch Skalierungsverbesserungen bei der Verarbeitung von Apache Kafka mit AWS Lambda, dem bereitgestellten Modus für Kafka-Zuordnungen von Ereignisquellen mit AWS Lambda und der systemeigenen Unterstützung von AWS Lambda für Avro- und Protobuf-formatierte Apache-Kafka-Ereignisse.

Erstellen Sie einen KI-Agenten mithilfe des Strands Agents SDK auf AWS Lambda. Folgen Sie unserer Beispielimplementierung, um einen benutzerorientierten KI-Agenten mit integrierten MCP-Serverfunktionen zu erstellen.

Chatbots bieten einen sofortigen und wirkungsvollen Einstieg in die Einführung generativer KI. Ganz gleich, ob es um die Automatisierung des Kundenservices rund um die Uhr, um KI-gestützten Helpdesk-Support oder um hochentwickelte virtuelle Assistenten geht – AWS Lambda verwaltet den gesamten Chatbot-Workflow: die Vor- und Nachbearbeitung von Anfragen und Antworten, Prompt-Engineering, die Modellauswahl, die Anwendung von Integritätsschutz sowie die Arbeit mit Wissensdatenbanken. Die Serverless-Architektur ermöglicht Ihnen, intelligente Konversationslösungen schnell zu implementieren und zu skalieren – mit der Flexibilität, zwischen verschiedenen großen Sprachmodellen (LLMs) zu wechseln und gleichzeitig Integritätsschutz und vollständige Audit-Funktionen aufrechtzuerhalten.

Beginnen Sie mit dem einfachen No-Code-Assistenten, um KI-Anwendungen für Konversationssuche, KI-generierte Chatbots, Textgenerierung und Textzusammenfassung aus dieser Lösungsbibliothek zu erstellen – ganz ohne tiefgreifende KI-Fachkenntnisse. Verwenden Sie dieses Anwendungsbeispiel, um einen Chatbot mit mehreren Modellen bereitzustellen, der verschiedene Anbieter von großen Sprachmodellen (LLM) nutzt.

Intelligente Dokumentenverarbeitung (IDP) behebt unternehmenskritische Problembereiche, indem es die Extraktion, Analyse und Validierung von Informationen aus verschiedenen Dokumenttypen automatisiert. Mit AWS-Serverless-Services können Sie komplette IDP-Pipelines durch ereignisgesteuerte Workflows und asynchrone Verarbeitung erstellen und verwalten. AWS Lambda wickelt die Dokumentenverarbeitung in großem Maßstab mit nativen Batch-Funktionen ab, während Amazon EventBridge und AWS Step Functions komplexe Workflows orchestrieren und in große Sprachmodelle (LLMs) und bestehende Geschäftssysteme integrieren. Dieser Serverless-Ansatz bietet skalierbare IDP-Lösungen mit hohem Durchsatz, die Genauigkeit und Konformität gewährleisten und gleichzeitig verschiedene Dokumentenformate effizient verarbeiten.

Lesen Sie diesen technischen Blog darüber, wie AWS-Serverless-Services, AWS Lambda, AWS Step Functions und Amazon EventBridge, die in Basismodelle integriert sind, dabei helfen können, die traditionelle manuelle, fehleranfällige Dokumentenverarbeitung schnell in einen automatisierten, genauen und skalierbaren Workflow umzuwandeln, der Daten aus jedem Dokumenttyp extrahieren, normalisieren und zusammenfassen kann.

Nutzen Sie diesen Workshop, um eine automatisierte Lösung zu entwickeln, die die manuelle Dokumentenverarbeitung in einen effizienten Workflow umwandelt, indem wichtige Daten extrahiert und Zusammenfassungen aus PDF-Dokumenten generiert werden, sodass Unternehmen aller Branchen schnell auf wichtige Geschäftsinformationen zugreifen und diese analysieren können. In diesem mehrstufigen Workshop erfahren Sie, wie Sie mithilfe von AWS-KI-Services automatisierte, skalierbare Workflows zur Dokumentenverarbeitung erstellen können, die wertvolle Informationen aus verschiedenen Dokumentenformaten extrahieren, zeitaufwändige manuelle Prozesse ersetzen und komplexe Inhalte branchenübergreifend verarbeiten, darunter Versicherungsansprüche, Hypotheken, Krankenversicherungsansprüche, Verträge und Rechtsverträge.

Die Generierung von Inhalten ist branchenübergreifend eine der gefragtesten generativen KI-Anwendungen – von Marketing und Medien bis hin zu Softwareentwicklung und technischer Dokumentation. Serverless-AWS-Services, AWS Lambda und AWS Step Functions ermöglichen es Ihnen, ausgeklügelte Prompt-Chaining-Workflows zu entwickeln, die an entscheidenden Stellen die Validierung und Verfeinerung von Human-in-the-loop beinhalten. Dieser Serverless-Ansatz ermöglicht die automatische Generierung von Inhalten unter Beibehaltung der menschlichen Kontrolle und gewährleistet durch eine Reihe koordinierter Prompts und Überprüfungsschritte die Qualität und Markenausrichtung.

Erfahren Sie in diesem Blog, wie die TUI Group die Qualität von Inhalten in großem Maßstab sicherstellt und überwacht. Dabei nutzt sie AWS Step Functions, um einen ausgeklügelten Workflow zur Generierung von Inhalten zu orchestrieren, indem sie die AWS-Lambda-Funktionen so koordiniert, dass Batch-Anfragen über mehrere große Sprachmodelle (LLMs) hinweg verarbeitet werden, SEO-Bewertungen über APIs von Drittanbietern validiert und automatisch hochwertige Inhalte (mit einem Wert über der Schwelle von 80 %) in Amazon DynamoDB für die Teamüberprüfung über eine Frontend-Benutzeroberfläche gespeichert werden.

Dieses Anwendungsbeispiel zeigt die Verwendung von Prompt Chaining, um große und ineffiziente Prompts in kleinere Prompts zu zerlegen. Dabei werden speziell entwickelte Modelle mit AWS Lambda und AWS Step Functions verwendet. Das Beispiel zeigt auch, wie Sie eine menschliche Feedback-Schleife einbeziehen können, wenn Sie die Sicherheit und Genauigkeit der Anwendung verbessern müssen.

Erfahren Sie in diesem Blogbeitrag, wie AWS Step Functions einen ausgeklügelten Prompt-Chaining-Workflow orchestriert, der komplexe Aufgaben für große Sprachmodelle (LLM) in überschaubare Teilaufgaben unterteilt. Dabei werden AWS-Lambda-Funktionen für die Verarbeitung, Human-in-the-loop-Prüfungen durch Aufgaben-Token sowie eine ereignisgesteuerte Architektur unter Verwendung von Amazon EventBridge für eine erweiterbare Systemintegration integriert.

Erfahren Sie, wie dieses Anwendungsbeispiel die Erstellung komplexer generativer KI-Anwendungen mithilfe von Prompt-Chaining-Techniken entweder über AWS Step Functions (für die Orchestrierung von AWS-Lambda-Funktionen und über 220 AWS-Services) oder Amazon Bedrock Flows (speziell für Bedrock-spezifische KI-Workflows entwickelt) veranschaulicht. Beide bieten Serverless-Skalierbarkeit mit Features wie Parallelverarbeitung, bedingter Logik und menschlicher Eingabeverarbeitung.