Introducción a AWS Lambda

Lea esta guía integral para aprender a usar AWS Lambda para procesar transmisiones de Apache Kafka. Más información

Mejore el rendimiento del procesamiento en tiempo real basado en secuencias con las mejoras de escalado al procesar Apache Kafka con AWS Lambda, el modo aprovisionado para las asignaciones de orígenes de eventos de Kafka con AWS Lambda y la compatibilidad nativa de AWS Lambda para eventos de Apache Kafka con el formato Avro y Protobuf.

Cree un agente de IA con el SDK de Strands Agents en AWS Lambda. Siga nuestro ejemplo de implementación para crear un agente de IA que reconozca al usuario con funciones integradas del servidor MCP.

Los chatbots ofrecen un punto de entrada inmediato e impactante para la adopción de la IA generativa. Ya sea que se implemente para la automatización del servicio continuo de atención al cliente, el servicio de asistencia técnica basado en IA o los asistentes virtuales sofisticados, AWS Lambda administra todo el flujo de trabajo de los chatbots: procesamiento previo y posterior de las solicitudes y respuestas, ingeniería de peticiones, selección de modelos, aplicación de barreras de protección y trabajo con bases de conocimiento. La arquitectura sin servidor le permite implementar y escalar rápidamente soluciones conversacionales inteligentes con la flexibilidad de cambiar entre diferentes modelos de lenguaje de gran tamaño (LLM) y, al mismo tiempo, mantener las barreras de protección de seguridad y las capacidades de auditoría completas.

Comience con un asistente sencillo y sin código para crear aplicaciones de IA para la búsqueda conversacional, los chatbots generados por IA, la generación de texto y el resumen de textos, a partir de esta biblioteca de soluciones, todo ello sin necesidad de contar con una amplia experiencia en IA. Consulte este ejemplo de aplicación para implementar un chatbot multimodelo que aproveche varios proveedores de modelos de lenguaje de gran tamaño (LLM).

El procesamiento inteligente de documentos (IDP) aborda los puntos débiles críticos de la empresa al automatizar la extracción, el análisis y la validación de la información de varios tipos de documentos. Los servicios sin servidor de AWS le permiten crear y administrar canalizaciones de IDP completas mediante flujos de trabajo basados en eventos y procesamiento asincrónico. AWS Lambda gestiona el procesamiento de documentos a escala con capacidades de lotes nativas, mientras que Amazon EventBridge y AWS Step Functions organizan flujos de trabajo complejos y se integran con modelos de lenguaje de gran tamaño (LLM) y sistemas empresariales existentes. Este enfoque sin servidor ofrece soluciones de IDP escalables y de alto rendimiento que mantienen la precisión y el cumplimiento, a la vez que procesan de manera eficiente diversos formatos de documentos.

Lea este blog técnico sobre cómo los servicios sin servidor de AWS, AWS Lambda, AWS Step Functions y Amazon EventBridge, integrados con los modelos fundacionales, pueden ayudar a transformar rápidamente el procesamiento manual tradicional de documentos, propenso a errores, en un flujo de trabajo automatizado, preciso y escalable que puede extraer, normalizar y resumir datos de cualquier tipo de documento.

Utilice este taller para crear una solución automatizada que transforme el procesamiento manual de documentos en un flujo de trabajo eficiente mediante la extracción de datos clave y la generación de resúmenes a partir de documentos PDF, lo que permite a las organizaciones de todos los sectores acceder y analizar rápidamente la información empresarial esencial. En este taller de varios niveles, descubra cómo crear flujos de trabajo de procesamiento de documentos automatizados y escalables mediante los servicios de IA de AWS que extraen información valiosa de varios formatos de documentos, sustituyen los procesos manuales que consumen mucho tiempo y gestionan contenido complejo en todos los sectores, como reclamaciones de seguros, hipotecas, reclamaciones de atención médica, contratos y contratos legales.

La generación de contenido representa una de las aplicaciones de IA generativa más demandadas en todos los sectores, desde el marketing y los medios hasta el desarrollo de software y la documentación técnica. Los servicios sin servidor de AWS, AWS Lambda y AWS Step Functions, le permiten crear flujos de trabajo sofisticados de encadenamiento de peticiones que incorporan la validación y el refinamiento de la intervención humana en etapas clave. Este enfoque sin servidor permite la generación automatizada de contenido y, al mismo tiempo, mantiene la supervisión humana, lo que garantiza la calidad y la alineación con la marca mediante una serie de peticiones y pasos de revisión coordinados.

Obtenga información en este blog sobre cómo TUI Group mantiene y supervisa la calidad del contenido a escala, aprovechando AWS Step Functions para organizar un flujo de trabajo sofisticado de generación de contenido mediante la coordinación de las funciones de AWS Lambda para procesar las solicitudes por lotes en varios modelos de lenguaje de gran tamaño (LLM), validar las puntuaciones de SEO mediante API de terceros y almacenar automáticamente contenido de alta calidad (por encima del umbral de puntuación del 80 %) en Amazon DynamoDB para que el equipo lo revise a través de una IU de front-end.

Este ejemplo de aplicación demuestra el uso del encadenamiento de peticiones para descomponer peticiones masivas e ineficientes en peticiones más pequeñas, y el uso de modelos diseñados específicamente con AWS Lambda y AWS Step Functions. El ejemplo también muestra cómo incluir un circuito de retroalimentación humana cuando se necesita mejorar la seguridad y la precisión de la aplicación.

Obtenga información en esta entrada de blog sobre cómo AWS Step Functions organiza un sofisticado flujo de trabajo de encadenamiento de peticiones que divide las tareas complejas del modelo de lenguaje de gran tamaño (LLM) en subtareas administrables, incorporando funciones de AWS Lambda para su procesamiento, revisiones a través de intervención humana mediante tokens de tareas y una arquitectura basada en eventos que utiliza Amazon EventBridge para una integración de sistemas ampliable.

Obtenga información sobre cómo este ejemplo de aplicación demuestra la creación de aplicaciones de IA generativa complejas mediante técnicas de encadenamiento de peticiones a través de AWS Step Functions (para orquestar las funciones de AWS Lambda y más de 220 servicios de AWS) o Amazon Bedrock Flows (diseñado específicamente para los flujos de trabajo de IA específicos de Bedrock), ambos ofrecen escalabilidad sin servidor con características como el procesamiento paralelo, la lógica condicional y el manejo de entradas humanas.