Начало работы с AWS Lambda

Прочитайте это подробное руководство, чтобы узнать, как использовать AWS Lambda для обработки потоков Apache Kafka. Подробнее

Повышайте производительность потоковой обработки данных в реальном времени благодаря улучшениям масштабирования при обработке Apache Kafka с помощью AWS Lambda, режиму с предварительно выделенными ресурсами для сопоставлений источников событий Kafka в AWS Lambda и встроенной поддержке AWS Lambda событий Apache Kafka в форматах Avro и Protobuf.

Создайте агента ИИ с помощью Strands Agents SDK в AWS Lambda. Следуйте нашему примеру реализации, чтобы создать агента ИИ с учетом информации о пользователе и интегрированными возможностями сервера MCP.

Чат-боты предлагают быстрый и эффективный способ начать внедрение генеративного ИИ. Будь то автоматизация круглосуточного обслуживания клиентов, поддержка службы помощи на основе ИИ или сложные виртуальные ассистенты, AWS Lambda управляет всем рабочим процессом чат-бота: предварительной и последующей обработкой запросов и ответов, разработкой промптов, выбором моделей, применением защитных механизмов и работой с базами знаний. Бессерверная архитектура позволяет быстро внедрять и масштабировать интеллектуальные решения для диалогового взаимодействия, гибко переключаясь между различными большими языковыми моделями (LLM) и одновременно обеспечивая защитные механизмы безопасности и возможность полного аудита.

Начните с простого мастера без написания кода, который позволяет создавать приложения на основе ИИ для поиска в формате диалога, чат-ботов с генеративным ИИ, генерации и суммаризации текста из этой библиотеки решений, не требуя глубоких знаний в области ИИ. Используйте этот пример приложения, чтобы развернуть мультимодельный чат-бот, использующий большие языковые модели (LLM) от разных поставщиков.

Интеллектуальная обработка документов (IDP) устраняет критически важные проблемы предприятий, автоматизируя извлечение, анализ и проверку информации из различных типов документов. Бессерверные сервисы AWS позволяют создавать и управлять полными конвейерами интеллектуальной обработки документов (IDP) с помощью событийно-ориентированных рабочих процессов и асинхронной обработки. AWS Lambda обеспечивает масштабируемую обработку документов благодаря встроенным возможностям пакетной обработки, а Amazon EventBridge и AWS Step Functions оркестрируют сложные рабочие процессы и интегрируются с большими языковыми моделями (LLM) и существующими бизнес-системами. Этот бессерверный подход позволяет создавать масштабируемые решения для интеллектуальной обработки документов (IDP) с высокой пропускной способностью, которые обеспечивают точность и соответствие требованиям при эффективной обработке документов различных форматов.

Прочитайте эту техническую статью в блоге, чтобы узнать, как бессерверные сервисы AWS, AWS Lambda, AWS Step Functions и Amazon EventBridge в сочетании с базовыми моделями могут помочь быстро преобразовать традиционную ручную и подверженную ошибкам обработку документов в автоматизированный, точный и масштабируемый рабочий процесс, позволяющий извлекать, нормализовать и суммировать данные из документов любого типа.

На этом практическом семинаре вы сможете создать автоматизированное решение, преобразующее ручную обработку документов в эффективный рабочий процесс за счет извлечения ключевых данных и создания сводок по документам в формате PDF, что позволит организациям из различных отраслей быстро получать доступ к важной деловой информации и анализировать ее. На этом многоуровневом практическом семинаре вы узнаете, как создавать автоматизированные и масштабируемые рабочие процессы обработки документов с помощью сервисов ИИ AWS, которые извлекают ценную информацию из документов различных форматов, заменяя трудоемкий ручной процесс и обрабатывая сложный контент в различных отраслях, включая страховые претензии, ипотечные документы, страховые медицинские заявления, договоры и юридические документы.

Генерация контента является одним из наиболее востребованных применений генеративного ИИ в различных отраслях, от маркетинга и медиа до разработки программного обеспечения и создания технической документации. Бессерверные сервисы AWS, AWS Lambda и AWS Step Functions позволяют создавать сложные рабочие процессы с цепочками промптов, предусматривающие проверку и доработку человеком на ключевых этапах. Этот бессерверный подход позволяет автоматизировать генерацию контента, сохраняя контроль со стороны человека и обеспечивая качество и соответствие бренду благодаря серии скоординированных промптов и этапов проверки.

Узнайте из этой статьи в блоге, как TUI Group обеспечивает и контролирует качество контента в больших масштабах, используя AWS Step Functions для оркестрации сложного рабочего процесса генерации контента: координируя функции AWS Lambda для обработки пакетных запросов с помощью нескольких больших языковых моделей (LLM), проверяя показатели SEO через сторонние API и автоматически сохраняя высококачественный контент (выше порогового значения оценки 80 %) в Amazon DynamoDB для проверки командой через интерфейс.

Этот пример приложения демонстрирует использование цепочки промптов для разбиения объемного и неэффективного промпта на более мелкие промпты с применением специализированных моделей с помощью AWS Lambda и AWS Step Functions. В этом примере также показано, как добавить цикл обратной связи с участием человека, если необходимо повысить безопасность и точность приложения.

Из этой публикации в блоге вы узнаете, как AWS Step Functions оркестрирует сложный рабочий процесс с цепочками промптов, разбивая сложные задачи больших языковых моделей (LLM) на более управляемые подзадачи, используя функции AWS Lambda для обработки, проверку человеком в процессе с помощью токенов задач и событийно-ориентированную архитектуру на основе Amazon EventBridge для расширяемой интеграции системы.

На этом примере приложения показано создание сложных приложений на основе генеративного ИИ с использованием методов построения цепочек промптов с помощью AWS Step Functions (для оркестрации функций AWS Lambda и более 220 сервисов AWS) или Amazon Bedrock Flows (предназначенного специально для рабочих процессов на основе ИИ в Bedrock). Оба варианта обеспечивают бессерверное масштабирование и поддерживают такие функции, как параллельная обработка, условная логика и обработка ввода от человека.