Bắt đầu với AWS Lambda

Đọc hướng dẫn toàn diện này để tìm hiểu cách sử dụng AWS Lambda để xử lý các luồng Apache Kafka. Tìm hiểu thêm

Nâng cao hiệu năng xử lý dữ liệu theo thời gian thực dựa trên luồng với các cải tiến về khả năng điều chỉnh quy mô khi xử lý Apache Kafka bằng AWS Lambda, chế độ cung cấp trước cho Ánh xạ nguồn sự kiện Kafka với AWS Lambda và khả năng hỗ trợ gốc của AWS Lambda đối với các sự kiện Apache Kafka có định dạng Avro và Protobuf.

Tạo Tác tử AI bằng SDK Strands Agents trên AWS Lambda. Làm theo triển khai mẫu của chúng tôi để xây dựng Tác tử AI có khả năng nhận biết người dùng với các tính năng máy chủ MCP được tích hợp.

Chatbot là điểm khởi đầu nhanh chóng và hiệu quả để ứng dụng AI tạo sinh. Dù được triển khai để tự động hóa dịch vụ khách hàng 24/7, hỗ trợ bộ phận trợ giúp bằng AI hay xây dựng các trợ lý ảo tiên tiến, AWS Lambda quản lý toàn bộ quy trình làm việc của chatbot – từ tiền xử lý và hậu xử lý yêu cầu/phản hồi, tạo câu lệnh, lựa chọn mô hình, áp dụng quy tắc bảo vệ đến làm việc với các cơ sở kiến thức. Kiến trúc phi máy chủ cho phép bạn nhanh chóng triển khai và điều chỉnh quy mô các giải pháp hội thoại thông minh, đồng thời linh hoạt chuyển đổi giữa các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) khác nhau mà vẫn duy trì các quy tắc bảo vệ bảo mật và đầy đủ khả năng kiểm tra, kiểm toán.

Bắt đầu với trình hướng dẫn đơn giản, không cần mã từ thư viện giải pháp này để xây dựng các ứng dụng AI cho tìm kiếm hội thoại, chatbot do AI tạo, tạo văn bản và tóm tắt văn bản mà không cần có chuyên môn sâu về AI. Tham khảo ví dụ ứng dụng này để triển khai chatbot đa mô hình, tận dụng các nhà cung cấp mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) khác nhau.

Xử lý tài liệu thông minh (IDP) giải quyết những vấn đề cấp thiết của doanh nghiệp bằng cách tự động hóa việc trích xuất, phân tích và xác thực thông tin từ nhiều loại tài liệu khác nhau. Các dịch vụ phi máy chủ của AWS cho phép bạn xây dựng và quản lý các quy trình IDP hoàn chỉnh thông qua quy trình làm việc dựa trên sự kiện và xử lý không đồng bộ. AWS Lambda xử lý quy mô xử lý tài liệu với khả năng hàng loạt gốc, trong khi Amazon EventBridge và AWS Step Functions điều phối các quy trình công việc phức tạp và tích hợp với các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) và các hệ thống kinh doanh hiện có. Phương pháp phi máy chủ này cung cấp các giải pháp IDP có khả năng mở rộng và thông lượng cao, duy trì độ chính xác và khả năng tuân thủ đồng thời xử lý hiệu quả nhiều định dạng tài liệu khác nhau.

Đọc blog kỹ thuật này về cách các dịch vụ phi máy chủ AWS, AWS Lambda, AWS Step Functions và Amazon EventBridge, được tích hợp với các mô hình nền tảng có thể giúp nhanh chóng chuyển đổi xử lý tài liệu thủ công truyền thống, dễ bị lỗi thành quy trình làm việc tự động, chính xác và có thể mở rộng có thể trích xuất, bình thường hóa và tóm tắt dữ liệu từ bất kỳ loại tài liệu nào.

Sử dụng hội thảo này để xây dựng giải pháp tự động hóa, chuyển đổi quy trình xử lý tài liệu thủ công thành quy trình làm việc hiệu quả bằng cách trích xuất dữ liệu chính và tạo bản tóm tắt từ tài liệu PDF, giúp các tổ chức trong nhiều ngành nhanh chóng truy cập và phân tích thông tin kinh doanh quan trọng. Trong hội thảo nhiều cấp độ này, hãy tìm hiểu cách xây dựng quy trình xử lý tài liệu tự động, có khả năng mở rộng bằng các dịch vụ AI của AWS để trích xuất thông tin có giá trị từ nhiều định dạng tài liệu khác nhau, thay thế các quy trình thủ công tốn thời gian và xử lý nội dung phức tạp trong nhiều ngành, chẳng hạn như yêu cầu bồi thường bảo hiểm, hồ sơ vay thế chấp, yêu cầu thanh toán bảo hiểm y tế, hợp đồng và hợp đồng pháp lý.

Tạo nội dung là một trong những ứng dụng AI tạo sinh có nhu cầu cao nhất trong nhiều ngành, từ tiếp thị và truyền thông đến phát triển phần mềm và tài liệu kỹ thuật. Các dịch vụ phi máy chủ của AWS, AWS Lambda và AWS Step Functions, cho phép bạn xây dựng các quy trình nối chuỗi câu lệnh phức tạp, kết hợp việc xác thực và tinh chỉnh có sự tham gia của con người ở các giai đoạn quan trọng. Phương pháp phi máy chủ này cho phép tự động tạo nội dung đồng thời duy trì sự giám sát của con người, đảm bảo chất lượng và sự nhất quán với thương hiệu thông qua một loạt câu lệnh và bước đánh giá được phối hợp.

Tìm hiểu từ blog này cách TUI Group duy trì và giám sát chất lượng nội dung trên quy mô lớn, tận dụng AWS Step Functions để điều phối quy trình tạo nội dung tinh vi bằng cách phối hợp các chức năng AWS Lambda để xử lý các yêu cầu hàng loạt trên nhiều mô hình ngôn ngữ lớn (LLM), xác thực điểm SEO thông qua API của bên thứ ba và tự động lưu trữ nội dung chất lượng cao (trên ngưỡng điểm 80%) trong Amazon DynamoDB để xem xét nhóm thông qua giao diện người dùng front-end .

Ví dụ ứng dụng này thể hiện việc sử dụng nối chuỗi câu lệnh để phân tách câu lệnh hàng loạt và không hiệu quả thành các câu lệnh nhỏ hơn và sử dụng các mô hình được xây dựng có mục đích sử dụng AWS Lambda và AWS Step Functions. Ví dụ cũng cho thấy cách bổ sung vòng phản hồi của con người khi bạn cần cải thiện tính an toàn và độ chính xác của ứng dụng.

Tìm hiểu từ bài đăng trên blog này về cách AWS Step Functions điều phối quy trình làm việc nối chuỗi câu lệnh tinh vi phân chia các tác vụ mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) phức tạp thành các tác vụ phụ có thể quản lý, kết hợp các hàm AWS Lambda để xử lý, đánh giá con người trong vòng lặp thông qua token tác vụ và kiến trúc hướng sự kiện sử dụng Amazon EventBridge để tích hợp hệ thống có thể mở rộng.

Tìm hiểu cách ví dụ ứng dụng này thể hiện việc xây dựng các ứng dụng AI tạo sinh phức tạp bằng cách sử dụng các kỹ thuật nối chuỗi câu lệnh thông qua AWS Step Functions (để điều phối các hàm AWS Lambda và hơn 220 dịch vụ AWS) hoặc Amazon Bedrock Flows (được xây dựng theo mục đích cho quy trình công việc AI dành riêng cho Bedrock), cả hai đều cung cấp khả năng điều chỉnh quy mô phi máy chủ với các tính năng như xử lý song song, logic có điều kiện và xử lý đầu vào của con người.