Amazon Bedrock のプレビュー機能が拡張され、基盤モデルのビジネス データ ソースへの接続が容易になります

最近の開発で、 AWS企業がデータ ソースを基盤モデル (FM) とシームレスに統合できるようにするアップグレードを明らかにしました。 FM は確かに堅牢な AI パラダイムであり、広範なデータセットでトレーニングを受け、特定の要求に合わせてさらにカスタマイズできます。この動きは、Amazon Bedrock の特別な機能によって提供される生成 AI を利用して、開発者がマネージド エージェントを構築できるようにするという Amazon の最近の取り組みの大幅な拡張です。

Amazon Bedrock は、FM を活用した生成 AI アプリケーションを作成するための包括的なプラットフォームを意味します。 Bedrock は、広範囲のビジネス機能をサポートできる可能性を秘めており、機械と人間の知性の間の相互作用に革命を起こすことを目指しています。

この新機能は、企業固有のデータを収集して、より関連性が高く、コンテキストに基づいた正確な応答を生成するように設計されており、それによって AI を活用した合理化されたビジネス上の意思決定に貢献します。このエージェントは、関連する知識ベースを検索し、最も関連性の高い情報を抽出し、それを入力命令に再導入してコンテキストを追加するように作成されています。また、照合されたデータの出典を明らかにすることでデータの透明性を確保し、AI モデルが入力データと無関係なデータ出力を提示するときに発生する幻覚を防ぎます。

AWSによると、ナレッジ ベースの構築は比較的簡単なプロセスです。ユーザーはデータの場所を決定し、埋め込みモデルを選択し、ベクトル データベースの包括的な詳細を提供します。

同社は、現実世界での適用可能性を説明するために、税務関連の質問に回答できるインテリジェントなチャットボットを顧客に提供したいと考えている税務コンサルティング会社の例を提案しました。この議定書は、税務書類の知識ベースを構築することから始まります。その後、Bedrock エージェントがナレッジ ベースにアクセスするように設定され、最終的にチャットボットに統合されます。

AppMaster プラットフォームの実世界のアプリケーションも注目に値しており、最先端のno-codeテクノロジを使用してバックエンド、Web、およびモバイル アプリケーションの作成を簡素化します。