ما المقصود بـ Amazon Bedrock؟
Amazon Bedrock هي خدمة مُدارة بالكامل توفر مجموعةً من نماذج التأسيس (FMs) عالية الأداء من شركات الذكاء الاصطناعي الكبيرة مثل AI21 Labs وAnthropic وCohere وMeta، وMistral AI وStability AI وAmazon عبر واجهة برمجة تطبيقات واحدة، إلى جانب مجموعة واسعة من الإمكانات التي تحتاجها في بناء تطبيقات الذكاء الاصطناعي المولّد مع الحفاظ على الأمان والخصوصية والتحلي بالمسؤولية في استخدام الذكاء الاصطناعي. باستخدام Amazon Bedrock، يُمكنك بسهولة تجربة وتقييم أهم نماذج التأسيس (FMs) لحالة الاستخدام لديك، وتخصيصها بطريقة خاصة من خلال بياناتك باستخدام تقنيات مثل الضبط الدقيق والتوليد المعزّز للاسترداد (RAG)، وإنشاء وكلاء تنفذ المهام باستخدام أنظمة المؤسسة ومصادر البيانات لديك. نظرًا إلى أن Amazon Bedrock تعمل بلا خادم، لن تضطر إلى إدارة أي بنية تحتية، ويمكنك دمج إمكانات الذكاء الاصطناعي المولّد ونشرها بأمان في تطبيقاتك باستخدام خدمات AWS التي تعرفها بالفعل.
كيف يبتكر العملاء باستخدام الذكاء الاصطناعي المولّد على Amazon Bedrock
عرض توضيحي حول Amazon Bedrock
شاهد هذا الفيديو لترى Swami Sivasubramanian، الذي يشغل منصب Vice President of Data and AI في AWS، وهو يقدم عرضًا توضيحيًا يسلّط الضوء على كيفية استخدام Amazon Bedrock بمؤسستك لإنشاء تطبيقات الذكاء الاصطناعي المولّد باستخدام بياناتك لخلق تجارب عملاء جديدة.
كل ما تحتاجه لبناء تطبيقات الذكاء الاصطناعي المولِّد
الاختيار من بين مجموعة من نماذج FMs الرائدة
تساعدك Amazon Bedrock على التكيف بسرعة والاستفادة من أحدث ابتكارات الذكاء الاصطناعي المولّد مع سهولة الوصول إلى مجموعة مختارة من نماذج التأسيس (FMs) عالية الأداء من شركات الذكاء الاصطناعي الرائدة مثل AI21 Labs وAnthropic وCohere وMeta وMistral AI وStability AI وAmazon. يمنحك الوصول إلى API فردية لـ Amazon Bedrock، بغض النظر عن النماذج التي تختارها، المرونة في استخدام نماذج FMs المختلفة والترقية إلى أحدث إصدارات النماذج ذات الحد الأدنى من تغييرات التعليمات البرمجية.
تكييف النماذج بشكل خاص بما يناسب بياناتك
يتيح لك تخصيص النموذج تقديم تجارب مستخدم متميزة ومخصصة. لتخصيص النماذج لمهام محددة، يمكنك ضبط نماذج FMs بشكل خاص باستخدام مجموعات البيانات المصنفة الخاصة بك ببضع نقرات فقط. تدعم Amazon Bedrock الضبط الدقيق لنماذج Cohere Command وMeta Llama 2 وAmazon Titan Text Lite وExpress وAmazon Titan Multimodal Embeddings وAmazon Titan Image Generator. لتكييف نماذج Amazon Titan Text مع مجالك ونطاقك، يمكنك استخدام التدريب السابق المستمر مع البيانات غير المصنفة. من خلال الضبط الدقيق والتدريب السابق المستمر، تنسخ Amazon Bedrock نسخة منفصلة من نموذج FM الأساسي لا يمكن الوصول إليها إلا من خلالك، ولا تُستخدم بياناتك لتدريب النماذج الأساسية الأصلية.
تقديم مزيد من استجابات نموذج FM ذات الصلة
لتزويد نموذج FM بمعلومات محدثة مخصصة، تستخدم المؤسسات تقنية RAG التي تجلب البيانات من مصادر بيانات الشركة وتثري الأمر بتلك البيانات لتقديم استجابات أكثر صلة ودقة. قواعد المعرفة بـ Amazon Bedrock هي إمكانية RAG مُدارة بالكامل تسمح لك بتخصيص استجابات نموذج FM ببيانات الشركة المناسبة للسياق وذات الصلة. تعمل قواعد المعرفة لـ Amazon Bedrock على أتمتة سير عمل RAG الشامل، بما في ذلك الاستيعاب والاسترجاع وتعزيز الأوامر والاستشهادات، ما يلغي الحاجة إلى كتابة تعليمات برمجية مخصصة لدمج مصادر البيانات وإدارة الاستعلامات.
تنفيذ المهام المعقدة عبر أنظمة الشركة
يخطط وكلاء Amazon Bedrock للمهام متعددة الخطوات وينفذونها باستخدام أنظمة الشركة ومصادر البيانات، بدءًا من الإجابة عن أسئلة العملاء حول توفر منتجك وحتى تلقي طلباتهم. باستخدام Amazon Bedrock، يمكنك إنشاء وكيل ببضع نقرات فقط عن طريق تحديد نموذج FM أولاً وتزويده بإمكانية الوصول إلى أنظمة مؤسستك وقواعد المعرفة ووظائف AWS Lambda لتنفيذ واجهات APIs بأمان. يحلل الوكيل طلب المستخدم ويستدعي تلقائيًا واجهات APIs ومصادر البيانات اللازمة لتلبية الطلب. يتيح لك وكلاء Amazon Bedrock القيام بكل هذا بأمان وخصوصية دون الحاجة إلى تصميم الأوامر أو إدارة سياق الجلسة أو تنسيق المهام يدويًا.