تخصيص تطبيقاتك

يمكنك تدريب نموذج تأسيس لتحسين أدائه في مهام متخصصة — وهي عملية تُعرف بالضبط الدقيق — أو إعادة تدريبه مسبقًا بتعريفه على أنواع محددة من البيانات، في ما يُعرف بالتدريب المسبق المستمر. وتستطيع تخصيص نماذج التأسيس بما يتناسب مع متطلباتك المحددة لتعزيز أدائها في المهام المتخصصة.

أتمتة بيانات Amazon Bedrock هي واجهة برمجة تطبيقات (API) مُدارة بالكامل تتيح دمجها بسلاسة ضمن تطبيقاتك الحالية. وهي تعمل على تبسيط تطوير تطبيقات الذكاء الاصطناعي المولّد وأتمتة عمليات سير العمل التي تشمل المستندات والصور والصوت ومقاطع الفيديو.

• تطوير حلول أتمتة تعتمد على البيانات متعددة الأنماط، تشمل معالجة المستندات بذكاء وتحليل الوسائط ومهام أخرى موجهة بالذكاء الاصطناعي
• تقديم دقة رائدة على مستوى الصناعة بتكلفة منخفضة، مدعومة بميزات مثل الربط البصري المرفق بدرجات ثقة لتوضيح النتائج، وآليات مدمجة لتقليل حالات الهلوسة
• بفضل التكامل مع قواعد المعرفة في Amazon Bedrock، أصبح من الممكن توليد معلومات ثرية وذات مغزى من المحتوى المتعدد الأنماط وغير المنظم، لتقديم إجابات أكثر صلة ودقة في سياق التوليد المعزز بالاسترداد (RAG).

من خلال نقل معرفة بين النماذج في Amazon Bedrock، تستطيع الاستفادة من نماذج صغيرة وسريعة ومنخفضة التكلفة تحقق دقة عالية وموجهة لحالات الاستخدام، تضاهي أداء النماذج المتقدمة في Amazon Bedrock. تعد النماذج المقطرة في Amazon Bedrock أسرع بنسبة تصل إلى 500% وأقل تكلفة بنسبة تصل إلى 75% من النماذج الأصلية، مع فقدان دقة أقل من 2% لحالات الاستخدام مثل التوليد المعزز بالاسترداد (RAG).

• اضبط النموذج "الطالب" باستخدام النموذج "المعلّم" يمتلك مستوى الدقة المطلوب 
• تحقيق أقصى قدر من أداء النموذج من خلال تجميع البيانات الخاصة
• خفض التكلفة من خلال جلب بيانات الإنتاج. تتيح لك ميزة نقل معرفة بين النماذج (Model Distillation) إدخال الأوامر، ثم تستخدمها لإنشاء الاستجابات وضبط نماذج الطالب بدقة.
• تعزيز دقة التنبؤ في استدعاء الوظائف للوكلاء. يساعد ذلك على تمكين النماذج الأصغر من الدقة في التنبؤ باستدعاء الوظائف للمساعدة في تحقيق أزمنة استجابة أسرع بكثير وتكاليف تشغيلية أقل.