Category: Artificial Intelligence

Sample Client For Amazon Bedrock 是一款针对与 Amazon bedrock 服务的个人应用客户端，本文简称 Sample Client。软件服务端建议部署在 AWS 海外区域（例如 us-east-1），应用仅需部署一套，即可实现企业内外的多个用户同时使用。帮助有兴趣的 IT 人员和开发人员体验和评测 Anthropic Claude 3 等大模型的能力。

代码伴侣是一类基于大型语言模型（LLMs）的智能化编程工具，它可以通过自然语言理解和代码生成能力，为程序员提供高效、准确的代码编写辅助，从而使整个软件开发过程更加流畅高效。本文旨在利用 SageMaker Endpoint 部署开源代码模型，并通过开源插件 Continues 完成整个代码助手的开发。

AI Character 角色扮演应用中的聊天对话管理是生成式 AI 在实际应用中的一个重要场景，需要借助数据库来有效管理大量的对话数据，以确保角色表现的连贯性和自然性，体现场景的快速响应和高频互动。

在本文中，我们将介绍如何基于 Amazon Bedrock 托管的 SDXL 基础模型构建一个 Slack 图像生成助手 App。该 Slack App 允许 Slack 用户通过发送文本提示来请求生成图像，并将生成的图像直接发送到 Slack 频道。这不仅为团队提供了一种创建视觉内容的简单方式，而且还可以促进协作和讨论。

以客户的实际场景出发，介绍了全语音智能问答在 Amazon 云上，通过 SageMaker 和 Bedrock 服务提供的能力进行落地的实践，本文中的示例脚本和代码，可以供感兴趣的小伙伴在类似的业务场景中，方便快捷地进行语音问答对话助手的集成实施和优化。

在当今全球化的环境中，高质量的翻译服务变得越来越重要。大语言模型凭借其强大的语言理解和生成能力，在翻译任务中表现出色。通过精心设计的提示词（prompts），LLM 能够更好地理解翻译场景，产出符合特定业务需求的翻译结果。然而，在涉及大量专业术语的特定领域中，LLM 的原生翻译能力往往显得力不从心。本文将探讨如何结合多个AWS服务来增强 LLM 的翻译能力，特别是在处理专业术语时的表现。

集成 Dify 和 AWS Service 实现更具灵活性的翻译工作流，本文介绍了集成两者的机制和具体方法，并给出了案例。

AIOps 的全称为 Artificial Intelligence for IT Operations，即为 IT 运维服务的人工智能。AIOps 是将人工智能和大数据分析技术应用于 IT 运维领域，旨在提高运维效率、自动化运维流程。AIOps 系统能够持续收集IT系统的各种运行数据，利用机器学习算法分析这些数据，及时发现异常情况、故障根源，并提供智能化的修复建议。它可以减轻运维人员的工作强度，提高故障处理效率。

生成式人工智能（Generative AI）激发了企业的想象力，并不断推动全球各行各业各种规模企业的客户体验转型。在拥有数十亿个参数的大型语言模型（LLM）和转换器神经网络的推动下，人工智能的功能实现了飞跃，为新型工作效率提升、创意功能等打开了大门。

这是有关确保生成式人工智能安全的系列文章的第 3 部分。我们建议首先阅读综述性博文确保生成式人工智能安全：生成 […]