Generative AI Application Builder in AWS

Schnelle Entwicklung und Bereitstellung produktionsreifer Anwendungen für generative KI

Übersicht

Der Generative AI Application Builder in AWS vereinfacht die Entwicklung, das schnelle Experimentieren und den Einsatz von Anwendungen für generative künstliche Intelligenz (KI), ohne dass umfassende Erfahrungen mit KI erforderlich sind. Diese AWS-Lösung beschleunigt die Entwicklung und optimiert Experimente, indem sie Ihnen hilft, Ihre geschäftsspezifischen Daten und Dokumente zu erfassen, die Leistung großer Sprachmodelle (LLMs) zu bewerten und zu vergleichen, schnell erweiterbare Anwendungen zu erstellen und diese Anwendungen mit einer Architektur für Unternehmen bereitzustellen. 

Der Generative AI Application Builder in AWS umfasst Integrationen mit Amazon Bedrock und den darin enthaltenen LLMs. Darüber hinaus verfügt diese Lösung über vorgefertigte Konnektoren zu Anbietern wie Anthropic und Hugging Face und ermöglicht Verbindungen zu einem Modell Ihrer Wahl über LangChain oder AWS Lambda. Beginnen Sie mit dem No-Code-Bereitstellungsassistenten, um generative KI-Anwendungen für Konversationssuche, KI-generierte Chatbots, Textgenerierung und Textzusammenfassung zu erstellen.

Vorteile

Schnelles Experimentieren

Mit dieser Lösung können Benutzer schnell experimentieren, da der Aufwand entfällt, der für die Bereitstellung mehrerer Instances mit unterschiedlichen Konfigurationen und für den Vergleich von Ergebnissen und Leistung erforderlich ist. Experimentieren Sie mit mehreren Konfigurationen verschiedener LLMs, Prompt Engineering, Wissensdatenbanken für Unternehmen und anderen Parametern.

Konfigurierbarkeit

Mit vorgefertigten Konnektoren zu einer Vielzahl von LLMs, wie z. B. den über Amazon Bedrock verfügbaren Modellen und den externen Anbietern Anthropic und Hugging Face, bietet Ihnen diese Lösung die Flexibilität, das Modell Ihrer Wahl sowie die von Ihnen bevorzugten AWS- und führenden FM-Services bereitzustellen.

Produktionsreife

Diese Lösung basiert auf den Entwicklungsprinzipien von AWS Well-Architected und bietet Sicherheit und Skalierbarkeit auf Unternehmensniveau mit hoher Verfügbarkeit und geringer Latenz. Dadurch wird eine nahtlose Integration in Ihre Anwendungen mit hohen Leistungsstandards gewährleistet.

Erweiterbare modulare Architektur

Erweitern Sie die Funktionalität dieser Lösung, indem Sie Ihre vorhandenen Projekte integrieren oder zusätzliche AWS-Services nativ verbinden. Da es sich um eine Open-Source-Anwendung handelt, können Sie die enthaltene LangChain-Orchestrierungsservice-Ebene oder Lambda-Funktionen verwenden, um eine Verbindung mit den Services Ihrer Wahl herzustellen.

Technische Details

Sie können diese Architektur mithilfe des Implementierungsleitfadens und der zugehörigen AWS-CloudFormation-Vorlage, die zwei separate Architekturen bereitstellt, automatisch bereitstellen:

  1. Bereitstellungs-Dashboard – Das Bereitstellungs-Dashboard ist eine Web-Benutzeroberfläche (UI), die Administratorbenutzern als Verwaltungskonsole zum Anzeigen, Verwalten und Erstellen ihrer Anwendungsfälle dient. Dieses Dashboard ermöglicht es Kunden, mithilfe mehrerer Konfigurationen von LLMs und Daten schnell mit Anwendungen für generative KI zu experimentieren, zu iterieren und bereitzustellen.
  2. Textanwendungsfall – Der Testanwendungsfall ermöglicht es Benutzern, mithilfe generativer KI eine Benutzeroberfläche in natürlicher Sprache zu erleben. Dieser Anwendungsfall kann in neue oder bestehende Anwendungen integriert werden und kann über das Bereitstellungs-Dashboard oder unabhängig über eine angegebene URL bereitgestellt werden.
  • Bereitstellungs-Dashboard
  • Anwendungsfall-Text
Über diese Bereitstellung
  • Datum der Veröffentlichung
Bereitstellungsoptionen
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Amazon Bedrock

Der einfachste Weg, Anwendungen für generative KI mit Basismodellen zu erstellen und zu skalieren.

Weitere Informationen 
Leitfaden für Bereitstellungen generativer KI mit Amazon Sagemaker JumpStart

Dieser Leitfaden zeigt, wie Sie ein von Amazon SageMaker JumpStart bereitgestelltes Modell der generativen künstlichen Intelligenz (KI) einsetzen, um mithilfe des AWS Cloud Development Kit (AWS CDK) einen asynchronen SageMaker-Endpunkt zu erstellen.

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Dieser Leitfaden zeigt, wie eine Anwendung erstellt wird, mit der Benutzer mithilfe von Abfragen in natürlicher Sprache (NLQ) Fragen direkt an relationale Datenbanken stellen können.

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