Agents d'Amazon Bedrock

Permettre aux applications d'IA générative d'exécuter des tâches en plusieurs étapes dans les systèmes et les sources de données de l'entreprise
capture d'écran des instructions d'agents d'amazon bedrock

Création automatique d'une requête

Les agents d'Amazon Bedrock créent une requête à partir des instructions fournies par le développeur (par exemple, « Vous êtes un agent d'assurance dont le but est de traiter les réclamations en cours »), des détails de l'API nécessaires pour effectuer les tâches et des informations sur les sources de données de l'entreprise provenant de bases de connaissances. La création automatique de requêtes permet d'économiser des semaines d'expérimentation avec des requêtes pour différents FM.

agents d'amazon bedrock base de données vectorielles

Génération augmentée d'extraction

Les agents d'Amazon Bedrock se connectent en toute sécurité aux sources de données de votre entreprise, convertissent automatiquement les données en représentations numériques et complètent la demande de l'utilisateur avec les bonnes informations pour générer une réponse précise et pertinente. Par exemple, si l'utilisateur pose des questions sur les documents requis pour les réclamations, l'agent recherchera des informations dans la base de connaissances appropriée de votre choix (telle que le moteur vectoriel pour Amazon OpenSearch sans serveur, Pinecone ou Redis Enterprise Cloud) et fournira une réponse : « Vous devez présenter votre permis de conduire, des photos de la voiture endommagée et un rapport d'accident ».

plan d'orchestration

Orchestrer et exécuter des tâches en plusieurs étapes

Les clients peuvent créer un agent dans Amazon Bedrock en quelques clics, ce qui réduit le temps nécessaire à l'intégration de capacités d'IA générative dans les applications. Les clients sélectionnent d'abord le modèle de leur choix et rédigent quelques instructions en langage naturel (par exemple, « vous êtes un agent du service clientèle sympathique » et « vérifiez la disponibilité des produits dans le système d'inventaire »). Les agents orchestrent et analysent la tâche et la décomposent dans la séquence logique correcte en utilisant les capacités de raisonnement du FM. Les agents appellent automatiquement les API nécessaires pour effectuer des transactions avec les systèmes et les processus de l'entreprise afin de répondre à la demande, déterminant en cours de route s'ils peuvent continuer ou s'ils ont besoin de recueillir des informations supplémentaires. 

capacité de raisonnement de la chaîne de pensée des agents

Suivez le raisonnement de la chaîne de pensée (CoT)

Vous pouvez suivre le plan de raisonnement et d'orchestration de l'agent grâce à la fonctionnalité de suivi. Grâce à ces informations, vous pouvez facilement résoudre différents problèmes d'orchestration afin d'orienter le modèle vers le comportement souhaité pour une meilleure expérience utilisateur. De plus, vous pouvez revoir les étapes et ajuster les instructions au fur et à mesure que vous itérez sur l'application. Grâce à une visibilité complète sur le raisonnement du modèle, vous pouvez créer des applications différenciées plus rapidement.

modifier l'écran de requête de base

Ingénierie de requête

Les agents d'Amazon Bedrock créent automatiquement un modèle de requête à partir des instructions utilisateur, du groupe d'action et des bases de connaissances. Vous pouvez utiliser ce modèle comme référence pour affiner davantage le modèle de requête généré automatiquement afin d'améliorer l'expérience utilisateur. Vous pouvez également mettre à jour les entrées utilisateur, le plan d'orchestration et la réponse des FM. Enfin, la possibilité de modifier le modèle de requête vous permet de mieux contrôler l'orchestration des agents.

Création automatique d’une requête

Amazon Bedrock crée une requête à partir des instructions fournies par le développeur (par exemple, « vous êtes un agent d’assurance dont le but est de traiter les réclamations en cours »), des détails de l’API nécessaires pour effectuer les tâches et des informations sur les sources de données de l’entreprise provenant de bases de connaissances telles que le moteur vectoriel pour Amazon OpenSearch sans serveur, Pinecone, et Redis Enterprise Cloud. La création automatique de requêtes permet d’économiser des semaines d’expérimentation avec des requêtes pour différents FM.

Création automatique d’une requête

Amazon Bedrock crée une requête à partir des instructions fournies par le développeur (par exemple, « vous êtes un agent d’assurance dont le but est de traiter les réclamations en cours »), des détails de l’API nécessaires pour effectuer les tâches et des informations sur les sources de données de l’entreprise provenant de bases de connaissances telles que le moteur vectoriel pour Amazon OpenSearch sans serveur, Pinecone, et Redis Enterprise Cloud. La création automatique de requêtes permet d’économiser des semaines d’expérimentation avec des requêtes pour différents FM.

Plan d’orchestration

Les agents d’Amazon Bedrock orchestrent la tâche demandée par l’utilisateur, telle que « envoyer un rappel à tous les assurés ayant des documents en attente », en la divisant en sous-tâches plus petites, telles que la réception des réclamations pour une certaine période, l’identification des documents requis et l’envoi de rappels. L’agent détermine la bonne séquence de tâches et gère tous les scénarios d’erreur en cours de route.

Plan d’orchestration

Les agents d’Amazon Bedrock orchestrent la tâche demandée par l’utilisateur, telle que « envoyer un rappel à tous les assurés ayant des documents en attente », en la divisant en sous-tâches plus petites, telles que la réception des réclamations pour une certaine période, l’identification des documents requis et l’envoi de rappels. L’agent détermine la bonne séquence de tâches et gère tous les scénarios d’erreur en cours de route.

Génération augmentée d’extraction

Les agents d’Amazon Bedrock se connectent en toute sécurité aux sources de données de votre entreprise, convertissent automatiquement vos données en représentations numériques et complètent la demande de l’utilisateur avec les bonnes informations pour générer une réponse plus précise et plus pertinente. Par exemple, si l’utilisateur pose des questions sur les documents requis pour les réclamations, l’agent recherchera des informations dans la base de connaissances appropriée de votre choix (telle que le moteur vectoriel pour Amazon OpenSearch sans serveur, Pinecone ou Redis Enterprise Cloud) et fournira la bonne réponse : « Vous avez besoin d’un permis de conduire, de photos de la voiture et d’un rapport d’accident ».

Génération augmentée d’extraction

Les agents d’Amazon Bedrock se connectent en toute sécurité aux sources de données de votre entreprise, convertissent automatiquement vos données en représentations numériques et complètent la demande de l’utilisateur avec les bonnes informations pour générer une réponse plus précise et plus pertinente. Par exemple, si l’utilisateur pose des questions sur les documents requis pour les réclamations, l’agent recherchera des informations dans la base de connaissances appropriée de votre choix (telle que le moteur vectoriel pour Amazon OpenSearch sans serveur, Pinecone ou Redis Enterprise Cloud) et fournira la bonne réponse : « Vous avez besoin d’un permis de conduire, de photos de la voiture et d’un rapport d’accident ».