Mise en route d’AWS Lambda

Lisez ce guide de bout en bout pour apprendre à utiliser AWS Lambda afin de traiter des flux Apache Kafka. En savoir plus

Améliorez les performances du traitement de flux en temps réel avec les améliorations de la mise à l’échelle lors du traitement d’Apache Kafka avec AWS Lambda, le mode provisionné pour les mappages des sources d’événements Kafka avec AWS Lambda et la prise en charge native par AWS Lambda des événements Apache Kafka au format Avro et Protobuf.

Créer un agent d’IA à l’aide du SDK Strands Agents sur AWS Lambda. Suivez notre exemple d’implémentation pour créer un agent d’IA adapté à l’utilisateur avec des fonctionnalités intégrées de serveur MCP.

Les chatbots constituent un point d’entrée immédiat et efficace pour l’adoption de l’IA générative. Qu’ils soient déployés pour l’automatisation du service client 24 h sur 24/7 j sur 7, l’assistance du centre d’aide basée sur l’IA ou sous forme d’assistants virtuels sophistiqués, AWS Lambda gère l’ensemble du flux de travail des chatbots : pré- et post-traitement des requêtes/réponses, ingénierie de prompt, sélection de modèles, application de barrières de protection et utilisation de bases de connaissances. L’architecture sans serveur vous permet de mettre en œuvre et de mettre à l’échelle rapidement des solutions conversationnelles intelligentes, avec la flexibilité nécessaire pour passer d’un grand modèle de langage (LLM) à un autre tout en maintenant des barrières de protection de sécurité et des capacités d’audit complètes.

Commencez par l’assistant simple sans programmation pour créer, à partir de cette bibliothèque de solutions, des applications d’IA pour la recherche conversationnelle, des chatbots générés par l’IA, la génération de texte et la synthétisation de texte, le tout sans nécessiter d’expertise approfondie en IA. Consultez cet exemple d’application pour déployer un chatbot multimodèle qui s’appuie sur différents fournisseurs de grands modèles de langage (LLM).

Le traitement intelligent des documents (IDP) répond aux difficultés critiques des entreprises en automatisant l’extraction, l’analyse et la validation des informations provenant de différents types de documents. Les services sans serveur AWS vous permettent de créer et de gérer des pipelines IDP complets au moyen de flux de travail basés sur les événements et du traitement asynchrone. AWS Lambda gère le traitement des documents à grande échelle grâce à des fonctionnalités natives de traitement par lots, tandis qu’Amazon EventBridge et AWS Step Functions orchestrent des flux de travail complexes et s’intègrent à de grands modèles de langage (LLM) et aux systèmes métier existants. Cette approche sans serveur fournit des solutions IDP évolutives à haut débit qui maintiennent la précision et la conformité tout en traitant efficacement divers formats de documents.

Lisez cet article de blog technique pour découvrir comment les services sans serveur AWS, AWS Lambda, AWS Step Functions et Amazon EventBridge, intégrés à des modèles de fondation, peuvent rapidement transformer le traitement traditionnel, manuel et sujet aux erreurs des documents en un flux de travail automatisé, précis et à l’échelle capable d’extraire, de normaliser et de synthétiser les données de tout type de document.

Utilisez cet atelier pour créer une solution automatisée qui transforme le traitement manuel des documents en un flux de travail efficace en extrayant les données clés et en générant des synthèses à partir de documents PDF, ce qui permet aux organisations de tous les secteurs d’accéder rapidement à des informations métier critiques et de les analyser. Dans cet atelier multiniveau, découvrez comment créer des flux de travail automatisés et évolutifs de traitement des documents à l’aide de services d’IA AWS qui extraient des informations utiles de divers formats de documents, remplacent les processus manuels chronophages et gèrent des contenus complexes dans tous les secteurs, comme les demandes d’indemnisation, les prêts hypothécaires, les demandes de remboursement de soins de santé, les contrats et les contrats juridiques.

La génération de contenu représente l’une des applications d’IA générative les plus demandées dans tous les secteurs, du marketing et des médias au développement logiciel et à la documentation technique. Les services sans serveur AWS, AWS Lambda et AWS Step Functions, vous permettent de créer des flux de travail sophistiqués d’enchaînement des prompts qui intègrent une validation et un affinement avec intervention humaine à des étapes clés. Cette approche sans serveur permet d’automatiser la génération de contenu tout en maintenant une supervision humaine, ce qui garantit la qualité et l’alignement sur la marque grâce à une série de prompts coordonnés et d’étapes de revue.

Découvrez dans cet article de blog comment TUI Group maintient et surveille la qualité du contenu à grande échelle en s’appuyant sur AWS Step Functions pour orchestrer un flux de travail sophistiqué de génération de contenu, en coordonnant des fonctions AWS Lambda afin de traiter des requêtes par lots sur plusieurs grands modèles de langage (LLM), de valider les scores SEO via des API tierces et de stocker automatiquement du contenu de haute qualité (au-dessus du seuil de score de 80 %) dans Amazon DynamoDB afin que l’équipe puisse le réviser au moyen d’une interface utilisateur front-end.

Cet exemple d’application illustre l’utilisation de l’enchaînement des prompts pour décomposer un prompt volumineux et inefficace en prompts plus petits, ainsi que l’utilisation de modèles sur mesure avec AWS Lambda et AWS Step Functions. L’exemple montre également comment inclure une boucle de retour humaine lorsque vous devez améliorer la sécurité et la précision de l’application.

Découvrez dans cet article de blog comment AWS Step Functions orchestre un flux de travail sophistiqué d’enchaînement des prompts qui décompose les tâches complexes faisant appel à un grand modèle de langage (LLM) en tâches secondaires faciles à gérer, en intégrant des fonctions AWS Lambda pour le traitement, des revues avec intervention humaine au moyen de jetons de tâche et une architecture basée sur les événements utilisant Amazon EventBridge pour une intégration extensible des systèmes.

Découvrez comment cet exemple d’application montre la création d’applications d’IA générative complexes à l’aide de techniques d’enchaînement des prompts, soit avec AWS Step Functions (pour orchestrer des fonctions AWS Lambda et plus de 220 services AWS), soit avec Amazon Bedrock Flows (solution sur mesure pour les flux de travail d’IA propres à Bedrock), ces deux options offrant une capacité de mise à l’échelle sans serveur avec des fonctionnalités comme le traitement parallèle, la logique conditionnelle et la gestion des interventions humaines.