Nozioni di base di AWS Lambda

Leggi questa guida completa per scoprire come usare AWS Lambda per elaborare i flussi in Apache Kafka. Ulteriori informazioni

Migliora le prestazioni dell’elaborazione in tempo reale basata sul flusso con miglioramenti della scalabilità durante l’elaborazione di Apache Kafka con AWS Lambda, modalità con provisioning per Kafka Event Source Mappings con AWS Lambda e supporto nativo di AWS Lambda per eventi Apache Kafka in formato Avro e Protobuf.

Crea un agente IA utilizzando Strands Agents SDK su AWS Lambda. Segui la nostra implementazione di esempio per creare un agente IA consapevole dell’utente con funzionalità del server MCP integrate.

I chatbot offrono un punto di ingresso immediato e di grande impatto per l’adozione dell’IA generativa. AWS Lambda gestisce l’intero flusso di lavoro dei chatbot, siano essi implementati per automatizzare il servizio clienti 24 ore su 24, 7 giorni su 7, per fornire supporto help desk basato sull’IA o sofisticati assistenti virtuali: pre e post-elaborazione di richieste/risposte, progettazione dei prompt, selezione dei modelli, applicazione dei guardrail e utilizzo delle knowledge base. L’architettura serverless consente di implementare e scalare rapidamente soluzioni conversazionali intelligenti con la flessibilità di passare da un modello linguistico di grandi dimensioni (LLM) all’altro mantenendo i guardrail di sicurezza e le funzionalità di audit complete.

Utilizza la semplice procedura guidata senza codice per creare applicazioni di IA per la ricerca conversazionale, chatbot generati dall’IA, generazione e riepilogo del testo, da questo elenco di soluzioni, senza una conoscenza approfondita dell’IA Fai riferimento a questo esempio di applicazione per implementare un chatbot multimodello che sfrutta vari provider di modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM)

L’elaborazione intelligente dei documenti (IDP) risolve i punti critici aziendali automatizzando l’estrazione, l’analisi e la convalida delle informazioni da vari tipi di documenti. I servizi serverless di AWS consentono di creare e gestire pipeline IDP complete tramite flussi di lavoro basati su eventi ed elaborazione asincrona. AWS Lambda gestisce l’elaborazione dei documenti su larga scala con funzionalità batch native, mentre Amazon EventBridge e AWS Step Functions orchestrano flussi di lavoro complessi e si integrano con modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) e sistemi aziendali esistenti. Questo approccio serverless offre soluzioni IDP scalabili e a throughput elevato che mantengono l’accuratezza e la conformità elaborando diversi formati di documenti in modo efficiente.

Leggi questo blog tecnico su come i servizi serverless di AWS, AWS Lambda, AWS Step Functions e Amazon EventBridge, integrati con i modelli di fondazione, possano aiutare a trasformare rapidamente la tradizionale elaborazione manuale di documenti soggetta a errori in un flusso di lavoro automatizzato, accurato e scalabile in grado di estrarre, normalizzare e riassumere i dati da qualsiasi tipo di documento.

Usa questo workshop per creare una soluzione automatizzata che trasformi l’elaborazione manuale dei documenti in un flusso di lavoro efficiente estraendo i dati chiave e generando riepiloghi dai documenti PDF, consentendo alle organizzazioni di tutti i settori di accedere e analizzare rapidamente le informazioni aziendali critiche. In questo workshop a più livelli scopri come creare flussi di lavoro di elaborazione dei documenti automatizzati e scalabili utilizzando i servizi IA di AWS che estraggono informazioni di valore da documenti di diversi formati, sostituendo i lunghi processi manuali, e come gestire contenuti complessi in diversi settori, ad esempio richieste di risarcimento assicurativo, mutui, richieste di assistenza sanitaria, contratti e contratti legali.

La generazione di contenuti rappresenta una delle applicazioni di IA generativa più richieste in tutti i settori, dal marketing e i media allo sviluppo di software fino alla documentazione tecnica. I servizi serverless di AWS, AWS Lambda e AWS Step Functions consentono di creare sofisticati flussi di lavoro di concatenamento di prompt che incorporano la convalida e il perfezionamento con supervisione umana nelle fasi chiave. Questo approccio serverless consente la generazione automatica di contenuti pure mantenendo la supervisione umana, garantendo la qualità e l’allineamento del marchio attraverso una serie di prompt e passaggi di revisione coordinati.

Scopri da questo blog in che modo TUI Group mantiene e monitora la qualità dei contenuti su larga scala, sfruttando AWS Step Functions per orchestrare un sofisticato flusso di lavoro di generazione di contenuti attraverso il coordinamento delle funzioni AWS Lambda per elaborare richieste batch su più modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM), convalidare i punteggi SEO tramite API di terze parti e archiviare automaticamente contenuti di alta qualità (superiore alla soglia di punteggio dell’80%) in Amazon DynamoDB per la revisione del team tramite un’interfaccia utente front-end.

Questo esempio di applicazione dimostra l’uso del concatenamento di prompt per scomporre prompt di massa e inefficienti in prompt più piccoli, e l’utilizzo di modelli creati appositamente utilizzando AWS Lambda e AWS Step Functions. L’esempio mostra anche come includere un ciclo di feedback umano quando è necessario migliorare la sicurezza e la precisione dell’applicazione.

Scopri da questo post del blog come AWS Step Functions orchestra un sofisticato flusso di lavoro di concatenamento di prompt che suddivide le attività complesse del modello linguistico di grandi dimensioni (LLM) in sotto-attività gestibili, incorporando funzioni AWS Lambda per l’elaborazione, revisioni umane tramite token di attività e architettura basata sugli eventi che utilizza Amazon EventBridge per l’integrazione estensibile dei sistemi.

Scopri in quali modi questo esempio di applicazione fornisce una dimostrazione della creazione di complesse applicazioni di IA generativa utilizzando tecniche di concatenamento di prompt tramite AWS Step Functions (per orchestrare funzioni AWS Lambda e oltre 220 servizi AWS) o Amazon Bedrock Flows (creato appositamente per flussi di lavoro IA specifici di Bedrock), entrambi con scalabilità serverless con funzionalità come elaborazione parallela, logica condizionale e gestione degli input umani.