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Personalize suas aplicações
Personalize com segurança aplicações e agentes de IA generativa para melhorar a precisão e a relevância
Crie aplicações de IA seguras e personalizadas com dados empresariais
As organizações podem potencializar seus dados empresariais exclusivos para criar experiências diferenciadas para seus negócios. Usando técnicas como geração aumentada via recuperação (RAG), ajuste fino de modelos, destilação de modelos e processamento de dados multimodais, é possível criar aplicações de IA generativa sob medida para casos de uso específicos. Mantenha controle total sobre informações sensíveis: seus dados nunca são utilizados para treinar modelos básicos nem compartilhados com nenhum provedor de modelos, incluindo a Amazon.
Torne a IA exclusivamente sua
Combine várias ferramentas de personalização para treinar modelos em seus dados e maximizar a performance e a precisão do modelo para seus requisitos exclusivos
Amazon Bedrock Knowledge Bases
O Amazon Bedrock Knowledge Bases oferece um fluxo de trabalho de RAG gerenciado e completo que permite criar aplicações de IA generativa altamente precisas, com baixa latência, seguras e personalizadas, incorporando informações contextuais das suas próprias fontes de dados.
- Fluxos de trabalho de RAG completos
- Conecte FMs e agentes com segurança a fontes de dados
- Forneça respostas precisas em runtime
Ajuste fino supervisionado
Treine modelos de base com seus próprios dados para melhorar a performance em tarefas específicas. O ajuste fino ensina aos modelos sua terminologia exclusiva, estilo de redação, formatos de saída e conhecimento específico do domínio, tornando-os mais precisos e consistentes
para seus casos de uso.
Use o ajuste fino quando precisar de modelos para:
- Seguir estruturas de saída ou requisitos de formatação específicos
- Dominar vocabulário especializado, linguagem técnica ou terminologia interna
- Imitar um tom, voz ou estilo de marca específico
- Melhorar a precisão em tarefas repetitivas e bem definidas
Ajuste fino por reforço
O Ajuste fino por reforço melhora a precisão do modelo usando feedback sobre as respostas em vez de grandes conjuntos de dados. Você ensina aos modelos o que é “bom” avaliando seus resultados, permitindo que eles aprendam suas preferências e padrões de qualidade com feedback iterativo. Use o ajuste fino por reforço quando tiver critérios de sucesso claros, mas dados de treinamento limitados, ou quando seus requisitos evoluírem com o tempo. O Ajuste fino por reforço no Amazon Bedrock oferece ganhos de precisão de 66% em média em relação aos modelos básicos.
Automação de dados
O Amazon Bedrock Data Automation é uma API totalmente gerenciada que pode ser facilmente integrada às suas aplicações. Ele simplifica o desenvolvimento de aplicações de IA generativa e automatiza fluxos de trabalho envolvendo documentos, imagens, áudios e vídeos.
- Crie soluções inteligentes de processamento de documentos, análises de mídia e outras soluções de automação multimodal centradas em dados
- Precisão líder do setor a um custo mais baixo, juntamente com recursos como fundamentação visual com pontuações de confiança para explicabilidade e mitigação incorporada de alucinações
- Integrado com o Amazon Bedrock Knowledge Bases, facilitando a geração de informações significativas a partir de conteúdo multimodal não estruturado para fornecer respostas mais relevantes para RAG.
Destilação de modelos
Com o Amazon Bedrock Model Distillation, é possível usar modelos menores, mais rápidos e mais econômicos, que fornecem uma precisão específica para cada caso de uso que é comparável aos modelos mais avançados do Amazon Bedrock. No Amazon Bedrock, os modelos destilados fornecem uma performance até 500% mais rápida e reduzem os custos em até 75%, apresentando menos de 2% de perda de precisão em casos de uso como a RAG.
- Ajuste um modelo “aprendiz” com um modelo “instrutor” que tenha a precisão que você deseja.
- Maximize a performance de modelos destilados com a síntese de dados proprietários
- Reduza os custos incorporando seus dados de produção. Com o Model Distillation, você pode fornecer prompts e, em seguida, usá-los para gerar respostas e ajustar os modelos aprendizes.
- Aumente a precisão da previsão de chamadas de funções para agentes. Permita que modelos menores prevejam chamadas de funções com precisão para ajudar a proporcionar tempos de resposta substancialmente mais rápidos e custos operacionais mais baixos
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