Conceitos básicos do AWS Lambda

Leia este guia completo para saber como usar o AWS Lambda para processar streams do Apache Kafka. Saiba mais

Melhore seu desempenho de processamento em tempo real baseado em stream com melhorias de escalabilidade ao processar o Apache Kafka com o AWS Lambda, o modo provisionado para mapeamentos da origem do evento do Kafka com o AWS Lambda e o suporte nativo do AWS Lambda para eventos Apache Kafka formatados em Avro e Protobuf.

Crie um agente de IA usando o SDK Strands Agents no AWS Lambda. Siga nosso exemplo de implementação para criar um agente de IA sensível ao usuário com recursos integrados do servidor MCP.

Os chatbots oferecem um ponto de entrada imediato e impactante para a adoção da IA generativa. Seja implantado para automação de atendimento ao cliente 24 horas por dia, 7 dias por semana, suporte técnico com inteligência artificial ou assistentes virtuais sofisticados, o AWS Lambda gerencia todo o fluxo de trabalho do chatbot, antes e depois do processamento de solicitações/respostas, engenharia de prompts, seleção de modelos, aplicação de barreiras de proteção e trabalho com bases de conhecimento. A arquitetura sem servidor permite que você implemente e escale rapidamente soluções de conversação inteligentes com a flexibilidade de alternar entre diferentes grandes modelos de linguagem (LLMs), mantendo as barreiras de proteção e recursos completos de auditoria.

Comece com o assistente simples, no-code, para criar aplicações de IA para pesquisa conversacional, chatbots gerados por IA, geração de texto e resumo de texto, com base nesta biblioteca de soluções, tudo isso sem que seja necessária uma experiência profunda em IA. Consulte este exemplo de aplicação para implantar um chatbot multimodelo que aproveita vários provedores de grande modelo de linguagem (LLM).

O Processamento de Documentos Inteligente (IDP) aborda os principais pontos problemáticos da empresa ao automatizar a extração, análise e validação de informações de vários tipos de documentos. Os serviços sem servidor da AWS permitem que você crie e gerencie pipelines completos de IDP por meio de fluxos de trabalho orientados por eventos e processamento assíncrono. O AWS Lambda gerencia o processamento de documentos em grande escala com recursos de lote nativos, enquanto o Amazon EventBridge e o AWS Step Functions orquestram fluxos de trabalho complexos e se integram a grandes modelos de linguagem (LLMs) e sistemas de negócios existentes. Essa abordagem sem servidor oferece soluções de IDP escaláveis e de alto throughput que mantêm a precisão e a conformidade enquanto processam diversos formatos de documentos com eficiência.

Leia este blog técnico sobre como os serviços com tecnologia sem servidor da AWS, o AWS Lambda, o AWS Step Functions e o Amazon EventBridge, integrados aos modelos de base, podem ajudar a transformar rapidamente o processamento tradicional de documentos feito manualmente e propenso a erros em um fluxo de trabalho automatizado, preciso e escalável que pode extrair, normalizar e resumir dados de qualquer tipo de documento.

Use este workshop para criar uma solução automatizada que transforma o processamento manual de documentos em um fluxo de trabalho eficiente, extraindo dados importantes e gerando resumos de documentos PDF, permitindo que organizações de todos os setores acessem e analisem rapidamente informações comerciais críticas. Neste workshop de vários níveis, descubra como criar fluxos de trabalho automatizados e escaláveis de processamento de documentos usando os serviços de IA da AWS que extraem informações valiosas de vários formatos de documentos, substituindo processos manuais demorados, e lidam com conteúdo complexo em todos os setores, como sinistros de seguro, hipotecas, guias de atendimento médico, acordos e contratos legais.

A geração de conteúdo representa uma das aplicações de IA generativa de maior demanda em todos os setores, desde marketing e mídia até desenvolvimento de software e documentação técnica. Os serviços sem servidor da AWS, o AWS Lambda e o AWS Step Functions permitem que você crie fluxos de trabalho sofisticados de encadeamento de prompts que incorporam validação e refinamento seguindo o modelo human-in-the-loop nos principais estágios. Essa abordagem sem servidor permite a geração automatizada de conteúdo, mantendo a supervisão humana, garantindo a qualidade e o alinhamento da marca por meio de uma série de etapas de revisão e prompts coordenados.

Aprenda neste blog como o TUI Group mantém e monitora a qualidade do conteúdo em grande escala, aproveitando o AWS Step Functions para orquestrar um fluxo de trabalho sofisticado de geração de conteúdo coordenando as funções do AWS Lambda para processar solicitações em lote em vários grandes modelos de linguagem (LLMs), validar pontuações de SEO por meio de APIs de terceiros e armazenar automaticamente conteúdo de alta qualidade (acima do limite de pontuação de 80%) no Amazon DynamoDB para análise da equipe por meio de uma interface de usuário front-end.

Este exemplo de aplicação demonstra o uso do encadeamento de prompts para decompor prompts em massa e ineficientes em prompts menores e usar modelos criados especificamente com o AWS Lambda e o AWS Step Functions. O exemplo também mostra como incluir um ciclo de feedback humano quando você precisa melhorar a segurança e a precisão da aplicação.

Aprenda nesta publicação do blog como o AWS Step Functions orquestra um sofisticado fluxo de trabalho de encadeamento de prompts que divide tarefas complexas de grande modelo de linguagem (LLM) em subtarefas gerenciáveis, incorporando funções do AWS Lambda para processamento, análises com o modelo human-in-the-loop por meio de tokens de tarefas e arquitetura orientada por eventos usando o Amazon EventBridge para integração extensível do sistema.

Saiba como este exemplo de aplicação demonstra a criação de aplicações complexas de IA generativa usando técnicas de encadeamento de prompts por meio do AWS Step Functions (para orquestrar funções do AWS Lambda e mais de 220 serviços da AWS) ou de Fluxos do Amazon Bedrock (criado especificamente para fluxos de trabalho de IA específicos do Bedrock), ambos oferecendo escalabilidade sem servidor com recursos como processamento paralelo, lógica condicional e tratamento de entradas humanas.