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亚马逊Bedrock Agents:让AI为企业自动化流程变得轻松高效

GPT-4o画布生成的图片

亚马逊Bedrock Agents是AWS最新推出的产品,旨在帮助企业构建功能强大的生成式AI应用,这些应用可以自动执行多步骤任务。这些应用可以简化工作流程,从公司数据源中快速检索相关信息,并处理复杂交互,从而提高效率并降低成本。

Amazon Bedrock 的关键功能
  1. 检索增强生成(RAG) Amazon Bedrock 代理使用检索增强生成构建,能够安全地连接到组织的知识库,并通过检索相关数据生成准确的响应。这使得它们非常适合处理客户咨询、索赔处理或分析财务记录等场景。例如,当被询问关于索赔资格时,代理会从数据源获取必要的细节,从而得出精确且有用的结论。

  2. 编排与执行 创建一个 Amazon Bedrock 代理很简单——首先选择一个模型并提供描述所需功能的自然语言指令(例如,“库存管理代理”)。代理使用底层模型的推理能力将任务分解成逻辑序列,调用必要的 API 并与不同的系统交互以完成请求。

  3. 代码解释 Bedrock 代理支持实时代码生成和执行,允许自动化复杂的查询,并支持如数据分析和可视化等复杂用例。这种安全的动态代码解释功能使您能够解决超越标准模型推理范围的高级问题。

  4. 控制与异步执行 使用 Bedrock 代理,您可以在任务的适当阶段重新获得控制。这种控制机制帮助集成自定义业务逻辑,并支持异步执行——需要时间处理的任务可以在后台运行而不中断整体工作流程。

  5. 记忆保留 记忆保留对于创建个性化体验至关重要。Amazon Bedrock 代理能够记住历史交互,提供无缝的跨多个交互协助。这种能力大大增强了用户体验,使代理能够提供推荐和上下文连续性,提高多步骤任务的有效性。

  6. 可追溯性和透明度 Amazon Bedrock 代理提供思想链可追溯性,允许开发人员查看代理的推理过程。这有助于故障排除、理解编排流程并提高代理的整体性能。提供决策过程的完整透明度使开发人员能够迭代设计并构建差异化、用户导向的应用程序。

  7. 提示工程与定制 Bedrock 代理根据初始用户指令自动生成提示模板。开发人员可以进一步优化这些提示,以提高代理的准确性和有效性,调整指令、编排计划以及由基础模型生成的响应。这种灵活性对于根据具体用例定制代理非常重要。

场景应用

亚马逊Bedrock可以应用于多种场景,比如:

  • 通过与数据库集成,自动处理复杂客户查询,以实现客户支持自动化。
  • 在保险领域进行索赔处理,利用编排来审核文件和资格。
  • 通过跟踪产品可用性并无缝执行相关操作来管理供应链库存。
开始使用Amazon Bedrock代理

创建代理非常简单,这让开发人员能够快速地将AI驱动的自动化带入他们的业务。

这里是一个使用Python入门Amazon Bedrock Agents并创建简单代理的示例。

请确保在开始之前已安装 AWS Python 开发工具包(boto3)。

    pip install boto3

接下来,你就可以使用以下代码创建一个具有基本功能的智能体:

试试看!

    import boto3  

    # 初始化Bedrock客户端  
    bedrock_client = boto3.client('bedrock', region_name='us-west-2')  

    # 创建一个代理  
    response = bedrock_client.create_agent(  
        AgentName='SimpleAgent',  
        AgentDescription='一个简单的库存管理代理示例',  
        Instructions='库存管理代理',  
        ModelArn='arn:aws:bedrock:model/...'  # 这是用于指定模型的ARN 
    )  

    print("代理创建成功:", response)

这个示例使用boto3设置了一个基本的代理服务。确保将ModelArn调整为你的特定基础模型的ARN。通过这些基础知识,你可以进一步扩展这些功能,与其它AWS服务交互,并以自定义编排。

结论部分

Amazon Bedrock Agents代表了使用生成式AI自动化业务流程的重大飞跃。凭借检索增强型生成、动态代码运行、内存持久性和可追溯性等功能,它们提供了强大的工具,可以转换工作流程,降低成本,提高效率。不论是库存管理、索赔自动化,还是执行自定义业务逻辑,Bedrock Agents都简化了在AWS上开发和部署智能交互式AI应用的过程。

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