Як AWS Bedrock покращує розробку чат-ботів за допомогою генеративного ШІ - javascript.org.ua

текст перекладу

AWS Bedrock став трансформаційною платформою для розробників, які прагнуть інтегрувати можливості генеративного ШІ в розробку чат-ботів. Надаючи спрощений спосіб доступу до основних ШІ моделей, AWS Bedrock зменшує складність створення, навчання та налаштування чат-ботів. Ця стаття розгляне, як AWS Bedrock підтримує застосування генеративного ШІ, зосереджуючись на його можливостях, інтеграції робочих процесів і покроковому керівництві по реалізації.

Основні можливості AWS Bedrock для розробки чат-ботів

AWS Bedrock надає доступ до попередньо навчених основних моделей від різних постачальників, що дозволяє розробникам експериментувати та розгортати ШІ-застосунки без необхідності керувати підлягаючою інфраструктурою. Основні можливості включають:

Підтримка кількох моделей: AWS Bedrock пропонує вибір основних моделей, включаючи моделі, оптимізовані для розуміння природної мови, спілкування та завдань з міркуваннями. Розробники можуть вибрати моделі, що найкраще відповідають вимогам їх чат-бота.
Доступ через API: Завдяки інтеграції через API, розробники можуть викликати основні моделі без необхідності будувати та розгортати інфраструктуру для обслуговування моделей. Це прискорює час до виходу на ринок для генеративних ШІ проектів.
Налаштування через доопрацювання: AWS Bedrock дозволяє розробникам доопрацьовувати основні моделі за допомогою специфічних для галузі наборів даних. Це налаштування забезпечує, що чат-боти надають точні та релевантні відповіді, пристосовані до контексту застосунку.
Масштабованість: AWS Bedrock працює на безсерверній архітектурі, що забезпечує безперебійне масштабування рішення по мірі зростання попиту. Це важливо для чат-ботів, які мають змінний навантаження користувачів.
Інтеграція з екосистемою AWS: Bedrock інтегрується з іншими сервісами AWS, такими як Amazon S3 для зберігання даних, AWS Lambda для безсерверних обчислень та Amazon SageMaker для додаткових робочих процесів навчання моделей. Ця взаємодія спрощує розробницький процес.

Покрокова інструкція з розробки чат-бота за допомогою AWS Bedrock

Цей розділ надає технічний посібник по створенню чат-бота за допомогою AWS Bedrock, охоплюючи кожен етап від налаштування до розгортання.

Крок 1: Налаштування AWS Bedrock

Отримати доступ до AWS Bedrock:

Увійдіть в консоль керування AWS.
Перейдіть до сервісу AWS Bedrock.
Переконайтеся, що ваш обліковий запис AWS має необхідні дозволи для використання Bedrock.

2. Увімкнення Bedrock у вашому регіоні:

AWS Bedrock може бути недоступний у всіх регіонах. Переконайтесь, що сервіс активний у бажаному регіоні.
Використовуйте AWS CLI для перевірки доступності сервісу:
aws service-quotas list-service-quotas — service-code bedrock

Крок 2: Вибір основної моделі

Перегляд доступних моделей:

Використовуйте консоль AWS Bedrock або CLI для перегляду доступних основних моделей.
Приклад команди CLI для перегляду моделей:
aws bedrock list-foundation-models

2. Вибір моделі:

Виберіть модель, що відповідає вимогам вашого чат-бота, наприклад, моделі на базі GPT для розмовного ШІ.
Запишіть ARN моделі (Amazon Resource Name) для подальших кроків.

Крок 3: Підготовка даних для навчання (необов’язково для доопрацювання)

Збір специфічних для галузі даних:

Зберіть історичні журнали чату, FAQ або інші набори даних для вашого застосунку.
Форматуйте дані в структурований формат, такий як JSON або CSV.

2. Завантаження даних до Amazon S3:

Використовуйте AWS CLI або консоль керування для завантаження даних для навчання в S3 бакет.
Приклад команди:

aws s3 cp ./training-data.json s3://your-bucket-name/

3. Перевірка даних:

Переконайтесь, що ваші дані чисті та правильно відформатовані, щоб уникнути помилок під час доопрацювання.
Використовуйте інструменти, такі як AWS Glue або Pandas для попередньої обробки та перевірки.

Крок 4: Доопрацювання моделі (необов’язково)

текст перекладу
Ініціація доопрацювання:

Використовуйте API або SDK Bedrock для доопрацювання вибраної моделі за допомогою ваших навчальних даних.

Приклад виклику API:

import boto3  

client = boto3.client('bedrock')  
response = client.create_model_customization(  
 modelArn='arn:aws:bedrock:us-west-2:123456789012:model/gpt-3',  
 trainingDataConfig={  
 's3Uri': 's3://your-bucket-name/training-data.json'  
 },  
 customizationName='custom-chatbot-model'  
)  
print(response)

2. Моніторинг процесу доопрацювання:

Використовуйте консоль керування AWS або SDK для відстеження статусу роботи по доопрацюванню.
Отримуйте журнали за допомогою CloudWatch для налагодження будь-яких проблем під час навчання.

Крок 5: Розгортання моделі чат-бота

1. Створення кінцевої точки:

Розгорніть доопрацьовану або попередньо навчену модель, створивши кінцеву точку за допомогою AWS Bedrock.
Приклад команди CLI:

aws bedrock create-endpoint — model-arn “arn:aws:bedrock:us-west-2:123456789012:model/gpt-3” — endpoint-name “chatbot-endpoint”

2. Тестування кінцевої точки:

Надсилайте тестові запити до розгорнутої кінцевої точки за допомогою API Bedrock, щоб переконатися у правильній роботі.

Приклад Python скрипту:

import boto3  

client = boto3.client('bedrock')  
response = client.invoke_model(  
 endpointName='chatbot-endpoint',  
 inputText='Hello, how can I help you today?'  
)  

print(response['outputText'])

3. Вдосконалення:

Аналізуйте тестові відповіді, щоб визначити області, де відповіді моделі можуть бути покращені.
Виконуйте ітераційні оновлення, використовуючи додаткове доопрацювання або інженерію підказок.

Крок 6: Інтеграція з вашим застосунком

1. Інтеграція з фронтендом:

Використовуйте AWS Lambda або API Gateway для відкриття кінцевої точки Bedrock на вашому інтерфейсі чат-бота.
Забезпечте безпечну комунікацію між фронтендом та кінцевою точкою, використовуючи механізми автентифікації, такі як AWS IAM або API ключі.

2. Реалізація логіки розмов:

Додайте додаткову логіку для багатокрокових розмов або керування контекстом в коді вашого застосунку.
Використовуйте AWS DynamoDB для зберігання контексту користувачів для персоналізованого досвіду.

Крок 7: Моніторинг та масштабування

1. Моніторинг використання:

Використовуйте Amazon CloudWatch для моніторингу API запитів, часу відповіді та помилок.
Приклад команди CLI для налаштування ведення журналів:

aws logs create-log-group — log-group-name “bedrock-chatbot-logs”

2. Реалізація автоскейлінгу:

Налаштуйте політики автоскейлінгу, щоб забезпечити оптимальну продуктивність під час високих навантажень.
Використовуйте AWS Application Auto Scaling для динамічного коригування потужностей кінцевої точки.

3. Кращі практики безпеки:

Використовуйте політики AWS Identity and Access Management (IAM) для обмеження доступу до API Bedrock.
Шифруйте чутливі дані при передачі за допомогою HTTPS та при зберіганні за допомогою AWS KMS.

Висновок

AWS Bedrock надає потужну платформу для створення чат-ботів на основі генеративного ШІ, пропонуючи доступ до попередньо навчених моделей, можливості доопрацювання та безшовну інтеграцію з екосистемою AWS. Дотримуючись цього покрокового посібника, розробники можуть ефективно створювати та розгортати чат-ботів, адаптованих до своїх специфічних випадків використання. Для просунутих технічних команд AWS Bedrock спрощує процес використання генеративного ШІ для масштабованих та ефективних чат-бот застосунків.

👋 Якщо це було корисно, будь ласка, натисніть кнопку аплодування 👏 нижче кілька разів, щоб підтримати автора 👇

🚀Приєднуйтесь до спільноти розробників FAUN і отримуйте подібні історії на свою електронну пошту кожного тижня

Перекладено з: How AWS Bedrock Enhances Chatbot Development with Generative AI