4.05 хв. читати

Generative AI на Amazon Bedrock: сценарії використання і початок роботи

SoftwareOne blog editorial team
Команда редакції блогу
generative-ai-on-amazon-bedrock-getty-1362943612-blog-hero

Генеративний штучний інтелект (GenAI) став революційною силою у світі технологій, дозволяючи машинам проявляти креативність і автономно створювати контент. Amazon Web Services (AWS) Bedrock із надійним набором інструментів забезпечує сприятливий ґрунт для дослідження та впровадження генеративних рішень ШІ. У цій статті ми розглянемо різноманітні випадки використання GenAI на Amazon Bedrock і проведемо вас через процес початку роботи з цими інноваційними можливостями.

Сценарії використання генеративного штучного інтелекту на Amazon Bedrock

На Amazon Bedrock доступні різноманітні генеративні моделі ШІ. Ці моделі включають найсучасніші архітектури, такі як GPT (Generative Pre-trained Transformer) для задач генерації тексту, здатні створювати контекстуально-релевантний контент на основі введених промптів. Крім того, існують моделі синтезу зображень, такі як StyleGAN (Generative Adversarial Network) для створення реалістичних зображень високої роздільної здатності, а також моделі передачі стилів, які можуть застосовувати художні стилі до існуючих зображень. Ці моделі використовують передові методи глибокого навчання та навчаються на величезних обсягах даних для отримання результатів, які демонструють надзвичайну креативність і точність вхідних специфікацій.

Генерація контенту для маркетингу

Виклики. Маркетологи потребують постійного потоку творчого контенту для реклами та рекламної діяльності.

Використання. Генеративний штучний інтелект на Amazon Bedrock можна використовувати для автоматичного створення маркетингового супроводу, зокрема зображень, слоганів і навіть публікацій у соціальних мережах. Це забезпечує послідовний і привабливий потік вмісту, даючи змогу команді маркетингу зосередитися на стратегії та аналізі.

Розмовні агенти

Виклики. Компанії стикаються зі значними проблемами у підтримці високого рівня ефективності та задоволеності обслуговування клієнтів. Традиційним чат-ботам часто важко зрозуміти складні запити клієнтів.

Використання. Генеративні системи штучного інтелекту на Amazon Bedrock можуть покращити розуміння природної мови та можливості генерування відповідей розмовними агентами. Чат-боти на основі GenAI краще визначають наміри клієнта і, отже, надають більш релевантні відповіді. Більш просунуті розмовні агенти також можуть бути створені, щоб діяти від імені клієнта після визначення його наміру. Загалом ця взаємодія, більш схожа на людську, призводить до підвищення задоволеності клієнтів і ефективної обробки запитів клієнтів.

Внутрішні бази знань

Виклики. Багато організацій накопичують величезну кількість операційних інструкцій, таких як політики та документація. Однак, співробітникам часто важко знайти конкретну інформацію, коли це необхідно.

Використання. Відкриття доступу до цих величезних баз знань для генеративних моделей штучного інтелекту на Bedrock у приватному AWS-середовищі організації кардинально змінює способи управління знаннями та доступу до них. Це рішення дозволяє створити інтелектуальну систему, яка може миттєво надавати точну, релевантну контексту інформацію та генерувати вичерпні, актуальні відповіді на запити. Полегшуючи для співробітників пошук терміново необхідної інформації, організації можуть удосконалити процеси прийняття рішень, прискорити навчання та розвиток своїх команд, а також покращити досвід нових найманців, пропонуючи їм сховище інформації з легкою навігацією.

Синтез зображення та передача стилю

Виклики. Дизайнери та художники шукають інструменти, які можуть автоматизувати аспекти синтезу зображення та передачі стилю.

Використання. Генеративні моделі AI на AWS Bedrock можна навчити синтезувати зображення або застосовувати художні стилі до існуючих зображень. Це особливо корисно для створення унікального візуального контенту, наприклад, цифрових ілюстрацій, дизайну продуктів або навіть власних елементів брендування.

Початок роботи з генеративним ШІ на Amazon Bedrock

Тепер розгляньмо кроки, необхідні для початку вашої подорожі.

Налаштуйте обліковий запис AWS

Якщо у вас немає облікового запису AWS, зареєструйтеся на сторінці aws.amazon.com. Переконайтеся, що ваш обліковий запис має необхідні дозволи для доступу до служб AWS.

  • number 1 icon

    Оберіть генеративний фреймворк ШІ

    Оберіть структуру GenAI, яка відповідає вашому сценарію використання. Серед популярних – TensorFlow, PyTorch і Hugging Face. AWS Bedrock підтримує ці фреймворки без проблем.

  • number 2 icon

    Використовуйте AWS SageMaker для навчання моделей

    AWS SageMaker, повністю керований сервіс для створення, навчання та розгортання моделей машинного навчання, можна використовувати для навчання ваших генеративних моделей ШІ. SageMaker легко інтегрується з популярними фреймворками, забезпечуючи масштабоване та ефективне навчальне середовище.

  • number 3 icon

    Дослідіть AWS Marketplace для попередньо навчених моделей

    AWS Marketplace пропонує безліч попередньо підготовлених генеративних моделей штучного інтелекту, які можна використовувати для конкретного сценарію використання. Це може прискорити процес впровадження та заощадити час на навчання з нуля.

  • number 4 icon

    Інтегруйте генеративні моделі з AWS Lambda

    AWS Lambda, безсерверний обчислювальний сервіс, можна використовувати для розгортання та запуску генеративних моделей ШІ. Це дозволяє створювати масштабовані, економічно ефективні програми, які реагують на події в реальному часі.

  • number 5 icon

    Впроваджуйте найкращі методи безпеки

    Як і в будь-якому застосуванні програм штучного інтелекту, надзвичайно важливо дотримуватися найкращих практик безпеки. Переконайтеся, що ваші генеративні моделі розгорнуті в безпечному середовищі та запровадьте контроль доступу та шифрування для захисту конфіденційних даних.

  • number 6 icon

    Моніторинг та ітерації

    Впроваджуйте інструменти моніторингу для відстеження продуктивності ваших генеративних моделей ШІ у виробництві. Використовуйте отриману інформацію для повторення та вдосконалення моделей з часом.

Розуміння генеративного ШІ на Amazon Bedrock

Amazon Bedrock відкриває широкі можливості для компаній, які прагнуть впровадити креативність і автоматизувати свої процеси. Незалежно від того, чи займаєтеся ви маркетингом, обслуговуванням клієнтів, дизайном чи аналізом даних, інтеграція генеративного ШІ може підштовхнути вашу організацію до нової ери інновацій та ефективності. Якщо вам потрібна допомога, щоб розпочати свою Workplace AI подорож, зв’яжіться з SoftwareOne для індивідуальної консультації. Досліджуйте нескінченні можливості генеративного ШІ та розкрийте весь потенціал штучної творчості.

White and gray blocks forming a pattern

Дізнайтеся більше про те, що штучний інтелект може зробити для вас

SoftwareOne демістифікує штучний інтелект і допомагає вашій команді зрозуміти цінність і ризики, прагматично визначаючи можливості, необхідні вашій організації для впровадження практик, керованих даними, масштабування аналітики та штучного інтелекту. Зв’яжіться з нами сьогодні, щоб запланувати безкоштовний 1-годинний семінар для вас і вашої команди.

Дізнайтеся більше про те, що штучний інтелект може зробити для вас

SoftwareOne демістифікує штучний інтелект і допомагає вашій команді зрозуміти цінність і ризики, прагматично визначаючи можливості, необхідні вашій організації для впровадження практик, керованих даними, масштабування аналітики та штучного інтелекту. Зв’яжіться з нами сьогодні, щоб запланувати безкоштовний 1-годинний семінар для вас і вашої команди.

Автор

SoftwareOne blog editorial team

Команда редакції блогу

Ми аналізуємо останні ІТ-тенденції та галузеві інновації, щоб ви завжди були в курсі найсучасніших технологій. 

Схожі статті