Umfassende 콜백 모니터링-Lösungen

Verschaffen Sie sich Zugang zu einer umfassenden Sammlung von 콜백 모니터링-Tools, die eine breite Palette von Anforderungen abdecken.

콜백 모니터링

  • Eine Lösung zum Erstellen anpassbarer KI-Agenten mit LangChain auf AWS Bedrock, Nutzung von Foundation-Modellen und benutzerdefinierten Werkzeugen.
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    Was ist Amazon Bedrock Custom LangChain Agent?
    Der Amazon Bedrock Custom LangChain Agent ist eine Referenzarchitektur und ein Code-Beispiel, das zeigt, wie man KI-Agenten durch die Kombination von AWS Bedrock Foundation-Modellen mit LangChain baut. Sie definieren eine Reihe von Tools (APIs, Datenbanken, RAG-Retriever), konfigurieren Agentenrichtlinien und Speicher, und führen mehrstufige Denkprozesse aus. Es unterstützt Streaming-Ausgaben für geringe Latenz bei Nutzererfahrungen, integriert Callback-Handler zur Überwachung und stellt Sicherheit mittels IAM-Rollen sicher. Dieser Ansatz beschleunigt die Bereitstellung intelligenter Assistenten für Kundensupport, Datenanalyse und Workflow-Automatisierung – alles auf der skalierbaren AWS-Cloud.
    Amazon Bedrock Custom LangChain Agent Hauptfunktionen
    • Integration mit AWS Bedrock Foundation-Modellen (Claude, Jurassic-2, Titan)
    • Benutzerdefinierte Tool-Erstellung und Registrierung
    • Orchestrierung des LangChain-Agents
    • In-Memory- und externe Speicherunterstützung
    • Streaming-Antworten verarbeiten
    • Callback-Handler für Logging und Überwachung
    • Sichere IAM-basierte Zugriffskontrolle
    Amazon Bedrock Custom LangChain Agent Vor- und Nachteile

    Nachteile

    Einige Komponenten wie IAM-Rollen und S3-Bucket-Details sind hartcodiert und erfordern manuelle Anpassungen.
    Abhängig vom AWS-Ökosystem, was die Nutzung auf AWS-Anwender beschränken kann.
    Die Erstellung benutzerdefinierter Prompts und Tool-Integrationen ist komplex und erfordert fortgeschrittenes Wissen.
    Keine direkten Preisinformationen für die Servicenutzung bereitgestellt.
    Abhängigkeit von LangChain und Streamlit könnte die Bereitstellungsoptionen einschränken.

    Vorteile

    Bietet ein modulares Agenten-Framework, das AWS-Dienste mit LLMs integriert.
    Nutzt fortschrittliche Vektorsuche durch Amazon Titan-Embeddings für eine verbesserte Dokumentenabfrage.
    Automatisiert die Bereitstellung von Lambda-Funktionen via programmatisch gesteuertem AWS SDK.
    Verwendet Streamlit für eine einfache und interaktive Chatbot-Interface-Bereitstellung.
    Code und Agentendesign sind öffentlich verfügbar für benutzerdefinierte Änderungen.
Ausgewählt