Herramientas 콜백 모니터링 más usadas

Descubre por qué estas herramientas 콜백 모니터링 son las favoritas de usuarios de todo el mundo.

콜백 모니터링

  • Una solución para construir agentes de IA personalizables con LangChain en AWS Bedrock, aprovechando modelos base y herramientas personalizadas.
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    ¿Qué es Amazon Bedrock Custom LangChain Agent?
    El Amazon Bedrock Custom LangChain Agent es una arquitectura de referencia y un ejemplo de código que muestra cómo construir agentes de IA combinando los modelos base de AWS Bedrock con LangChain. Define un conjunto de herramientas (APIs, bases de datos, recuperadores RAG), configura políticas de agentes y memoria, y llama a flujos de razonamiento de múltiples pasos. Soporta salidas en streaming para experiencias de usuario de baja latencia, integra manejadores de callbacks para monitoreo y garantiza seguridad mediante roles IAM. Este enfoque acelera la implementación de asistentes inteligentes para soporte al cliente, análisis de datos y automatización de flujos de trabajo, todo en la nube escalable de AWS.
    Características principales de Amazon Bedrock Custom LangChain Agent
    • Integración con modelos base de AWS Bedrock (Claude, Jurassic-2, Titan)
    • Creación y registro de herramientas personalizadas
    • Orquestación del agente LangChain
    • Soporte para memoria en memoria y memoria externa
    • Manejo de respuestas en streaming
    • Manejadores de callbacks para registro y monitoreo
    • Control de acceso seguro mediante IAM
    Pros y Contras de Amazon Bedrock Custom LangChain Agent

    Desventajas

    Algunos componentes como roles IAM y detalles del bucket S3 están codificados, requiriendo ajustes manuales.
    Depende del ecosistema AWS, lo que podría limitar la usabilidad a usuarios de AWS.
    La complejidad en la creación de prompts personalizados e integraciones de herramientas puede requerir conocimientos avanzados.
    No se proporciona información directa de precios para el uso del servicio.
    La dependencia de LangChain y Streamlit podría restringir las opciones de despliegue.

    Ventajas

    Proporciona un marco modular de agentes que integra servicios AWS con LLMs.
    Utiliza búsqueda vectorial avanzada mediante embeddings de Amazon Titan para mejorar la recuperación de documentos.
    Automatiza el despliegue de funciones Lambda a través del SDK de AWS controlado programáticamente.
    Utiliza Streamlit para un despliegue fácil e interactivo de la interfaz del chatbot.
    Código y diseño del agente disponibles públicamente para modificaciones personalizadas.
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