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Ferramentas 콜백 모니터링 para otimizar seu trabalho

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콜백 모니터링

  • Amazon Bedrock Custom LangChain Agent

    Uma solução para construir agentes de IA personalizáveis com LangChain na AWS Bedrock, aproveitando modelos de introdução e ferramentas personalizadas.
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    O que é Amazon Bedrock Custom LangChain Agent?
    O Amazon Bedrock Custom LangChain Agent é uma arquitetura de referência e um exemplo de código que mostra como construir agentes de IA combinando modelos de fundação da AWS Bedrock com o LangChain. Você define um conjunto de ferramentas (APIs, bancos de dados, recuperadores RAG), configura políticas de agente e memória, e invoke fluxos de raciocínio de múltiplas etapas. Suporta saídas em streaming para experiências de baixa latência, integra manipuladores de callbacks para monitoramento e garante segurança via funções IAM. Essa abordagem acelera o deployment de assistentes inteligentes para suporte ao cliente, análise de dados e automação de fluxo de trabalho, tudo na nuvem escalável da AWS.
    Recursos Principais do Amazon Bedrock Custom LangChain Agent
    • Integração com modelos de fundação AWS Bedrock (Claude, Jurassic-2, Titan)
    • Criação e registro de ferramentas personalizadas
    • Orquestração de agentes LangChain
    • Suporte a memória em memória e memória externa
    • Tratamento de respostas em streaming
    • Manipuladores de callbacks para registro e monitoramento
    • Controle de acesso seguro baseado em IAM
    Prós e Contras do Amazon Bedrock Custom LangChain Agent

    Contras

    Alguns componentes como funções IAM e detalhes do bucket S3 são codificados, exigindo ajustes manuais.
    Depende do ecossistema AWS, o que pode limitar a usabilidade para usuários da AWS.
    A complexidade na criação de prompts personalizados e integrações de ferramentas pode exigir conhecimento avançado.
    Nenhuma informação direta de preços fornecida para o uso do serviço.
    Dependência do LangChain e Streamlit pode restringir as opções de implantação.

    Prós

    Fornece uma estrutura modular de agentes integrando serviços AWS com LLMs.
    Utiliza pesquisa vetorial avançada por meio de embeddings Amazon Titan para aprimorar a recuperação de documentos.
    Automatiza o deployment de funções Lambda via AWS SDK controlado programaticamente.
    Usa Streamlit para implantação fácil e interativa da interface do chatbot.
    Código e design do agente disponíveis publicamente para modificações personalizadas.
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