Решения 콜백 모니터링 для эффективности

Откройте надежные и мощные 콜백 모니터링 инструменты, которые обеспечивают высокую производительность.

콜백 모니터링

  • Решение для создания настраиваемых AI-агентов с использованием LangChain на AWS Bedrock, использующих базовые модели и пользовательские инструменты.
    0
    0
    Что такое Amazon Bedrock Custom LangChain Agent?
    Amazon Bedrock Custom LangChain Agent — это эталонная архитектура и пример кода, показывающие, как создавать AI-агентов, объединяя базовые модели AWS Bedrock с LangChain. Вы определяете набор инструментов (API, базы данных, RAG-обозреватели), настраиваете политики агента и память, вызываете многоступенчатые цепочки рассуждений. Поддерживает потоковую выдачу для снижения задержек, интегрирует обработчики обратных вызовов для мониторинга и обеспечивает безопасность через роли IAM. Такой подход ускоряет развертывание интеллектуальных помощников для поддержки клиентов, анализа данных и автоматизации рабочих процессов — все на масштабируемом облаке AWS.
    Основные функции Amazon Bedrock Custom LangChain Agent
    • Интеграция с базовыми моделями AWS Bedrock (Claude, Jurassic-2, Titan)
    • Создание и регистрация пользовательских инструментов
    • Оркестровка агента LangChain
    • Поддержка памяти в памяти и внешней памяти
    • Обработка потоковых ответов
    • Обработчики обратных вызовов для логирования и мониторинга
    • Безопасный доступ на основе IAM
    Плюсы и минусы Amazon Bedrock Custom LangChain Agent

    Минусы

    Некоторые компоненты, такие как роли IAM и детали корзины S3, жестко закодированы, что требует ручной настройки.
    Зависит от экосистемы AWS, что может ограничить использование только пользователями AWS.
    Сложность создания пользовательских подсказок и интеграции инструментов может потребовать продвинутых знаний.
    Прямой информации о ценах на использование сервиса не предоставлено.
    Зависимость от LangChain и Streamlit может ограничить возможности развертывания.

    Плюсы

    Предоставляет модульную фреймворк агента, интегрирующего сервисы AWS с LLM.
    Использует продвинутый векторный поиск с помощью эмбеддингов Amazon Titan для улучшенного поиска документов.
    Автоматизирует развертывание функций Lambda через программно управляемый AWS SDK.
    Использует Streamlit для простой и интерактивной развертки интерфейса чат-бота.
    Код и дизайн агента публично доступны для кастомных изменений.
Рекомендуемые