Amazon Bedrock no Estúdio Unificado SageMaker
Acelere o desenvolvimento de aplicações de IA generativa
Visão geral
Acesse os recursos do Amazon Bedrock por meio do Estúdio Unificado SageMaker para criar e personalizar rapidamente suas aplicações de IA generativa. Essa interface intuitiva permite que você trabalhe com modelos de base (FMs) de alta performance e use recursos avançados como o Amazon Bedrock Knowledge Bases, Amazon Bedrock Guardrails, Amazon Bedrock Agents e Amazon Bedrock Flows. Você pode desenvolver aplicações de IA generativa com mais rapidez no ambiente seguro do Estúdio Unificado SageMaker, garantindo o alinhamento com seus requisitos e diretrizes de IA responsável.
Habilitação do desenvolvimento de IA generativa de forma descomplicada, independentemente do nível de habilidade
Com o Amazon Bedrock no Estúdio Unificado SageMaker, você pode desenvolver aplicações de IA generativa por meio de uma experiência simples e acessível, projetada para desenvolvedores de todos os níveis de habilidade. A interface intuitiva permite que as equipes colaborem de forma eficaz enquanto usam os recursos do Amazon Bedrock. Você pode acessar dados governados, criar protótipos, iterar e implantar rapidamente aplicações de IA generativa prontas para produção com base nas necessidades de sua empresa.

Criação de aplicações de IA generativa personalizadas
Personalize os FMs para atender aos requisitos, dados, fluxos de trabalho e padrões de IA responsável. Crie bases de conhecimento de suas fontes de dados proprietários usando a geração aumentada via recuperação (RAG) para adaptar as respostas do seu modelo às necessidades comerciais. Crie aplicações de agentes de chat usando o Agents, adicione barreiras de proteção para proteger a assegurar a privacidade e aproveite os recursos avançados, como a engenharia de prompts, as funções e os fluxos, sem a necessidade de gerenciar serviços subjacentes.

Colaboração contínua entre as partes interessadas
Usando o Amazon Bedrock no Estúdio Unificado SageMaker, você pode colaborar facilmente entre equipes técnicas e comerciais, independentemente do nível de habilidade. Você pode criar, personalizar e compartilhar aplicações de IA generativa com segurança, permitindo um trabalho em equipe confiável em todas as funções. Isso ajuda suas equipes a criar várias soluções, desde a geração de conteúdo específico da empresa até a automação do fluxo de trabalho e o desenvolvimento de software.

Avaliação e adoção de modelos de alta performance com facilidade
Acesse uma ampla variedade de FMs de alta performance das principais empresas de IA por meio do playground de IA generativa. Você pode comparar diferentes modelos e configurações para avaliar a performance deles com facilidade. Usando a avaliação automatizada de modelo, você pode identificar e selecionar o melhor modelo para seu caso de uso com base nas métricas de performance, qualidade e segurança.

Implementação de barreiras de proteção de IA responsável
Crie barreiras de proteção e defina filtros de conteúdo tanto para a entrada do usuário quanto para as respostas do modelo para garantir que a aplicação de IA generativa gere saídas apropriadas. Personalize o comportamento das barreiras de proteção ao definir os níveis de filtragem em diversas categorias e adicionar tópicos proibidos, alinhando suas aplicações às diretrizes de IA responsável e aos resultados desejados.

Clientes
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Adastra
Desenvolvemos aplicações complexas de data analytics, machine learning e IA generativa com governança de dados integrada e interfaces intuitivas para o usuário. Antes do Amazon SageMaker Unified Studio, a implementação de diversas ferramentas para os profissionais de dados e informações de nossos clientes era predominantemente manual e trabalhosa, e garantir o provisionamento de uma arquitetura de dados sólida representava um desafio. Agora, com o Amazon SageMaker Unified Studio, podemos implantar uma única ferramenta para os profissionais de dados, voltada para engenheiros de dados e cientistas de ML. Também estamos automatizando a implantação da infraestrutura de dados, o que nos permitirá simplificar o processo e melhorar a experiência para nossos clientes.
Zeeshan Saeed, diretor de tecnologia e de estratégia, Adastra -
Toyota Motor North America
Para lidar com os conjuntos de dados isolados espalhados por nossas operações automotivas, estamos implementando o Amazon SageMaker para unificar e governar os dados em nossas unidades conectadas de automóveis, vendas, manufatura e cadeia de suprimentos. Essa abordagem nos permite pesquisar, descobrir e compartilhar dados de forma simples, estabelecendo as bases para antecipar problemas de qualidade, aumentar a satisfação do cliente e facilitar o desenvolvimento de aplicações de IA generativa.
Kamal Distell, vice-presidente de dados, analytics, plataformas e ciência de dados, TMNA