使用Amazon Quick和裁决查询模式扫描数千个租赁以确保合规性
裁决查询模式将Amazon Quick聊天代理与确定性规则引擎上的有界LCP服务器配对,以提供可证明的完整、可防御的合规答案。这篇文章使用租赁合规性作为运行示例,介绍了参考架构和可部署的AWS CDK示例。
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Amazon Bedrock上的Claude桌面仅限于该模型的知识界限,无需网络搜索。在这篇文章中,我们将了解使用Amazon Bedrock AgentCore Gateway将Claude桌面连接到Web Search,并通过AWS ILM Identity Center和Amazon Cognito进行基于JWT的入站身份验证。
微调向小型搜索代理传授您的工具和环境,以较低的延迟和成本赋予其前沿模型的可靠性。在这篇文章中,我们在Amazon SageMaker AI上通过多轮强化学习(MTRL)对LLM驱动的搜索代理进行了微调,并分享了我们在检索质量和可靠性方面测量的收益。
展示九月份人工智能更新的视频
本地人工智能正变得越来越有用。随着人工智能代理从实验转向日常开发,功能日益强大的开放模型正在缩小以适应更多设备,为开发者提供更多本地运行的空间。本月,NVIDIA DGX Spark将推出来自顶级制造商合作伙伴-宏碁、[.]的64 GB统一内存
Chatham Financial使用Codex和GPT-5.6来构建技术和重新设计工作流程,将贸易验证从30分钟缩短到4分钟以下。
GPT-6 Astra Ultrafast在NVIDIA Blackwell图形处理器上运行,现已在OpenAI API中提供,并向符合资格的ChatGPT Work和Codex用户提供。Ultrafast通过利用NVIDIA Blackwell架构功能的OpenAI模型进行推理优化来加速,提供的代币生成速度比Astra标准模式快8倍。对于开发人员来说,[.
了解AWS Professional Services如何使用基于Amazon Bedrock AgentCore构建的多代理框架来自动执行端到端的企业云迁移。专门构建的AI代理处理发现、基础设施代码生成、投资组合治理和迁移后操作,将IaC开发时间从数周缩短到数分钟。
通过Amazon Quick中的应用程序中的实时数据,人工智能构建的应用程序可以实时查询您所管理的Quick Sight数据集,而不是静态的构建时快照。每个查询都以查看应用程序的人的身份运行,因此行级和列级安全性适用于每个读者。了解如何使用自然语言构建、发布和共享实时数据应用程序。
了解如何使用Amazon S3 Vectors作为部署在Amazon Elastic Kubernetes Service(Amazon EKS)上的NVIDIA NeMo Agent Tools(RAT)中的持久内存层。这篇文章展示了纳特的内存子系统如何工作,以及如何使用多代理投资研究用例将Amazon S3 Vectors实施为自定义内存提供商。
生成性人工智能使大规模制作个性化内容变得便宜,但您向每个客户展示了哪些变体?Amazon Payments在Amazon SageMaker AI上使用多目标上下文强盗来个性化收购漏斗,为一个受众实现高个位数转化率,并了解为什么限制因素是内容而不是模型。
环境代理响应Amazon S3上传、日程安排或警报等事件,而不是等待聊天提示。这篇文章介绍了使用Amazon SQS、AWS Lambda和Amazon DynamoDB在Amazon Bedrock AgentCore上构建与框架无关的环境代理,并使用单个aq_human工具和用于人在循环审查的Jobs页面。
了解如何从单个订阅配置对AWS上的Claude Platform的安全、多环境访问:用于AWS工作负载的跨帐户SigV4、用于开发人员的工作空间范围API密钥以及用于外部环境的OIDC联合,并在专用AI服务帐户中进行工作空间级隔离。
Amazon Quick Sight是一种完全托管的云原生商业智能(BI)功能,用于构建和发布交互式仪表板。新的分层过滤器为仪表板作者提供了在单个紧凑的控件中进行丰富的多层过滤,减少了混乱并以更少的步骤引导读者找到他们所需的数据。
艾伯森群岛正在使用ChatGPT Enterprise和OpenAI API帮助团队更快地工作,并让数百万客户更轻松地购物杂货。