A Amazon Bedrock é uma plataforma de Inteligência Artificial (IA) criada pela Amazon e que oferece serviços de Machine Learning (aprendizado de máquina) para ajudar as empresas a aproveitarem ao máximo os seus dados.
A plataforma é projetada para ser fácil de usar e pode ser integrada de forma prática aos sistemas existentes na empresa para ajudar a melhorar a tomada de decisões e aumentar a eficiência dos processos.
Neste artigo, exploraremos o Amazon Bedrock e suas principais funcionalidades, bem como os benefícios que ela pode oferecer às empresas que a utilizam. Continue a leitura e saiba mais sobre essa ferramenta!
O que é AWS Bedrock?
O Amazon Bedrock é um serviço totalmente gerenciado que oferece várias opções de modelos de base (FMs) de alta performance das principais empresas de IA com uma única API. Estão disponíveis modelos das empresas AI21 Labs, Anthropic, Cohere, Meta, Stability AI e Amazon, dentre outras.
Além disso, oferece um amplo conjunto dos recursos necessários para criar aplicações de IA generativa, simplificando o desenvolvimento e mantendo a privacidade e a segurança.
Com os recursos abrangentes do Amazon Bedrock, o usuário pode experimentar vários dos principais modelos de base, personalizá-los de forma privada com os seus dados, usando técnicas como ajuste fino e geração aumentada de recuperação (RAG). É possível criar atendentes gerenciados para executar tarefas comerciais complexas, como reservar viagens e processar pedidos de seguro até criar campanhas publicitárias e gerenciar inventários.
Como o Amazon Bedrock usa tecnologia sem servidor, o usuário não precisa gerenciar nenhuma infraestrutura e pode integrar e implantar com segurança recursos de IA generativa em suas aplicações usando os serviços da AWS que já conhece.
Como o Bedrock funciona?
O novo recurso permite conectar fontes privadas de dados da organização aos modelos de base (FMs) para permitir a geração aumentada de recuperação em aplicações de IA generativa e fornecer respostas de FM mais relevantes e contextuais.
Para casos de uso como respostas a perguntas sobre dados privados da organização, os clientes costumam usar uma técnica chamada de RAG – Retrieval Augmented Generation (Geração Aumentada de Recuperação), que consiste em repassar a consulta de um usuário final para pesquisas nas fontes de dados internas do cliente e para recuperação do texto relevante.
Para recuperar informações precisas da pesquisa, os clientes primeiro convertem os corpus de dados em incorporações (ou vetores) usando um FM para fazer essa conversão e armazenam os resultados em um banco de dados de vetores. Ou seja, atualmente, os clientes executam várias etapas rotineiras para implementar o RAG.
Já a base de conhecimento do Amazon Bedrock elimina a necessidade de integração de sistemas diferentes. Os desenvolvedores podem especificar a localização dos documentos, como um bucket do Amazon S3, e o Bedrock gerencia o fluxo de trabalho de ingestão – com a buscas de documentos, divisão em partes, criação de incorporações e armazenamento em um banco de dados de vetores – além da orquestração do runtime (criação de incorporações para consultas pelo usuário final, localização de partes relevantes do banco de dados de vetores e passagem dessas partes para um FM). Os clientes podem escolher entre diversos bancos de dados de vetores, incluindo o mecanismo de pesquisa vetorial para Amazon OpenSearch Serverless, o Pinecone e o Redis Enterprise Cloud.
O que é possível fazer com a Amazon Bedrock?
A Amazon Bedrock AI oferece uma ampla variedade de funcionalidades e serviços para ajudar as empresas a aproveitarem ao máximo os seus dados e melhorarem os processos de rotina. Algumas das principais funcionalidades incluem:
- Serviços de modelagem: a plataforma oferece uma ampla variedade de modelos de Machine Learning pré-treinados para ajudar as empresas a analisarem seus dados e preverem tendências futuras.
- Análise de texto: inclui ferramentas de análise de texto que podem ajudar as empresas a entenderem melhor as necessidades de seus clientes e monitorarem o feedback dos usuários.
- Reconhecimento de imagem: possui também ferramentas de reconhecimento de imagem que podem ser usadas para analisar e identificar objetos e padrões específicos.
- Processamento de linguagem natural: a plataforma inclui ainda ferramentas de processamento de linguagem natural que podem ser usadas para analisar e entender o texto escrito ou falado.
- Previsão e análise: ferramentas de previsão e análise que podem ser usadas para entender melhor as tendências do mercado e tomar decisões mais informadas.
Quais são os benefícios do Amazon Bedrock?
A utilização da Amazon Bedrock AI oferece diversos benefícios para as empresas, incluindo:
Fácil personalização do modelo com seus dados
Personalize FMs de forma privada com seus próprios dados em uma interface visual sem precisar escrever código. Basta selecionar os conjuntos de dados de treinamento e validação armazenados no Amazon Simple Storage Service (Amazon S3) e, se necessário, ajustar os hiperparâmetros para obter o melhor desempenho possível do modelo.
Execução de tarefas complexas
É possível criar agentes para executar tarefas comerciais complexas, desde reservar viagens e processar pedidos de seguro até criar campanhas publicitárias, preparar declarações de imposto e gerenciar inventários, chamando dinamicamente os sistemas e as APIs de sua empresa.
Agentes totalmente gerenciados do Amazon Bedrock ampliam os recursos de raciocínio dos FMs para detalhar tarefas, criar um plano de orquestração e executá-lo.
Amplie recursos e conhecimento
Com as bases de conhecimento do Amazon Bedrock, você pode conectar com segurança os FMs às suas fontes de dados para aumentar a recuperação dentro do serviço gerenciado. Ampliando assim os recursos já poderosos do FM e aprofundando o conhecimento do modelo sobre seu domínio e sua organização.
Certificações de segurança e conformidade de dados
O Amazon Bedrock oferece vários recursos para atender aos requisitos de segurança e privacidade, além de ser qualificado pela HIPAA e estar em conformidade com o RGPD.
Com o Amazon Bedrock, o conteúdo não é usado para melhorar os modelos de base e não é compartilhado com fornecedores de modelos terceirizados. Os dados do usuário no Amazon Bedrock são sempre criptografados em trânsito e em repouso, com suas próprias chaves para a criptografia. Também é possível usar o AWS PrivateLink com o Amazon Bedrock para estabelecer uma conexão privada entre os FMs e a Amazon Virtual Private Cloud (Amazon VPC) sem expor o tráfego à Internet.
Além dos benefícios citados, a automatização de processos e tarefas pode levar a uma maior eficiência e redução de custos. A plataforma também pode ajudar as empresas a entenderem melhor as necessidades e desejos de seus clientes, o que leva a uma experiência do cliente aprimorada com um melhor entendimento das tendências do mercado para que a organização possa se adaptar às mudanças em tempo real.
Para quem o AWS Bedrock está disponível?
Sim, o Amazon Bedrock já está disponível para os clientes de diversas regiões, incluindo o Brasil. Para acessá-lo, é preciso apenas criar ou ter uma uma conta na AWS.
Para usar a Amazon Bedrock, será preciso escolher um modelo de Machine Learning e fornecer seus dados de treinamento. A plataforma usará esses dados para treinar seu modelo e gerar previsões precisas com base nos seus dados.
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