generative ai cdk constructs
v0.1.286
Toutes les classes sont en cours de développement actif et soumises à des modifications ou une suppression compatibles non compatibles dans toute version future. Ceux-ci ne sont pas soumis au modèle de version sémantique. Cela signifie que même si vous pouvez les utiliser, vous devrez peut-être mettre à jour votre code source lors de la mise à niveau vers une version plus récente de ce package.
La bibliothèque AWS Generative AI Constructs est une extension open source du kit de développement Cloud AWS (AWS CDK) qui fournit des modèles multi-services et bien architectés pour définir rapidement des solutions dans le code pour créer une infrastructure prévisible et répétable, appelée construction. L'objectif des constructions AI génératrices AI est d'aider les développeurs à créer des solutions d'IA génératives en utilisant des définitions basées sur des modèles pour leur architecture.
Les modèles définis dans les constructions Génératifs AI AWS sont des abstractions multi-services de haut niveau de constructions CDK AWS qui ont des configurations par défaut basées sur des meilleures pratiques bien architectées. La bibliothèque est organisée en modules logiques à l'aide de techniques orientées objet pour créer chaque modèle de modèle architectural.
AWS Generative AI CDK Constructions et les AWS CDK sont des équipes indépendantes et ont des horaires de version différents. Chaque version de constructions AI Generative CDK est construite sur une version spécifique du CDK AWS. Le fichier ChangeLog.md répertorie la version CDK associée à chaque version de constructions AI AI Generative. Par exemple, AWS Generative AI CDK Constructions V0.0.0 a été construit contre AWS CDK v2.96.2. Cela signifie que pour utiliser AWS Generative Ai CDK Constructions V0.0.0, votre application doit inclure AWS CDK v2.96.2 ou ultérieure. Vous pouvez continuer à utiliser les dernières versions AWS CDK et à mettre à niveau la version Generative CDK Constructions Generative CDK lorsque de nouvelles versions deviennent disponibles.
Les contributions de toutes sortes sont les bienvenues! Consultez notre guide des contributeurs
Si vous souhaitez ajouter une nouvelle construction à la bibliothèque, consultez nos directives de conception, puis suivez le guide de développement
cdk init app --language typescriptnpm install @cdklabs/generative-ai-cdk-constructsimport * as genai from '@cdklabs/generative-ai-cdk-constructs';cdk init app --language pythonpip install cdklabs.generative-ai-cdk-constructsimport cdklabs.generative_ai_cdk_constructscdk init app --language csharpdotnet add package CdkLabs.GenerativeAICdkConstructsusing Cdklabs.GenerativeAiCdkConstructs;cdk init app --language gogo get github.com/cdklabs/generative-ai-cdk-constructs-go/generative-ai-cdk-constructsimport "github.com/cdklabs/generative-ai-cdk-constructs-go/generative-ai-cdk-constructs"Remarque: le référentiel de distribution GO, distribue la source versionnée JSII TAR GZIPED du référentiel source
cdk init app --language javapom.xml <dependency>
<groupId>io.github.cdklabs</groupId>
<artifactId>generative-ai-cdk-constructs</artifactId>
<version>Get the latest version and insert it here</version>
</dependency>
Reportez-vous à la documentation pour des conseils supplémentaires sur une construction particulière: Catalogue
Les constructions suivantes sont disponibles dans la bibliothèque:
| Construction | Description | Services AWS utilisés |
|---|---|---|
| Pipeline d'ingestion de données - OpenSearch | Pipeline d'ingestion fournissant une source de chiffon (récupération augmentée de récupération) pour stocker des documents dans une base de connaissances. | Amazon Opensearch, AWS Step Functions, Amazon Bedrock, AWS Appsync, AWS Lambda |
| Question Répondre | Utilisation de modèles de grande langue (Claude anthropique v2.1.) Pour répondre aux questions sur les documents PDF avec une source de chiffon (génération augmentée de récupération) et / ou un contexte long. De plus, en tirant parti de l'anthropique Claude 3 pour une question visuelle répondant aux images. | Amazon Opensesearch, AWS Lambda, Amazon Bedrock, AWS Appsync |
| Récapitulation | Résumé des documents avec un modèle grand langage (Claude anthropique v2.1). | AWS Lambda, Amazon Bedrock, AWS Appsync et Amazon Elasticache pour Redis. |
| Déploiement du modèle Sagemaker (Jumpstart) | Déployez un modèle de fondation d'Amazon Sagemaker Jumpstart à un point de terminaison Amazon Sagemaker. | Amazon Sagemaker |
| Déploiement du modèle Sagemaker (visage étreint) | Déployez un modèle de fondation de l'étreinte Face à un point de terminaison Amazon Sagemaker. | Amazon Sagemaker |
| Déploiement du modèle Sagemaker (Custom) | Déployez un modèle de fondation d'un emplacement S3 à un point de terminaison Amazon Sagemaker. | Amazon Sagemaker |
| Génération de contenu | Générez des images à partir de texte à l'aide d'Amazon Titan-Image-Generator-V1 ou de Stabilité.Stabilité du modèle-diffusion-xl-v1. | AWS Lambda, Bouvreau Amazon, AWS Appsync |
| Surveillance du substratum rocheux d'Amazon (tableau de bord Amazon CloudWatch) | Tableau de bord Amazon CloudWatch pour surveiller l'utilisation du modèle à partir du substratum rocheux d'Amazon. | Amazon CloudWatch |
| Txt à SQL | Tire parti des capacités génératives de l'IA pour faciliter la génération de requête SQL basée sur le langage naturel. | Amazon Event Bridge, Amazon Bedrock, AWS Lambda, Amazon SQS, Secrets AWS et base de données de choix |
| Chargement de données Llamaindex | Utilisez Llamaindex pour charger les données en préparation des charges de travail générationnelles d'IA | Amazon ECS Fargate, Amazon SQS et AWS Systems Manager Paramètres |
| Construction | Description | Services AWS utilisés |
|---|---|---|
| Couche de lambda | Python Lambda Couche fournissant des dépendances et des services publics pour développer des applications d'IA génératives sur AWS. | AWS Lambda, ombrage Amazon, Amazon Sagemaker |
| Bouilloire Amazon | Constructions CDK L2 pour le substratum rocheux d'Amazon. | Amazon Bedrock, Amazon Opensearch Serverless, AWS Lambda |
| Collection de vecteur sans serveur Amazon Opensearch | CDK L2 Constructions pour créer une collection vectorielle. | Amazon OpenSearch Vector Index |
| Amazon OpenSearch Vector Index | Ressource personnalisée CDK L1 pour créer un index vectoriel. | Amazon OpenSearch Serverless, AWS Lambda |
Le référentiel officiel des échantillons comprend une collection d'implémentations de cas d'utilisation fonctionnelle pour démontrer l'utilisation des constructions CDK AI AI AWS. Ceux-ci peuvent être utilisés de la même manière que les modèles architecturaux et peuvent être conceptualisés comme une abstraction supplémentaire "de niveau supérieur" de ces modèles. Ces modèles (constructions) sont composés ensemble en piles, formant une "application CDK".
| Ressource | Taper | Description |
|---|---|---|
| AWS RE: Invent 2023 - Keynote avec le Dr Werner Vogels | Couverture | Le Dr Werner Vogels, vice-président d'Amazon.com et CTO, annonce les constructions génératrices AWS AI CDK pendant son Keynote AWS RE: Invent 2023. |
| Atelier - Construire des applications généatives d'IA sur AWS avec CDK | Atelier | Dans cet atelier, vous explorerez comment construire un exemple d'application AI générative sur AWS à l'aide de constructions CDK et AI CDK génératives. |
| Atelier - Constructions AWS CDK AWS CDK | Atelier | Dans cet atelier, vous déploierez des projets qui utilisent des constructions CDK à partir de cette bibliothèque. Les projets proviennent du référentiel GitHub Amazon-B-BEDROCK. |
| Créez des applications généatives d'intermédiaire avec Amazon Titan Text Premier, Amazon Bedrock et AWS CDK | Article de blog + Exemple de code | Board Blog Exploration de la création et du déploiement de deux exemples d'applications alimentées par Amazon Titan Text Premier à l'aide des constructions génératrices de CDK AI. |
| AWS-CDK-Stack-Builder-Tool | Exemple de code | AWS CDK Builder est un outil basé sur un navigateur conçu pour rationaliser le bootstrap de l'infrastructure en tant que projets de code (IAC) à l'aide du Kit de développement Cloud AWS (CDK). |
| CDK Live! Construire des applications et des architectures génératrices d'IA en tirant parti des constructions CDK AWS! | Vidéo | CDK Live! L'épisode s'est concentré sur la construction et le déploiement d'applications et d'architectures d'IA génératives sur AWS à l'aide du kit de développement Cloud AWS (CDK) et des constructions AWS Generative CDK. |
| Annonce AWS Generative AI CDK Constructions! | Article de blog | Board Blog Annonce la version des constructions AWS génératives AI CDK. |
| Rationaliser la souscription d'assurance avec une IA générative à l'aide du substratum rocheux d'Amazon | Article de blog + Exemple de code | Un article de blog et un échantillon de code discutant de la façon d'utiliser des solutions de renseignement artificiel (IA) AWS comme le fondement d'Amazon pour améliorer le processus de souscription, y compris la validation des règles, les directives de souscription et la justification des décisions. |
| aws-genai-llm-chatbot | Exemple de code | Chatbot multimodel et multi-Rag à l'aide d'AWS CDK sur AWS vous permettant d'expérimenter une variété de modèles de langage large et de modèles de langage multimodal, de paramètres et d'invites dans votre propre compte AWS. |
| Claude de fondement | Exemple de code | Chatbot natif AWS utilisant le fondement + Claude (+ Mistral). |
| amazon-bedrock-rag | Exemple de code | Solution de chiffon entièrement gérée à l'aide de bases de connaissances pour le substratum rocheux d'Amazon. |
| Recherche multimodale du substratum rocheux Amazon | Exemple de code | Application de recherche de produits multimodales construite à l'aide du modèle Amazon Titan Multimodal Embeddings. |
| Bases de connaissances du fondement amazon avec des données privées | Article de blog + Exemple de code | Article de blog et échantillon de code associé démontrant comment intégrer les bases de connaissances dans le fondement d'Amazon pour fournir des modèles fondamentaux avec des données contextuelles provenant de sources de données privées. |
| Automatisation des tâches à l'aide d'agents du fondement Amazon et d'IA | Article de blog + Exemple de code | Article de blog et exemple de code associé démontrant comment déployer un agent de substratum rocheux d'Amazon et une base de connaissances via un cas d'utilisation d'hôtel et de spa. |
| Agents for Amazon Bedrock - PowerTools pour AWS Lambda (Python) | Exemple de code | Créez des agents pour le fondement d'Amazon à l'aide de gestionnaires d'événements et de génération automatique de schémas OpenAPI. |
| Texte à l'agent SQL | Exemple de code | Exploitation de la puissance du traitement du langage naturel, le "Text à l'agent SQL Boundrock" facilite la transformation automatique des questions en langage naturel en requêtes SQL exécutables. |
Les constructions Génératives AI CDK peuvent collecter des mesures opérationnelles anonymes, y compris: la région de la région A est déployée, le nom et la version de la construction déployés et les informations connexes. Nous pouvons utiliser les mesures pour maintenir, fournir, développer et améliorer les services et les services AWS.
La feuille de route est disponible via le projet GitHub
Apache-2.0
Vous devriez envisager de faire votre propre évaluation indépendante avant d'utiliser le contenu de cette bibliothèque à des fins de production. Cela peut inclure (entre autres) les tests, la sécurisation et l'optimisation des constructions CDK et d'autres contenus, fournis dans cette bibliothèque, en fonction de vos pratiques et normes de contrôle de la qualité spécifiques.
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