pace genai demos

Aproveitando o poder dos dados corporativos com IA generativa: insights da Amazon Kendra, Langchain e grandes modelos de idiomas

Este repositório fornece amostras de código para três demos generativas de IA, licenciadas sob licença MIT-0.

1. Amazon Kendra com LLM fundamental : utiliza os recursos de pesquisa profundos da Amazon Kendra combinados com o amplo conhecimento de grandes modelos de linguagem. Essa integração fornece respostas precisas e com consciência de contexto para consultas complexas, desenhando de uma gama diversificada de fontes.

2. Modelo de incorporação com LLM fundamental : mescla o poder das incorporações - uma técnica para capturar significados semânticos de palavras e frases - com a vasta base de conhecimento dos LLMs. Essa sinergia permite modelagem de tópicos mais precisa, recomendação de conteúdo e recursos de pesquisa semântica.

3. Modelos de fundação gerador de anúncios farmacêuticos : um aplicativo especializado adaptado para a indústria farmacêutica. Aproveitando as capacidades generativas dos modelos fundamentais, essa ferramenta cria anúncios farmacêuticos convincentes e compatíveis, garantindo que o conteúdo siga os padrões e regulamentos do setor

Essas demos podem ser perfeitamente implantadas em sua conta da AWS, oferecendo insights fundamentais e orientações sobre a utilização de serviços da AWS para criar um botão de AI e resposta generativo de uma geração de perguntas e conteúdos do Modelo de Linguagem de Grande de última geração (LLM).

Você pode implantar essas demonstrações, independentemente uma da outra. Consulte os arquivos README em cada uma das pastas para obter instruções de implantação.

Consulte a postagem do blog para obter detalhes sobre como essas soluções funcionam.

Autores

• Jin Tan Ruan - Desenvolvedor de Prototipagem de Awsi Pace
• ARAVIND KODANDARAMAIAH - AWSI Pace Senior Prototyping Developer

Solucionar problemas

O tamanho descompacto deve ser menor que 262144000 bytes (Serviço: Awslambdainternal; Código de Status: 400)

1. Exclua a pasta da camada Lambda existente: comece removendo a pasta Lambda_Langchain_Layer do seu projeto. Esta ação garante que quaisquer arquivos corrompidos ou de grandes dimensões sejam limpos.
2. Recrie a camada: após a exclusão, recrie a camada lambda usando o comando implant.sh. Esse processo deve gerar uma camada fresca e compatível com os componentes necessários.
3. Recursos limpos do Docker: Também é crucial garantir que nenhuma imagens ou contêineres residuais do Docker estejam ocupando espaço desnecessário. Limpe todas as imagens e contêineres do Docker em execução para liberar espaço e evitar possíveis conflitos.

Relatórios de bugs/solicitações de recursos

Ao apresentar um problema, verifique os problemas existentes ou fechados recentemente para garantir que alguém ainda não tenha relatado o problema. Tente incluir o máximo de informações possível. Detalhes como esses são incrivelmente úteis:

• Um caso de teste reproduzível ou uma série de etapas
• A versão do nosso código sendo usada
• Quaisquer modificações que você fez relevante para o bug
• Qualquer coisa incomum sobre seu ambiente ou implantação

Licença

Esta biblioteca está licenciada sob a licença MIT-0. Veja o arquivo de licença.

• Changelog do projeto.
• Licença do projeto.
• Código de conduta do projeto.
• Contribuindo para mais informações.