Modèle 2 : orchestration de l'IA agentic avec Amazon Bedrock - AWS Directives prescriptives
Le modèle d'orchestration de l'IA magnétique : flexible, intelligent, axé sur les objectifsCas d'utilisation : génération automatisée de contenu marketingPourquoi l'orchestration avec Amazon Bedrock Agents est importanteConsidérations relatives à la gouvernance pour l'orchestration du LLMValeur commerciale du modèle d'orchestration de l'IA générative

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Modèle 2 : orchestration de l'IA agentic avec Amazon Bedrock

Alors que les entreprises cherchent à améliorer l'engagement des utilisateurs, à automatiser les flux de travail riches en contenu et à créer des assistants plus intelligents, elles sont confrontées à un ensemble de défis communs :

  • La génération de contenu est laborieuse, incohérente et lente (par exemple, rédaction de textes marketing, d'articles d'aide, de résumés de statut).

  • Les interfaces utilisateur exigent des expériences conversationnelles de plus en plus personnalisées que les arbres logiques traditionnels ne FAQs peuvent pas supporter.

  • Les développeurs ont du mal à intégrer plusieurs systèmes, à récupérer les informations pertinentes et à présenter des réponses cohérentes et contextuelles en temps réel.

Les outils d'automatisation traditionnels peuvent être rigides. Ils suivent des règles fixes et ne peuvent pas adapter leurs résultats en fonction du contexte, des nuances linguistiques ou du ton utilisé par l'utilisateur.

Le modèle d'orchestration de l'IA magnétique : flexible, intelligent, axé sur les objectifs

Le modèle d'orchestration de l'IA agentic introduit une orchestration basée sur un modèle de langage étendu (LLM) dans les architectures sans serveur en utilisant Amazon Bedrock, permettant aux modèles de base () de : FMs

  • Interprétez les instructions en langage naturel.

  • Invoquez des outils ou APIs selon les besoins.

  • Des résultats de base dans les connaissances de l'entreprise.

  • Générez du contenu structuré et personnalisé de manière dynamique.

Avec les agents Amazon Bedrock, l'orchestration devient autonome et axée sur les objectifs. Le LLM décide quels outils appeler, quelles informations récupérer et comment formuler une réponse finale. L'approche agentic axée sur les objectifs est à la base des assistants numériques, des pipelines de contenu et des interfaces intelligentes basés sur le LLM.

L'architecture de référence implémente chaque couche comme suit :

  • Déclencheur d'événements : utilise Amazon API Gateway pour les entrées des utilisateurs, les messages du chatbot ou les déclencheurs de flux de travail commerciaux

  • Prétraitement : implémente le formatage AWS Lambdade l'entrée et l'acheminement de l'intention vers l'agent Amazon Bedrock approprié

  • Orchestration : déploie l'agent Amazon Bedrock pour analyser l'invite, invoquer des outils (par exemple, Lambda et les données APIs) et récupérer le contexte de la base de connaissances

  • Inférence - Utilise l'agent pour invoquer le FM (par exemple, Anthropic Claude ou Amazon Nova Pro) afin de générer la réponse

  • Post-traitement : utilise Lambda pour enregistrer, valider ou enrichir le résultat avant la livraison

  • Sortie : fournit une réponse au Web, à une application ou la stocke dans Amazon Simple Storage Service (Amazon S3) ou Amazon OpenSearch Service.

Cas d'utilisation : génération automatisée de contenu marketing

Une équipe marketing passe des heures à rédiger des résumés de produits, des extraits d'optimisation pour les moteurs de recherche (SEO) et des e-mails pour les lancements de nouveaux produits dans plusieurs régions et langues. La rédaction manuelle est coûteuse, lente et incohérente.

Pour ce cas d'utilisation, la solution d'orchestration de l'IA générative comprend les étapes suivantes :

  1. Un spécialiste du marketing saisit un minimum de détails sur le produit, tels que le nom, les fonctionnalités et le marché cible, via un formulaire Web.

  2. API Gateway achemine l'entrée vers un agent Amazon Bedrock.

  3. L'agent effectue les opérations suivantes :

    • Demande à une base de connaissances le ton de marque, les descriptions de produits existantes et les directives réglementaires

    • Invoque une fonction Lambda pour récupérer des données de positionnement concurrentiel en interne APIs

    • Compose une description de produit localisée et cohérente avec la marque à l'aide d'Amazon Nova Pro

  4. La copie générée est renvoyée via l'interface utilisateur et archivée dans Amazon S3 à des fins d'assurance qualité et de distribution.

L'ensemble de ce flux de travail est orchestré en quelques secondes, avec une traçabilité et une adaptabilité complètes.

Pourquoi l'orchestration avec Amazon Bedrock Agents est importante

Avec Amazon Bedrock Agents, les développeurs définissent des outils et des objectifs, et non des flux de travail complexes. Le LLM pilote l'orchestration en utilisant le langage naturel.

Le tableau suivant compare les approches d'orchestration traditionnelles à l'orchestration par IA agentique à l'aide d'Amazon Bedrock Agents.

Défi

Approche d'orchestration traditionnelle

Orchestration de l'IA agentic

Entrée non structurée

Routage manuel

LLMs interpréter le sens et l'intention.

Coordination des outils

Logique d'intégration codée en dur

L'agent choisit les outils au moment de l'exécution.

Génération de contenu

Effort humain ou modèles

Génération adaptative et à la demande.

Personnalisation

Règles statiques ou segments d'utilisateurs

Adaptation sémantiquement fondée et en temps réel.

Considérations relatives à la gouvernance pour l'orchestration du LLM

Une orchestration puissante s'accompagne de responsabilités. Les entreprises qui adoptent ce modèle devraient :

  • Versionnez et révisez les invites, les outils et les configurations des agents.

  • Mettez en œuvre la mise à la base en utilisant les bases de connaissances Amazon Bedrock.

  • Utilisez les rôles IAM pour contrôler l'accès des agents aux fonctions et aux données.

  • Activez la journalisation et la modération pour garantir l'auditabilité et la confiance.

En utilisant le modèle d'orchestration de l'IA générative développé par Amazon Bedrock, les entreprises peuvent aller au-delà des chatbots et des modèles pour entrer dans le domaine de l'intelligence contextuelle et automatisée.

Qu'il s'agisse de contenu marketing, de réponses d'assistance, de communications internes ou de documentation sur les produits, ce modèle permet une créativité et une prise de décision évolutives. Il fournit la fiabilité, l'observabilité et la sécurité attendues dans les environnements cloud d'entreprise.

Valeur commerciale du modèle d'orchestration de l'IA générative

Le modèle d'orchestration de l'IA générative apporte de la valeur dans les domaines suivants :

  • Rapidité — Réduit le délai de création de contenu de quelques heures à quelques secondes

  • Cohérence — Maintient le respect du ton, des directives et des politiques dans toutes les langues et dans toutes les équipes

  • Évolutivité : permet aux petites équipes de prendre en charge les opérations mondiales

  • Agilité : permet une adaptation facile aux nouveaux types de contenu ou aux nouveaux flux d'utilisateurs

  • Rentabilité : réduit le recours aux processus manuels et réduit time-to-market