搭配 DynamoDB 使用生成式 AI - Amazon DynamoDB
DynamoDB 的生成式 AI 使用案例DynamoDB 的生成式 AI 部落格

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搭配 DynamoDB 使用生成式 AI

Amazon DynamoDB 是無伺服器、全受管的分散式 NoSQL 資料庫，具有任何規模的單一位數毫秒效能。DynamoDB 已針對高輸送量工作負載進行最佳化，您可以整合生成式 AI 模型來擴展其功能。使用生成式 AI 模型，您可以即時處理存放在 DynamoDB 資料表中的資料，並建置內容感知及高度個人化的應用程式。您也可以徹底運用業務、使用者和應用程式資料，自訂生成式 AI 解決方案，以強化最終使用者體驗。

如需有關 gen AI 和 解決方案 AWS 提供以建置 gen AI 應用程式的詳細資訊，請參閱使用生成式 AI 轉換您的業務。

主題

DynamoDB 的生成式 AI 使用案例

DynamoDB 廣泛用於 AI 支援的對話式應用程式中，例如使用基礎模型 (FM) 建置的聊天機器人和客服中心。您可以透過 Amazon Bedrock、Amazon SageMaker AI 或其他模型供應商存取 FM。這類應用程式通常會使用 DynamoDB 來提升個人化效果，並強化應用程式資料、業務資料及使用者資料這三種資料模式的使用者體驗。以下是這些資料模式的範例：

  • 透過整合 LangChain、LlamaIndex 或自訂程式碼，來儲存應用程式資料，例如聊天訊息歷程記錄。此內容可讓模型和使用者互相交談以強化使用者體驗。

  • 利用庫存、定價和文件等業務資料，建立自訂使用者體驗。

  • 套用使用者資料，例如 Web 歷史記錄、過去的訂單和使用者偏好設定，以提供個人化的答案。

例如，保險公司可以使用 DynamoDB 建置聊天機器人，供檢索增強生成 (RAG) 型 AI 模型近即時存取資料。此類資料的範例包括即時貸款利率、產品定價、合規/標準合約副本、使用者 Web 歷史記錄和使用者偏好設定。結合 DynamoDB 與 RAG，可新增保險產品和使用者資料的深入及更新資訊。如此可讓提示和答案更豐富，為最終使用者提供準確、個人化且近乎即時的體驗。

同樣地，金融服務產業客戶可使用 DynamoDB、Amazon Bedrock 知識庫和 Amazon Bedrock 代理程式，來建置 RAG 型生成式 AI 應用程式。這些應用程式可以使用開源營利報告和通話文字記錄。亦可運用使用者特定的產品組合和交易歷史記錄，來產生產品組合隨選摘要，包括未來的前景。

DynamoDB 的生成式 AI 部落格

下列文章提供詳細的使用案例、最佳實務和逐步指南，協助您利用 DynamoDB 功能來建置進階的 AI 驅動應用程式。