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Overview

Amazon Bedrock nasce con l’intento di agevolare la creazione di applicazioni che includono l’utilizzo della Generative AI. Infatti, essendo un servizio completamente gestito e grazie al suo modello di computazione serverless, elimina la necessità di gestire infrastrutture complesse consentendo alle aziende di concentrarsi sul proprio core business. La piattaforma mette a disposizione una vasta gamma di Foundation Model, LLM pre-addestrati con enormi quantità di dati che possono essere personalizzati ed ottimizzati per adattarsi a diversi use-case:

Translation
Con l’ausilio di modelli avanzati, Bedrock garantisce traduzioni di testo in diverse lingue in modo accurato e coerente con il linguaggio specifico di ogni dominio, automatizzando un processo spesso dispendioso e laborioso.
Text generation
A partire da descrizioni testuali fornite dagli utenti (prompt), i modelli sono in grado di creare testi coinvolgenti e realistici in modo rapido ed efficiente.
Text extraction
Bedrock abilita use-case di estrazione automatica di informazioni da documenti non strutturati, come e-mail o recensioni di clienti, facilitandone l'interpretazione e l'estrazione di insight. Identificando entità chiave, relazioni e concetti, i modelli offerti da Bedrock possono aiutare le aziende nei processi decisionali.
Text evaluation and classification
Con Bedrock è possibile automatizzare la classificazione di testi, assegnando a ciascuno la categoria che più lo rappresenta. Ad esempio, si possono classificare commenti o recensioni di utenti identificando potenziali contenuti negativi e/o offensivi per poter intervenire tempestivamente.
Text summarization
È possibile identificare le informazioni salienti all’interno di testi lunghi e complessi, creando riassunti concisi ma informativi, che non tralascino i contenuti principali del testo di partenza.
Virtual assistants
Amazon Bedrock permette di sviluppare chatbot intelligenti in grado di dialogare in tempo reale con gli utenti in modo naturale e personalizzato, tenendo conto delle esigenze di business.

Tra gli LLM utilizzabili in Amazon Bedrock spicca Claude, divenuto la punta di diamante di Anthropic che, con le sue ultime versioni, è  in grado di competere con i modelli più noti presenti sul mercato.  Claude si presenta come un modello versatile e con alta velocità di elaborazione, in grado di assolvere compiti che includono traduzione di testi, scrittura creativa, generazione di codice e analisi di immagini, siano esse fotografie o grafici di natura tecnica.

Amazon Bedrock assicura inoltre che i dati degli utenti non vengano utilizzati per il perfezionamento dei modelli né condivisi con terze parti, garantendo un elevato livello di privacy. L’attenzione alla protezione dei dati, unitamente alla semplicità di deployment e alla possibilità di utilizzo di modelli sempre aggiornati, classifica il servizio di AWS come una scelta ideale per le aziende che desiderano rimanere all’avanguardia nell’innovazione AI.

Capabilities

Amazon Bedrock offre funzionalità avanzate per utilizzare al meglio i propri Foundation Model. Le features principali possono essere classificate in:

L’utente può testare diverse combinazioni di input (prompt) e di configurazioni dei modelli per poi osservare gli output ottenuti. Questo processo è utile in fase di valutazione dell’inferenza dei modelli e permette all’utente di selezionare l’LLM migliore per il proprio use-case. I test sono conducibili utilizzando l’apposita API o l’interfaccia grafica offerta dal servizio.

Per knowledge base si intende un dataset di informazioni relative ad un determinato dominio, come testi, immagini, dati o qualsiasi tipo di informazione considerata utile dall’utente. In Amazon Bedrock, una knowledge base esterna è un archivio di dati che l’utente può mettere a disposizione dei modelli come conoscenza aggiuntiva utile per generare risposte più coerenti e contestualizzate.

Gli agent sono, a tutti gli effetti, degli assistenti virtuali intelligenti che combinano le capacità dei modelli con la possibilità di eseguire azioni concrete. Un agent può determinare se la risposta ricevuta da un modello è sufficiente per l’utente o se deve essere migliorata. Ad esempio, tramite il function calling, un agent può richiamare funzioni, fare chiamate API, eseguire query su un database, al fine di completare un compito. Gli Agents di Amazon Bedrock possono automatizzare processi complessi e fornire un’esperienza di assistenza più efficiente e personalizzata.

I modelli messi a disposizione da Bedrock possono essere ulteriormente addestrati tramite un processo di fine-tuning per adattarsi a compiti o domini specifici. Infatti, partendo da una conoscenza consolidata e utilizzando ulteriori dati messi a disposizione dall’utente, un modello può essere personalizzato e adattato a specifici contesti.

Amazon Bedrock offre i cosiddetti guardrails, strumenti per configurare restrizioni, regole o misure di sicurezza per limitare o prevenire l’emissione di contenuti inappropriati, dannosi o non desiderati da parte degli LLM.

Partnership

In qualità di partner AWS, portiamo la nostra esperienza nei processi di gestione dei dati nel cloud, sfruttando la flessibilità, la scalabilità e l’affidabilità del servizio Amazon Bedrock.

I nostri servizi di consulenza:

  • Consulenza per l’avvio di nuovi progetti Cloud Native
  • Valutazione di soluzioni esistenti e migrazioni di piattaforme dati
  • Progettazione e implementazione di landing zone di gestione dei dati per la gestione di più conti e più regioni
  • Supporto nello sviluppo di pipeline di integrazione dei dati e AI
  • Manutenzione degli ambienti Cloud

Use Cases

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