Utilisation de l'IA générative avec DynamoDB - Amazon DynamoDB

Les traductions sont fournies par des outils de traduction automatique. En cas de conflit entre le contenu d'une traduction et celui de la version originale en anglais, la version anglaise prévaudra.

Utilisation de l'IA générative avec DynamoDB

Amazon DynamoDB est une base de données NoSQL entièrement gérée sans serveur avec des performances à un chiffre en millisecondes à n'importe quelle échelle. DynamoDB est optimisé pour les charges de travail à haut débit et vous pouvez étendre ses fonctionnalités en l'intégrant à des modèles d'IA génératifs. À l'aide de modèles d'IA génératifs, vous pouvez travailler avec les données stockées dans des tables DynamoDB en temps réel et créer des applications adaptées au contexte et hautement personnalisées. Vous pouvez également améliorer l'expérience de l'utilisateur final en exploitant pleinement les données de votre entreprise, de vos utilisateurs et de vos applications pour personnaliser vos solutions d'IA générative.

Pour plus d'informations sur l'IA de génération et les solutions proposées AWS pour créer des applications d'IA de génération, consultez Transformez votre entreprise grâce à l'IA générative.

Cas d'utilisation de l'IA générative pour DynamoDB

DynamoDB est largement utilisé dans les applications conversationnelles basées sur l'IA, telles que les chatbots et les centres d'appels basés sur un modèle de base (FM). Vous pouvez y accéder FMs via Amazon Bedrock, Amazon SageMaker AI ou d'autres fournisseurs de modèles. Ces applications utilisent généralement DynamoDB pour améliorer la personnalisation et l'expérience utilisateur selon trois modèles de données : les données d'application, les données commerciales et les données utilisateur. Voici quelques exemples de ces modèles de données :

  • Stockage des données d'application, telles que l'historique des messages de chat, par le biais d'LangChainintégrations ou d'un code personnalisé. LlamaIndex Ce contexte améliore l'expérience utilisateur en permettant au modèle de converser avec l'utilisateur dans les deux sens.

  • Création d'une expérience utilisateur personnalisée en exploitant les données commerciales, telles que l'inventaire, les prix et la documentation.

  • Application des données utilisateur, telles que l'historique Web, les commandes passées et les préférences des utilisateurs, pour fournir des réponses personnalisées.

Par exemple, une compagnie d'assurance peut créer un chatbot à l'aide de DynamoDB pour permettre à son modèle d'IA basé sur la génération de récupération augmentée (RAG) d'accéder à des données en temps quasi réel. Des exemples de telles données sont les taux hypothécaires en temps réel, le prix des produits, les copies de contrats conformes/standard, l'historique Web des utilisateurs et les préférences des utilisateurs. La combinaison de DynamoDB et de RAG ajoute des informations détaillées et actualisées sur les produits d'assurance et les données utilisateur. Cela enrichit les invites et les réponses pour offrir aux utilisateurs finaux une expérience précise, personnalisée et en temps quasi réel.

De même, les clients du secteur des services financiers utilisent DynamoDB, les bases de connaissances Amazon Bedrock et les agents Amazon Bedrock pour créer des applications d'intelligence artificielle basées sur RAG. Ces applications peuvent utiliser des rapports de revenus open source et des transcriptions d'appels. Ils peuvent également utiliser l'historique du portefeuille et des transactions spécifiques à l'utilisateur pour générer un résumé du portefeuille à la demande, y compris des perspectives pour le futur.

Blogs sur l'IA générative pour DynamoDB

Les articles suivants présentent des cas d'utilisation détaillés, des meilleures pratiques et des step-by-step guides pour vous aider à tirer parti des capacités de DynamoDB pour créer des applications avancées basées sur l'IA.