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# 搭配 DynamoDB 使用代理式 AI
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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](https://aws.amazon.com/ai/generative-ai/)。

**Topics**
+ [DynamoDB 的生成式 AI 使用案例](#gen-ai-use-case-ddb)
+ [DynamoDB 的生成式 AI 部落格](#gen-ai-blogs)
+ [利用 DynamoDB 與 OpenSearch Service 的零 ETL 整合](ddb-and-amazon-bedrock.md)
+ [使用 DynamoDB 做為 LangGraph 代理程式的檢查點存放區](ddb-langgraph-checkpoint.md)

## DynamoDB 的生成式 AI 使用案例
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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)](https://aws.amazon.com/what-is/foundation-models/) 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](https://js.langchain.com/v0.1/docs/integrations/chat_memory/dynamodb/)、[LlamaIndex](https://docs.llamaindex.ai/en/stable/examples/docstore/DynamoDBDocstoreDemo/) 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)](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/dg/jumpstart-foundation-models-customize-rag.html) 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](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/knowledge-base.html)和 [Amazon Bedrock 代理程式](https://aws.amazon.com/bedrock/agents/)，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
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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。
+ [適用於生成式 AI 聊天機器人的 Amazon DynamoDB 資料模型 ](https://aws.amazon.com/blogs/database/amazon-dynamodb-data-models-for-generative-ai-chatbots/) 
+ [使用 Amazon DynamoDB、Amazon Bedrock 和 LangChain 建置可擴展的內容感知聊天機器人](https://aws.amazon.com/blogs/database/build-a-scalable-context-aware-chatbot-with-amazon-dynamodb-amazon-bedrock-and-langchain/) 
+ [使用 LangGraph 和 Amazon DynamoDB 建置耐用的 AI 代理器](https://aws.amazon.com/blogs/database/build-durable-ai-agents-with-langgraph-and-amazon-dynamodb/)