Amazon Bedrock foi atualizado com a incorporação de contexto de aterramento, bem como a inclusão de conectores RAG.

Além de incorporar novos modelos de aprendizado de máquina ao seu serviço de inteligência artificial gerativa Bedrock, a AWS está introduzindo uma nova API Guardrails disponível para ser utilizada em diferentes plataformas.

A Amazon Web Services (AWS) lançou uma nova versão do seu serviço de criação de inteligência artificial generativa, Amazon Bedrock, que inclui um novo recurso de contextualização, conectores para melhorar a geração de recuperação ampliada (RAG) e mais modelos de linguagem grandes (LLMs).

Conforme mencionado pelo vice-presidente da Amazon para a inteligência artificial generativa, Vasi Philomin, essas atualizações visam simplificar a criação de aplicações de IA para empresas.

A inclusão de uma base contextual no Amazon Bedrock Guardrails tem o objetivo de diminuir as possibilidades de obter respostas inadequadas ou incorretas de um aplicativo apoiado por um LLM, conforme mencionado por Philomin.

O aterramento contextual emprega técnicas como análise de relevância de grupo e resumo para identificar distorções em respostas de modelos, assegurando que as previsões do LLM estejam fundamentadas nos dados empresariais apropriados e sejam congruentes com a consulta ou comando do usuário, conforme explicado pelo vice-presidente.

Outras empresas importantes que oferecem serviços em nuvem, como Google e Microsoft Azure, possuem um método para verificar a confiabilidade dos aplicativos RAG, incluindo a análise de métricas de resposta.

A Microsoft utiliza a API de detecção de terra para confirmar se as respostas de texto geradas por LLMs estão alinhadas com os materiais de origem dos usuários, enquanto o Google implementou novas funcionalidades em Vertex AI, como recuperação dinâmica e modo de alta fidelidade, para aprimorar suas opções de aterramento.

A AWS fornece ferramentas de avaliação e monitoramento do RAG no Amazon Bedrock, que utilizam indicadores como precisão, pertinência da resposta e resposta semântica em relação a um padrão de consulta. A AWS anunciou que disponibilizará Guardrails para o Amazon Bedrock como uma API independente, podendo ser utilizada com LLMs fora do Bedrock.

Philomin anunciou o lançamento da API standalone Guardrails devido à alta demanda de clientes empresariais que desejam utilizá-la em modelos que não sejam do Bedrock.

A iniciativa da AWS segue a estratégia da IBM de disponibilizar seu produto WatsonX, de governança, por meio de um conjunto de ferramentas em maio. Embora o conjunto de ferramentas da IBM não seja exatamente igual à API Guardrails, pode ser utilizado para estabelecer um repositório de informações de registro ao longo do ciclo de vida de um modelo. Esses dados podem ser valiosos para avaliar a lógica por trás de uma decisão específica de modelo ou identificar quais partes interessadas estiveram envolvidas no ciclo de vida do modelo.

Novas conexões RAG e modelos extensos de linguagem.

Como parte das melhorias para sua plataforma de inteligência artificial generativa, a AWS introduziu novos conectores RAG no Amazon Bedrock, possibilitando que os programadores integrem modelos com uma ampla gama de fontes de dados.

Além de ter acesso à Amazon S3, os desenvolvedores agora têm a possibilidade de utilizar conectores para Salesforce, Confluence e SharePoint com RAG, conforme informado por Philomin. Ele destacou que o conector do SharePoint estava em fase de pré-visualização.

AWS também informou sobre a inclusão da funcionalidade de personalização do antrópico Claude 3 Haiku no Bedrock. Essa capacidade, em fase de pré-visualização, conforme Philomin, ainda não está disponível em nenhum outro provedor de serviços de nuvem e tem sido amplamente solicitada por clientes corporativos.

Outras novidades incluem a expansão da pesquisa vetorial para Amazon MemoryDB e a introdução de novas funcionalidades para Agents for Bedrock.

“De acordo com Philomin, os agentes têm a capacidade de armazenar informações por meio de diversas interações, o que lhes permite lembrar do ponto de partida anterior e oferecer sugestões mais precisas com base nas interações anteriores. Ele também destacou que os Agentes agora conseguem decifrar o código para lidar com situações complicadas que envolvem dados, como análise, visualização e processamento de texto, além de resolver equações e questões de otimização.”

Amazon App Studio foi criado para auxiliar no desenvolvimento de aplicativos utilizando linguagem natural.

A AWS revelou o AWS App Studio, um serviço gerenciado que utiliza inteligência artificial generativa para auxiliar usuários corporativos na criação e implementação de aplicativos por meio de instruções em linguagem natural.

De acordo com a declaração da AWS, com o App Studio, um usuário pode simplesmente descrever o aplicativo desejado, suas funcionalidades e fontes de dados a serem integradas, e o App Studio criará uma aplicação em poucos minutos, algo que poderia ter levado dias para ser desenvolvido por um profissional. A empresa afirma que o assistente de AI generativa do App Studio elimina a necessidade de aprender qualquer ferramenta de baixo código.

O Amazon App Studio pode enfrentar a concorrência de outras opções no mercado, como o Vertex AI Studio do Google e o Copilot Studio da Microsoft.

A Amazon Web Services (AWS) também comunicou o lançamento oficial do Amazon Q Apps, uma funcionalidade integrada ao Amazon Q Business, que foi apresentada durante o evento AWS re:Invent no ano anterior.

Segundo a AWS, com o Amazon Q Apps, os usuários empresariais podem passar rapidamente de uma conversa para um aplicativo gerativo de IA com base nos dados de sua empresa. Basta que os usuários descrevam o aplicativo desejado em um prompt, e o Amazon Q o cria instantaneamente. A empresa explicou que o Amazon Q possibilita aos usuários desenvolver um aplicativo a partir de uma conversa já existente.

Mais informações da inteligência artificial:

• Pré-visualização do OpenSilver 3.0 apresenta um designer de interface de usuário impulsionado por IA para .NET.
• Os pesquisadores apontam deficiências na avaliação de desempenho de agentes de inteligência artificial.
• Juiz nega ação judicial relacionada ao GitHub Copilot, uma inteligência artificial auxiliar de codificação.