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共有 33 則文章
鐵人賽 Build on AWS DAY 30

技術 未來發展方向與進階學習路徑 & (後記)

前言 從基礎的Bedrock到進階的SageMaker,從簡單的應用到複雜的系統架構。今天,讓我們一起展望未來,規劃接下來的學習路徑。今天已經是最後一天了基本上...

鐵人賽 Build on AWS DAY 29

技術 經驗總結與最佳實務

前言 經過 28 天的學習旅程,我們從 AWS AI 服務的基礎概念,一路實作到複雜的應用場景。今天,我想整理這段時間累積的經驗,分享在使用 Amazon Be...

鐵人賽 Build on AWS DAY 30

技術 Day 30: 如何使用 AWS bedrock multi-agent 協助維運人員對 AWS 服務做 operation (下)

昨天完成設定之後,除了驗證各個 agent 是否正常運作之外,還可以透過 Multi-agent collaboration trace timeline 確認...

鐵人賽 Build on AWS DAY 27

技術 總整合專案:智慧文檔分析系統

前言 經過前26天的學習,我們已經掌握了AWS Bedrock和SageMaker的核心技術。今天我們要將所學的知識整合起來,打造一個實用的智慧文檔分析系統。這...

鐵人賽 Build on AWS DAY 29

技術 Day 29: 如何使用 AWS bedrock multi-agent 協助維運人員對 AWS 服務做 operation (上)

在前幾天的文章中,使用 Bedrock Agent 對不同的 AWS 服務進行操作,例如: 檢查 SQS 的狀態和重新執行 message 查詢 Dynamo...

鐵人賽 Build on AWS DAY 26

技術 多語言支援與國際化

前言 目前探討相關的東西核心知識已經差不多了,今天 26 天,可以探討一些比較細節的部分今天探討的部分是 『多語言支援』,相信我們的 ai 應用不只有『台灣用戶...

鐵人賽 Build on AWS DAY 28

技術 Day 28: 如何使用 AWS bedrock agent 對 SQS 做 operation (下)

昨天已經準備好 agent 和 Lambda ,今天可以來測試了。從 SQS 裡面抓兩個 queue 來測試,一個是主要的 queue ,一個當 Dead Le...

鐵人賽 Build on AWS DAY 27

技術 Day 27: 如何使用 AWS bedrock agent 對 SQS 做 operation (上)

在 Serverless 架構中,AWS SQS(Simple Queue Service)搭配 Dead Letter Queue 是常見處理訊息和請求的設計...

鐵人賽 Build on AWS DAY 26

技術 Day 26: 如何使用 AWS bedrock agent 分析 AWS 帳單 (下)

昨天設定好這個分析 AWS 帳單的 bedrock agent 之後,今天就可以來測試了! prompt 可以說明你要撈取那個年份月份的報表, agent 會再...

鐵人賽 Build on AWS DAY 24

技術 Auto Scaling與高可用性設計

前言 今天我們將探討如何在AWS上實現Auto Scaling和高可用性設計,確保我們的AI應用能夠穩定可靠地服務用戶。通常確保我們系統用量比較高的時候確實會考...

鐵人賽 Build on AWS DAY 25

技術 Day 25: 如何使用 AWS bedrock agent 分析 AWS 帳單 (上)

在現代雲端架構中,成本監控和分析對企業降低成本非常重要, AWS 提供了豐富的計費資訊,但如何有效地自動化抓取這些資料並進行分析和比較,一直是許多開發人員和管理...

鐵人賽 Build on AWS DAY 23

技術 企業級安全性與合規性

前言 今天我們要探討安全性和合規性的部分,如何讓 AWS Bedrock 和 AWS Sagemaker在企業內部實施安全控制措施,確保符合各項 AI 規範需求...

鐵人賽 Build on AWS DAY 24

技術 Day 24: 如何使用AWS bedrock agent查詢DynamoDB資料 (下)

昨天說完 agent 的需求和架構之後,今天就可以一個步驟一個步驟設定 agent ,總共會有六個步驟。 Step 1:開啟 Model 使用權限 要讓 Age...

鐵人賽 Build on AWS DAY 22

技術 監控與日誌分析實作

前言 今天我們要專注於監控和 log 分析相關,前陣子我們幾乎都只是針對 aws bedrock 和Sagemaker 提到關於監控相關的執行和實作,今天我們以...

鐵人賽 Build on AWS DAY 25

技術 【Day 25】 免費背景音樂來源調查 / 串接 Bedrock Agent 可行性研究

前言 前幾回,都在做 Nova Reel 生成影片,放了兩天後確認帳單,覺得有點貴貴的。 光是在 Tokyo Region 產出一個六秒的影片,就需要花 0.4...

鐵人賽 Build on AWS DAY 23

技術 Day 23: 如何使用AWS bedrock agent查詢DynamoDB資料 (上)

在 AI 蓬勃發展的時代,我們可以透過 AI 協助查詢和處理資料庫中的資料,如果今天使用者不是工程師,而是個 PM 或 Sales ,也許可以設計一個簡單的對話...

鐵人賽 Build on AWS DAY 24

技術 【Day 24】 實作 Amazon Nova Reel 的生成介面及 API (下)

前言 今天是中秋連假第一天,依然要繼續修改未完成的頁面。 今天繼續將 prompt.html 頁面樣式,並且整合先前 index.html 的 Navigat...

鐵人賽 Build on AWS DAY 20

技術 多模態AI應用:文字+圖像處理

前言 今天要開始學習處理多模態應用,這裏使用者會輸入不僅是文字也可能是圖片需要辨識,那我們就需要該技巧,今天,我們嘗試多模態AI的世界,學習如何使用AWS Be...

鐵人賽 Build on AWS DAY 23

技術 【Day 23】 實作 Amazon Nova Reel 的生成介面及 API (上)

前言 前一回,透過 Console 試用了一下 Nova Reel 生成素材。 接著我們需要繼續完成介面、API 傳遞邏輯、權限配置等設定。 原始碼 impor...

鐵人賽 Build on AWS DAY 18

技術 SageMaker Pipeline:ML工作流程自動化

前言 實際的機器學習會有多重情境,需要多個 pipeline 去做處理像是從數據處理、模型訓練到部署往往需要經過多個步驟,也許有些地方還需要人工介入這樣我們將探...

鐵人賽 Build on AWS DAY 17

技術 向量資料庫整合 (OpenSearch/Pinecone)

前言 學習了如何使用 Amazon Bedrock 生成 Embeddings,但光有向量還不夠,我們需要一個高效的方式來儲存和檢索這些向量資料今天我們將深入探...

鐵人賽 Build on AWS DAY 16

技術 RAG (Retrieval-Augmented Generation) 實作

前言 今天,我們要介紹一個強大的技術:RAG (Retrieval-Augmented Generation),它能讓 LLM 基於您的專有知識庫來回答問題,...

鐵人賽 Build on AWS DAY 15

技術 中期專案:智慧客服聊天機器人

前言 前陣子已經針對 aws bedrock 和 asw sageMaker 做各種介紹,我們要開始整合各方知識實作一個專案過往我在公司也有過過智能客服聊天機器...

鐵人賽 Build on AWS DAY 14

技術 Bedrock與SageMaker的整合架構

前言 今天我們要深入了解如何將這兩個強大的AI服務進行整合,打造出更完整且靈活的AI應用架構。這種整合不僅能發揮各自的優勢,還能創造出1+1>2的效果 簡...

鐵人賽 Build on AWS DAY 10

技術 Bedrock模型比較:Claude vs Llama vs Titan

前言 今天我們要深入探討三個模型上的差異,可以針對其應用場景選擇自己適合的這樣在未來開發上以及使用上比較不會因為這樣對模型有錯誤的理解 model Claude...

鐵人賽 Build on AWS DAY 9

技術 Bedrock進階:Prompt Engineering技巧

前言 今天這篇我們探討 prompt engineer 相關的知識,不同模型有可能根據提示詞(Prompt)會給不同的結果(Claude、Llama、Titan...

鐵人賽 Build on AWS DAY 8

技術 成本優化策略與監控設定

前言 看似這樣的主題與 ai 無關,但相信有用過 aws 服務的都很清楚,人家 amazon 是營利機構,在我們建置 ai 應用的時候,難免要和老闆,或是大公司...

鐵人賽 Build on AWS DAY 7

技術 IAM權限設定與安全性考量

前言 在前面幾天的學習中,我們已經了解了AWS Bedrock和SageMaker的基本概念,也成功建立了AWS帳戶。今天我們要深入探討一個極其重要但常被忽略的...

鐵人賽 Build on AWS DAY 4

技術 Bedrock實作:對話式聊天機器人

前言 今天我們來做更多應用,前面第一個實作以,文字生成應用為主,今天我們來玩點稍微進階的主題,『對話式聊天機器人』, 一樣我們快速建立專案,可以參考 day3...

鐵人賽 Build on AWS DAY 3

技術 Bedrock實作:第一個文字生成應用

前言 現今在使用 ai 應用生態最完整肯定是 python,所以我大部分的應用大概會用 python 完成,如果有機會可以隨後考慮其他程式語言完成(有時間的話😅...