Cumbre de AWS: AWS App Studio, Amazon Q Apps y más

Cumbre de AWS: AWS App Studio, Amazon Q Apps y más

Amazon organizó hoy su Cumbre anual AWS en Nueva York, donde anunció varias actualizaciones relacionadas con sus ofertas de IA generativa. Estos son los aspectos más destacados del evento de hoy: AWS App Studio ahora en versión preliminar AWS App Studio es una plataforma sin código para crear aplicaciones utilizando IA generativa, sin necesidad de tener ningún conocimiento de desarrollo de software. Por ejemplo, la solicitud «Crear una aplicación para revisar y procesar facturas» dará como resultado una aplicación que haga esto, incluidos los modelos de datos, la lógica empresarial y la interfaz de usuario de varias páginas necesarios. «La capacidad de IA generativa integrada en App Studio generó una aplicación para mí en minutos, en comparación con las horas o incluso días que me habría llevado llegar al mismo punto utilizando otras herramientas», escribió Donnie Prakoso, uno de los principales defensores de los desarrolladores en AWS. en una publicación de blog. Amazon Q Apps permite a los usuarios crear aplicaciones de IA generativa. Anunciada por primera vez en una vista previa en abril de este año, esta oferta ahora se anuncia como disponible de forma general. Permitirá a los usuarios crear aplicaciones de IA generativa basadas en los datos de su empresa. Además, desde la primera versión preliminar, Amazon actualizó Amazon Q Apps con la capacidad de especificar fuentes de datos a nivel de tarjeta individual y también lanzó una API de Amazon Q Apps. Amazon Q Developer ahora está disponible en SageMaker Studio Amazon Q Developer es el asistente de codificación de IA de la compañía, mientras que SageMaker Studio es una plataforma que incluye una variedad de herramientas para desarrollar, implementar y administrar modelos de ML. Con esta nueva integración, Amazon Q Developer ahora puede crear planes para el ciclo de vida de desarrollo de ML, recomendando las mejores herramientas para una tarea, ofreciendo orientación paso a paso, generando código para comenzar y brindando asistencia para la resolución de problemas. «Con Amazon Q Developer en SageMaker Studio, puede crear, entrenar e implementar modelos de aprendizaje automático sin tener que salir de SageMaker Studio para buscar cuadernos de muestra, fragmentos de código e instrucciones en páginas de documentación y foros en línea», Esra Kayabali, arquitecta senior de soluciones de AWS, escribió en una publicación de blog. La personalización de Amazon Q Developer ya está disponible. Esto significa que la herramienta ahora puede utilizar las bibliotecas, API, paquetes, clases y métodos internos de una organización para proporcionar recomendaciones de código. Los usuarios ahora también podrán hacer preguntas a Amazon Q sobre el código base de su organización, explicó la compañía. Puede conectar fuentes de datos adicionales a la base de conocimientos de Amazon Bedrock. La base de conocimientos de Amazon Bedrock le permite utilizar datos comerciales privados para aplicaciones RAG. Las empresas ahora pueden conectar dominios web, Confluence, Salesforce y fuentes de datos de SharePoint, aunque esta funcionalidad aún se encuentra en versión preliminar. Actualizaciones de Agents for Amazon Bedrock Agents for Amazon Bedrock permite que las aplicaciones de IA generativa realicen tareas de varios pasos en múltiples sistemas y fuentes de datos. La herramienta ahora mantiene un resumen de las conversaciones con diferentes usuarios, lo que le permite brindar una experiencia más fluida y adaptable para tareas de varios pasos de cara al usuario, como reservar vuelos o procesar reclamaciones de seguros. Ahora también puede interpretar código, lo que le permite abordar casos de uso avanzados como análisis de datos, visualización de datos, procesamiento de textos, resolución de ecuaciones y problemas de optimización. Búsqueda de vectores para Amazon MemoryDB ya disponible Esta nueva característica permitirá a las empresas almacenar, indexar, recuperar y buscar vectores. Los clientes pueden utilizarlo para implementar casos de uso de IA generativa, como RAG, detección de fraude, recuperación de documentos y motores de recomendación en tiempo real. “Con este lanzamiento, Amazon MemoryDB ofrece el rendimiento de búsqueda de vectores más rápido con las tasas de recuperación más altas entre las bases de datos de vectores populares en Amazon Web Services (AWS). «Ya no es necesario comprometer el rendimiento, la recuperación y la latencia, que tradicionalmente han entrado en conflicto entre sí», escribió Channy Yun, principal defensor de los desarrolladores de AWS, en una publicación de blog. Guardrails for Amazon Bedrock ahora detecta alucinaciones. Esta oferta ayuda a las empresas a configurar protecciones para sus aplicaciones de IA en función de las políticas de IA responsable de su empresa. Con esta nueva actualización, utiliza una base contextual para detectar alucinaciones consultando una fuente de referencia y la consulta del usuario. Amazon también ha lanzado una API «ApplyGuardrail» que evalúa las solicitudes de entrada y modela las respuestas para modelos básicos (FM) de terceros. También te puede interesar… Preguntas y respuestas: Evaluación del ROI de tu implementación de IA Anthropic agrega una función de evaluación rápida a la consola

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