Az AWS bizonyítékokat gyűjt a mérnöki alkatrészvizsgálathoz

Bizonyíték a döntés előtt

Az AWS szintetikus katalógussal mutat be egy asszisztenst repülőipari cserealkatrészek vizsgálatához. Python-szabályok vetik össze a műszaki adatokat a követelményekkel; a képi hasonlóság további bizonyítékot ad. Az asszisztens értékelést fogalmaz, de nem ajánl és nem hagy jóvá alkatrészcserét. Erről a mérnök dönt. A bemutató értelmezéséhez fontos ez a különbség: a hasonló külsejű alkatrész képe a vizsgálatot segítő anyag, az illeszkedési minősítés viszont a műszaki adatok összevetéséből származik.

Mit jelent a képi keresés?

A beágyazási dokumentáció a keresés alapját magyarázza el. A Nova szöveget, dokumentumot, képet, videót és hangot közös térben elhelyezett számsorokká, úgynevezett vektorokká alakít; a hasonló tartalmak közelebb kerülnek egymáshoz. Ez különböző médiumok közötti keresést támogat, nem csupán szavak egyeztetését. Alkalmazásai közé tartozik a kapcsolódó tartalmak felkutatása és az AI-válaszokhoz szükséges anyagok visszakeresése. A fejlesztő a vektor dimenziójának megválasztásával a beágyazás pontossága és a tárolási költség között mérlegelhet; a nagyobb bemenetek részeihez szegmentálással külön vektorok készülhetnek.

Hogyan értékelik az ügynök működését?

Az értékelési dokumentáció külön vizsgálati réteget ír le: a műszerezett ügynök futásnyomait közös formátumra alakítják, majd egy bírálóként működő nyelvi modell pontozza őket. Beépített és egyedi értékelők segítik a feladatteljesítés, a szélső esetek és a különböző bemenetek mellett mutatott következetesség vizsgálatát. A szolgáltatás telemetriai könyvtárakon keresztül kapcsolódik a Strands és a LangGraph keretrendszerhez. A beépített értékelők nyilvánosan hozzáférhetők, az egyedi értékelési erőforrások viszont privátak maradnak, amíg jogosultságokkal kifejezetten hozzáférést nem adnak hozzájuk.