Az AWS bemutatja a Deep Insight kontextuskezelését

Kevesebb anyag egy beszélgetésben

Az AWS bemutatja, hogyan kezeli a Deep Insight a kontextust, vagyis az AI-ügynök munkája során rendelkezésére álló információkat. A szakosított ügynökök külön beszélgetésekben dolgoznak, és tömörített összefoglalókat adnak át. Utasítások korlátozzák a válaszokat, a részletes eredményeket fájlok tárolják. Külön ügynökök ellenőrzik újra a számításokat és vizsgálják a jelentést. Ezek eltérő hibapontokat kezelnek; a cikk megvalósítást ismertet, nem minden generált elemzés helyességét bizonyító független tesztet.

Adatfájlból jelentés

A projekt útmutatója konkrét feladatot mutat: adj meg CSV-adatfájlt és elemzési kérést, végrehajtás előtt vizsgáld meg a tervet, majd szerkeszthető Word-jelentést kapsz. Böngészős felületén adatot tölthetsz fel, tervet ellenőrizhetsz és jelentést tölthetsz le. A fejlesztők módosíthatják az ügynököket, utasításokat és munkafolyamatokat. A tároló megkülönbözteti a saját üzemeltetésű fejlesztési utat az Amazon Bedrock AgentCore által kezelt telepítéstől. Ezek a projekt meglévő képességei; nem új indulásról vagy munkát nem igénylő telepítés garanciájáról van szó.

Mit igazol az ellenőrzés?

A külön értékelési útmutató rögzített kéréseket ír le a változatok összehasonlításához. Itt a futtató automatikusan elfogadja a terveket: ez értékelési eljárás, nem emberi ellenőrzés. Szabályok vizsgálják a szükséges fájlokat és a számok egyezését az adatok, számítások, hivatkozások és jelentések között. A csapat az alapváltozat futásait egy módosított változatéval hasonlíthatja össze. A futtatás költséggel jár, bár a pontozás nem hív modellt. A megoldókulcsos tényellenőrzés és modellalapú bírálat későbbi fejlesztés, ezért a sikeres pontozás nem igazolja az elemzés teljes tartalmi helyességét.