关键字: [Amazon Bedrock, Generative Ai Virtual Assistant, Amazon Bedrock Langchain, Elasticache For Redis, Chat History Pattern, Messaging Broker Pattern]

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导读

萨希· 巴拉纳齐和拉克希米· 佩里两位演讲者展示了一段视频, 主题为” 利用 Amazon Bedrock 、LangChain 和 ElastiCache 构建生成式 AI 虚拟助理” 。他们阐述了实现生成式 AI 聊天机器人的两种应用模式: 聊天历史记录模式和消息代理模式。演讲者解释道,ElastiCache for Redis 可作为存储聊天历史记录的短期内存解决方案, 亦可用作消息代理, 高效处理大量聊天请求。 该演示重点介绍了如何借助 Amazon Bedrock 、LangChain 和 ElastiCache 构建具备上下文感知能力、低延迟和高吞吐量的可扩展、健壮且安全的生成式 AI 虚拟助理。

演讲精华

企业可利用工作或短期内存来存储临时性数据, 或者使用长期内存。例如, 将企业域数据作为知识库, 以增强生成式AI 模型的领域专业知识。当提供此类内存和上下文数据时, 模型将更加智能和认知性地响应最终用户。

首先介绍如何使用ElastiCache 作为短期内存解决方案来提供上下文, 如对话历史记录。虚拟助手或聊天机器人应用程序可以使用短期内存来存储无需持久存储的数据。ElastiCache for Redis 是一种高效的短期内存解决方案, 可处理高吞吐量、低延迟, 并实现良好扩展。可使用Redis 数据结构, 在此情况下是列表, 并在收到聊天消息时将其更新到列表中。列表可跨多个用户会话保存, 并可使用简单的生存时间(TTL) 配置在不再需要时从内存中逐出历史记录。如果在亚马逊云科技上开发虚拟助手, 那么使用托管的ElastiCache for Redis 将被证明是经济高效且更易扩展。可在预定的时间内保留聊天历史记录, 并将ElastiCache 用作短期内存解决方案。

接下来是消息代理模式。同一个ElastiCache for Redis 服务也可在生成式AI 应用程序中用作消息代理。在这种情况下, 我们利用了Redis 数据结构流的强大功能, 为生成式AI 虚拟助手创建一个消息代理。在聊天用户和应用程序的其他组件之间创建异步消息队列是必需的, 以避免出现瓶颈。从最终用户接收的请求将排队在ElastiCache for Redis 队列中。消费者会获取问题并通过Amazon Bedrock 实际调用大型语言模型API 。响应会被发送回响应队列。这将有助于更好地扩展高容量聊天应用程序。如果没有实现消息代理, 应用程序将为从用户收到的每个请求阻塞资源, 并且用户将被阻塞, 直到收到每个消息的响应。通过使用ElastiCache for Redis 队列实现异步通信, 用户可以发送多个消息, 而资源不会被彻底占用, 直到我们从模型收到响应。使用完全托管的ElastiCache for Redis 实现这种简单的实现, 将允许高容量虚拟助手以经济高效的方式实现更好的扩展并支持高吞吐量。

在演示环节中,Lakshmi 展示了如何借助LangChain 框架和ElastiCache for Redis 无缝地存储对话历史记录, 从而构建具有上下文意识的智能聊天机器人。Amazon Bedrock 为构建和扩展AI 应用程序提供了入口, 并提供了实验的游乐场和针对不同模型的统一API 。LangChain 框架能够助力语言模型释放全部潜能, 使应用程序具备上下文感知能力。作为一种可扩展的内存存储,ElastiCache for Redis 能够确保在浏览器重新加载或应用程序重新启动时保留会话, 并以亚毫秒级的延迟检索数据。

Lakshmi 演示了如何利用LangChain 的对话摘要缓冲内存从ElastiCache 检索对话历史记录并对其进行总结。她还强调了Amazon Bedrock 在确保数据安全性和隐私性方面的重要性。无论是使用编码助手构建新应用程序, 还是使用它为新产品提案生成创意内容, 现在都可以确保数据保留在您的账户中, 并且隐私得到保护。

最后,Lakshmi 提供了一些有关Amazon Bedrock 、ElastiCache for Redis 及其关键功能的资源, 以帮助观众开始使用这些服务。

总的来说, 这个演讲介绍了如何利用亚马逊云科技的Amazon Bedrock 、LangChain 和ElastiCache 服务来构建一个可扩展和健壮的生成式AI 虚拟助手。它强调了ElastiCache for Redis 在实现对话历史记录和消息代理模式方面的作用, 以及Amazon Bedrock 在确保数据安全性和隐私性方面的重要性。通过这些服务的结合, 开发人员可以构建具有上下文意识和智能响应能力的聊天机器人, 为客户提供出色的体验。

总结

在这个富有洞见力的演讲中,Sashi Baranazi 和 Lakshmi Perry 深入探讨了生成式人工智能 (GenAI) 及其变革性潜力。他们揭示了如何无缝集成 Amazon Bedrock 、LangChain 和 ElastiCache for Redis, 以构建可扩展和健壮的虚拟助手。

Sashi 首先介绍了 GenAI 及其基础模型, 这些庞大的语言模型能够执行广泛的任务。Amazon Bedrock 提供了一个便捷的入口, 让客户能够以安全和经济高效的方式构建和扩展 GenAI 应用程序。他强调为这些模型提供上下文和记忆的重要性, 以获得智能和认知响应。

ElastiCache for Redis 成为在 GenAI 聊天机器人中实现短期记忆和消息代理模式的强大解决方案。它的低延迟、高吞吐量和可扩展性使其成为存储聊天历史记录和促进应用程序组件之间异步通信的理想选择。

接下来,Lakshmi 演示了一个实际的实现, 展示了 LangChain 、Amazon Bedrock 和 ElastiCache for Redis 如何协同工作以创建智能聊天机器人。 她强调了在 ElastiCache 中无缝存储聊天历史记录, 确保保留上下文和个性化体验。演示展示了聊天机器人能够保持上下文、编辑电子邮件和智能格式化内容的能力。

最后,Lakshmi 强调了安全性和隐私性, 并指出 Amazon Bedrock 坚持高标准, 确保敏感数据得到保护, 用户隐私是不可协商的优先事项。这个演讲为观众提供了宝贵的资源, 让他们能够利用 Amazon Bedrock 、ElastiCache for Redis 及其强大的功能, 开启 GenAI 之旅。

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