generative ai cdk constructs samples
1.0.0
Repo ini memberikan contoh untuk menunjukkan cara membangun solusi AI Generatif Anda sendiri menggunakan Konstruksi AWS Generative AI CDK.
| Kasus Penggunaan | Keterangan | Jenis | Bahasa |
|---|---|---|---|
| Penjelajah Dokumen | Sampel ini memberikan pengalaman menyeluruh yang memungkinkan pengguna memasukkan dokumen ke dalam basis pengetahuan, lalu meringkas dan mengajukan pertanyaan terhadap dokumen tersebut. | Bagian Belakang + Bagian Depan | TypeScript untuk Backend, Python untuk Frontend (Streamlit) |
| Pembuatan Konten | Sampel ini memberikan pengalaman end-to-end yang memungkinkan pengguna menghasilkan gambar dari teks menggunakan model Amazon titan-image-generator-v1 atau stabilitas stable-diffusion-xl. | Bagian Belakang + Bagian Depan | TypeScript untuk Backend, Python untuk Frontend (Streamlit) |
| Deskripsi Gambar | Contoh ini memberikan pengalaman menyeluruh yang memungkinkan pengguna membuat teks deskriptif untuk gambar yang diunggah. | Bagian Belakang + Bagian Depan | TypeScript untuk Backend, Python untuk Frontend (Streamlit) |
| Model JumpStart SageMaker | Sampel ini menyediakan contoh aplikasi yang menerapkan titik akhir real-time SageMaker yang menghosting model dasar Llama 2 yang dikembangkan oleh Meta dari Amazon JumpStart, dan fungsi AWS Lambda untuk menjalankan permintaan inferensi terhadap titik akhir tersebut. | Bagian belakang | skrip ketikan |
| Model Wajah Memeluk SageMaker | Sampel ini menyediakan contoh aplikasi yang menerapkan titik akhir real-time SageMaker yang menghosting model (Mistral 7B) dari Hugging Face, dan fungsi AWS Lambda untuk menjalankan permintaan inferensi terhadap titik akhir tersebut. | Bagian belakang | skrip ketikan |
| Model Wajah Memeluk SageMaker di AWS Inferentia2 | Sampel ini menyediakan contoh aplikasi yang menerapkan titik akhir real-time SageMaker yang menghosting model (Zephyr 7B) dari Hugging Face, dan fungsi AWS Lambda untuk menjalankan permintaan inferensi terhadap titik akhir tersebut. Sampel ini menggunakan Inferentia 2 sebagai akselerator perangkat keras. | Bagian belakang | skrip ketikan |
| Titik akhir khusus SageMaker | Sampel ini menyediakan contoh aplikasi yang menerapkan titik akhir real-time SageMaker yang menghosting model dengan artefak yang disimpan dalam bucket Amazon Simple Storage Service (S3), dan fungsi AWS Lambda untuk menjalankan permintaan inferensi terhadap titik akhir tersebut. Sampel ini menggunakan Inferentia2 sebagai akselerator perangkat keras. | Bagian belakang | skrip ketikan |
| Titik akhir kustom multimodal SageMaker | Sampel ini menyediakan contoh aplikasi yang menyebarkan hosting titik akhir real-time SageMaker llava-1.5-7b, dengan artefak yang disimpan dalam bucket Amazon Simple Storage Service (S3), skrip inferensi khusus, dan fungsi AWS Lambda untuk menjalankan permintaan inferensi terhadap titik akhir itu. | Bagian belakang | skrip ketikan |
| Gambar SageMaker ke titik akhir video | Sampel ini menyediakan contoh aplikasi yang menyebarkan titik akhir asinkron SageMaker yang menghosting stable-video-diffusion-img2vid-xt-1-1, dengan artefak yang disimpan dalam bucket Amazon Simple Storage Service (S3), skrip inferensi khusus, dan AWS Lambda berfungsi untuk menjalankan permintaan inferensi terhadap titik akhir tersebut. | Bagian belakang | skrip ketikan |
| LLM di SageMaker di GovCloud PDT | Sampel ini menyediakan contoh aplikasi yang menyebarkan titik akhir real-time SageMaker yang menghosting Falcon-40b di GovCloud PDT. | Bagian belakang | skrip ketikan |
| Agen Batuan Dasar Amazon | Sampel ini menyediakan contoh aplikasi yang menyebarkan Agen Amazon Bedrock dan Basis Pengetahuan yang didukung oleh Koleksi Tanpa Server OpenSearch dan dokumen di S3. Ini menunjukkan cara menggunakan konstruksi Amazon Bedrock CDK. | Bagian belakang | skrip ketikan |
| Sampel Python | Proyek ini menampilkan pemanfaatan paket 'generative-ai-cdk-constructs' dari Python Package Index (PyPI). | Bagian belakang | ular piton |
| Sampel .NET | Proyek ini menampilkan pemanfaatan paket 'Cdklabs.GenerativeAiCdkConstructs' dari perpustakaan nuget. | Bagian belakang | .BERSIH |
| Analisis Kepatuhan Kontrak | Proyek ini mengotomatiskan analisis kontrak dengan membaginya menjadi klausul, menentukan jenis klausul, mengevaluasi kepatuhan terhadap pedoman hukum pelanggan, dan menilai risiko kontrak secara keseluruhan berdasarkan jumlah klausul yang patuh. Hal ini dicapai melalui alur kerja yang memanfaatkan Model Bahasa Besar melalui Amazon Bedrock. | Bagian Belakang + Bagian Depan | Python untuk Backend, TypeScript (Bereaksi) untuk Frontend |
| Teks Ke SQL | Solusi aplikasi sampel AI generatif "Teks Ke SQL" memungkinkan pengguna berinteraksi dengan database melalui kueri bahasa alami, sehingga menghilangkan kebutuhan akan pengetahuan SQL yang luas. Aplikasi ini memanfaatkan model Anthropic Claude 3 yang kuat, yang dihosting di Amazon Bedrock, untuk menerjemahkan kueri bahasa alami ke dalam pernyataan SQL yang dapat dieksekusi dengan lancar. | Bagian Belakang + Bagian Depan | Python untuk Backend, TypeScript (Bereaksi) untuk Frontend |
| Pemuat Data Dasar LlamaIndex | Solusi aplikasi sampel AI generatif "LlamaIndex Basic Data Loader" mendemonstrasikan LlamaIndexDataLoader dari paket Generative AI CDK Constructs. Implementasi defaultnya menggunakan File S3 atau Directory Loader, dan dapat diperluas untuk Pembaca LlamaHub lainnya. Solusi ini mengharapkan Dokumen LlamaIndex menjadi keluaran S3 yang siap untuk solusi AI generatif konsumen hilir. | Bagian belakang | ular piton |
Silakan merujuk ke dokumen KONTRIBUSI untuk rincian lebih lanjut tentang berkontribusi pada repositori ini.
