Come creare un Agent AI con Claude 3, AWS Bedrock, Amazon API Gateway e AWS Lambda e migliorare la customer experience

Introduzione

Nel panorama tecnologico odierno, in cui la customer experience viene prima di tutto, l'Intelligenza Artificiale è sempre più protagonista.

Tra le sue infinite applicazioni, la creazione di Agent "intelligenti", capaci di interagire con sistemi API-based o direttamente con gli utenti suscita grande interesse sia nel B2B, che nel B2C.

In questo articolo-tutorial vediamo come sviluppare un Agent AI con Claude 3 utilizzando AWS Bedrock. Lo esporremo tramite Amazon API Gateway e AWS Lambda e lo integreremo con con una knowledge base Pinecone per sfruttare l'ottimizzazione dell'output attraverso Retrieval-Augmented Generation (RAG).

Inoltre, vedremo come il sistema può utilizzare AWS Lambda e gli agenti Amazon Bedrock per recuperare informazioni degli utenti direttamente da un database relazionale e visualizzarle in una chat.

Per il tutorial ci serviremo di un esempio pratico: un Agent di assistenza clienti fittizio, capace di gestire richieste su servizi elettrici a Roma. Al termine dell'articolo, avremo ottenuto un Agent AI funzionante, in grado di aiutare i clienti con i servizi, recuperare informazioni sulle fatture e persino inviare email con allegati.

Ti servirà solo una conoscenza di base dei servizi AWS e un po' di esperienza di programmazione.

Cominciamo!

Comprendere i Componenti

Prima di entrare nel vivo dell'implementazione, discutiamo brevemente le tecnologie chiave che utilizzeremo:

1. Amazon Bedrock e Claude 3: Amazon Bedrock è un servizio completamente gestito che offre accesso semplice ai Foundation Models (FMs) sviluppati dalle principali aziende di Intelligenza Artificiale.

Claude 3, sviluppato da Anthropic, è uno dei modelli di linguaggio avanzati disponibili tramite Amazon Bedrock. Eccelle nella comprensione e generazione del linguaggio naturale, rendendolo ideale per la creazione di Agent AI conversazionali.

Le Knowledge Base di Amazon Bedrock ti permettono di collegare gli Agent AI a repository di dati esistenti, consentendo loro di accedere e utilizzare informazioni rilevanti per migliorare le risposte.

Ecco alcuni punti chiave sulle Knowledge Base e sugli Agent in Amazon Bedrock:

• Le Knowledge Base utilizzano una tecnica chiamata Retrieval-Augmented Generation (RAG) per incorporare informazioni dalle fonti di dati dei clienti nelle risposte generate dai foundational models che alimentano gli Agent.
• Per collegare una Knowledge Base ai tuoi dati, devi specificare un bucket Amazon S3 contenente i documenti o i file di dati rilevanti come fonte.
• Le Knowledge Base forniscono informazioni contestuali arricchite agli Agent, semplificando lo sviluppo grazie a una soluzione RAG completamente gestita.
• Questa astrazione accelera il time-to-market riducendo lo sforzo necessario per integrare i tuoi dati nella funzionalità dell'agent e ottimizza i costi, eliminando la necessità di un continuo addestramento del modello per l'utilizzo di dati privati.
• Gli agenti di Amazon Bedrock possono svolgere varie attività come l'orchestrazione di compiti, la raccolta interattiva di dati, l'esecuzione di task, l'integrazione di sistemi, la consultazione di dati e l'attribuzione delle fonti, sfruttando le Knowledge Base collegate.
• Gli agent possono elaborare input in linguaggio naturale dagli utenti, pre-elaborarli, interagire con le Knowledge Base, orchestrare attività e fornire risposte post-elaborate.

2. Amazon API Gateway e AWS Lambda: Amazon API Gateway è un servizio completamente gestito che semplifica per gli sviluppatori creazione, pubblicazione, gestione, monitoraggio e sicurezza delle API su qualsiasi scala. AWS Lambda è il servizio di calcolo Serverless di AWS che consente di eseguire codice senza dover configurare o gestire server. Insieme, offrono un modo scalabile e conveniente per esporre il nostro Agent AI al mondo.

3. Pinecone: Pinecone è un database vettoriale che consente l'archiviazione e il recupero efficienti di vettori ad alta dimensione, ideale per applicazioni di ricerca semantica.

Progettato specificamente per la gestione, archiviazione e ricerca di vector embeddings, Pinecone offre una soluzione potente per sviluppatori e data scientist che lavorano su progetti di Intelligenza Artificiale.

Pinecone eccelle nella gestione degli embeddings, rappresentazioni numeriche di dati comunemente usate nei modelli di Machine Learning. Questi embeddings possono rappresentare una vasta gamma di informazioni, dai testi e immagini fino ai suoni e ai modelli di comportamento degli utenti. La capacità del servizio di archiviare e interrogare miliardi di questi vettori in modo efficiente lo distingue nel campo della gestione dei dati per le applicazioni AI.

Una delle caratteristiche più rilevanti di Pinecone è la sua scalabilità. Il servizio può gestire miliardi di vettori e processare migliaia di query al secondo senza problemi, rendendolo la scelta ideale per applicazioni su larga scala che richiedono alte prestazioni. Questa scalabilità è accompagnata da una bassa latenza, con tempi di query tipicamente misurati in millisecondi, il che è utile per applicazioni in tempo reale che necessitano di risposte immediate.

Il cuore della funzionalità di Pinecone risiede nelle sue capacità avanzate di ricerca per similarità.

Sfruttando tecniche sofisticate di indicizzazione, tra cui la ricerca approssimativa del "vicino più prossimo" (ANN), Pinecone consente di trovare rapidamente i vettori più simili a un vettore di query, un aspetto cruciale per applicazioni come i sistemi di raccomandazione, la ricerca semantica e il rilevamento di somiglianze in immagini o audio, oltre che, ovviamente, per preparare RAG (Retrieval-Augmented Generation) per i modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM). Come soluzione cloud-native, Pinecone offre i vantaggi di un servizio Serverless completamente gestito, riducendo significativamente l'onere operativo per gli utenti e permettendo loro di concentrarsi sullo sviluppo delle applicazioni invece che sulla gestione dell'infrastruttura. Il servizio fornisce una API semplice che si integra facilmente con vari linguaggi di programmazione e framework, rendendolo accessibile a un'ampia gamma di sviluppatori.

La versatilità di Pinecone è ulteriormente migliorata dal supporto per il filtro dei metadati: gli utenti possono allegare informazioni aggiuntive ai loro vettori e utilizzare questi metadati per affinare i risultati di ricerca, cosa fondamentale in scenari dove le informazioni contestuali giocano un ruolo cruciale nel determinare la rilevanza. Il servizio offre anche solide capacità di gestione dei dati, inclusa l'operazione upsert, che consente di aggiornare e inserire facilmente dati vettoriali.

La combinazione di velocità, scalabilità e capacità di ricerca avanzata lo rende uno strumento inestimabile per le organizzazioni che desiderano sfruttare al massimo il loro patrimonio di dati vettoriali.

Nel nostro caso, lo utilizzeremo per archiviare e interrogare informazioni tokenizzate sui servizi elettrici prese da un sito istituzionale.

4. Aurora Serverless PostgreSQL v2: Aurora Serverless è una configurazione on-demand e auto-scalabile per Amazon Aurora. In questo caso, lo utilizzeremo con compatibilità PostgreSQL per archiviare e recuperare dati dei clienti in modo efficiente, sfruttando le Aurora Data API per interagire con il database. L'Aurora Data API è una API HTTPS sicura che consente di eseguire query SQL su un database Amazon Aurora senza la necessità di driver di database o di gestione delle connessioni.

Ecco alcuni motivi per considerare l'uso dell'Aurora Data API:

• Semplificazione dello sviluppo applicativo: La Data API offre un'interfaccia intuitiva per interagire con il database Aurora, eliminando la necessità di gestire complessi driver di database e pool di connessioni. Questo accelera lo sviluppo di applicazioni moderne, specialmente quelle Serverless.
• Scalabilità migliorata: La Data API gestisce automaticamente il pooling e la condivisione delle connessioni tra l'API e il database, consentendo alle applicazioni di database di scalare in modo più efficiente senza il sovraccarico di gestire manualmente le connessioni.
• Integrazione Serverless: La Data API facilita l'integrazione con servizi Serverless come AWS Lambda, AWS AppSync e AWS Cloud9, rendendo più semplice costruire applicazioni Serverless che interagiscono con il database Aurora.
• Maggiore disponibilità: Con la Data API riprogettata per Aurora Serverless v2 e i cluster Aurora provisioned, non ci sono limiti di velocità imposti sulle richieste, consentendo una migliore scalabilità e disponibilità.

Configurazione dell'Ambiente

1. Configurazione dell'Account AWS: Assicurati di avere un account AWS con i permessi necessari per creare e gestire le risorse di Amazon Bedrock, AWS API Gateway, AWS Lambda e Aurora Serverless.

2. Configurazione di Pinecone: Crea un account Pinecone e imposta un nuovo indice per archiviare le informazioni sul servizio. Per iscriversi a Pinecone dal AWS Marketplace, segui questi passaggi:

1. Accedi alla AWS Management Console con il tuo account AWS.
2. Vai su AWS Marketplace e cerca "Pinecone".
3. Nella pagina del prodotto Pinecone, esamina i dettagli e le informazioni sui prezzi.
4. Seleziona "Continua per Iscriverti" per avviare il processo di iscrizione.
5. Segui le istruzioni per esaminare e accettare i termini e le condizioni.
6. Configura eventuali impostazioni o opzioni necessarie per l'iscrizione.
7. Rivedi i dettagli finali e completa il processo di iscrizione.

Dopo l'iscrizione, puoi accedere e utilizzare Pinecone all'interno del tuo account AWS: vai su Marketplace > Gestisci iscrizioni > Configura Prodotto (voce Pinecone) > Configura Account.

3. Configurazione di Aurora Serverless PostgreSQL v2:
Crea un cluster Aurora Serverless PostgreSQL nel tuo account AWS. Configura le tabelle necessarie per i dati. (Consulta la guida specifica per questo passaggio)

4. Creazione dell'Agente Claude 3 con AWS Bedrock:
Accesso ad Amazon Bedrock
Naviga nella console di Amazon Bedrock e richiedi l'accesso al modello Claude 3:

1. Vai a questo link e seleziona i modelli rilevanti, quindi richiedi l'accesso. Potrebbe volerci del tempo per l'approvazione.
2. Dopo l'approvazione del modello (ad esempio, Antropic Sonnet 3), dovrai creare un agent. Visita questo link e crea un agente assegnandogli il nome che preferisci.

5. Configurazione del Knowledge Base in Bedrock:

1. Visita questo link per creare un Knowledge Base (KB) e seleziona Pinecone quando richiesto.
2. Usa questa guida come riferimento per il setup.
3. Durante il processo, sarà necessario utilizzare Secrets Manager per memorizzare la chiave segreta di Pinecone.
4. Dopo aver configurato tutto, puoi popolare il KB con i dati.

Abbiamo scaricato il testo dalle pagine web dei clienti, ma puoi caricare tutti i documenti che ritieni utili nel KB. I formati supportati sono testo e PDF. Se utilizzi Opensearch Serverless (il database vettoriale nativo di AWS), puoi anche collegare fonti di dati aziendali interne come Sharepoint, Confluence, Salesforce e crawler web generici.

6. Definizione del Comportamento dell'Agent:
Utilizzando il seguente metaprompt, o qualcosa di simile, definisci il comportamento dell'agent. Questo include specificare il suo ruolo come agent del servizio clienti, delineare i compiti principali e impostare le linee guida per l'interazione.

Esempio di metaprompt:

You are a customer service agent.  Your main task is to help the customer by answering their questions about provided services. You have to:

1. Provide information about these services: Interventi sul punto di fornitura, Illuminazione cimiteriale, Allaccio alla rete elettrica. You can find the information in your knowledge base.

2. List all the customer's invoice. The customer has to provide numero utenza and tipo utenza (bollette energia oppure bolletta illuminazione cimiteriale) in the prompt.

3. Get all the information of a single invoice. The customer has to provide numero bolletta in the prompt.

4. Send mail with a single invoice attached. The customer has to provide numero bolletta and email address in the prompt.

You need to have all the required parameters to invoke the action group. Don't complete the missing parameters. Ask the customer to provide the missing one.

If the provided email is formally wrong you have to ask the customer to insert a valid email

If you have found invoices that match the user's criteria print them in a user friendly format.  Always reply in italian.

If you can't find any invoice on the criteria provided by the user, use a polite tone to let him know that you were unable to find any invoices that met the user's search criteria.  Ask them to try again and give them guidance on what criteria their missing to get results that best meet their criteria.  You also need to be flexible. If it doesn't match their exact criteria, you can still state other invoices you have in the desired period.

When you provide answers don't link any vector db source reference.
Don't answer to other topic questions.

7. Implementazione della Logica dell'Agent:
Crea una nuova funzione Lambda che fungerà da backend per il nostro agent. Questa funzione permetterà a Claude di eseguire operazioni definite nel file OpenAPI che dovrai caricare nell'agent, nel gruppo di azioni.

Ecco un semplice esempio di codice per la funzione Lambda:

import json
import boto3

# Replace these with your actual ARNs
db_clust_arn = "your_database_cluster_arn"
db_secret_arn = "your_database_secret_arn"

rds_data = boto3.client("rds-data")
s3_client = boto3.client("s3")


def lambda_handler(event, context):
	print(event)

	agent = event["agent"]
	action_group = event["actionGroup"]

	# Flatten parameters for easier access
	flattened_params = {param["name"]: param["value"] for param in event["parameters"]}

	print(flattened_params)

	parameters = event.get("parameters", [])
	print(parameters)
	invoice_number = parameters[0].get("value")
	receiver_email = parameters[1].get("value")

	# Construct SQL query
	get_invoice_information_sql = f"""
    	SELECT *
    	FROM invoices
    	WHERE account_number = '{flattened_params['account_number']}'
	"""

	if flattened_params.get("account_type"):
    	get_invoice_information_sql += (
        	f" AND account_type = '{flattened_params['account_type']}'"
    	)

	print(get_invoice_information_sql)

	# Execute SQL query
	response = rds_data.execute_statement(
    	resourceArn=db_clust_arn,
    	secretArn=db_secret_arn,
    	database="your_database_name",
    	sql=get_invoice_information_sql,
	)

	print(response)

	records = response.get("records")
	print(records)

	# Prepare response
	response_body = {"TEXT": {"body": f"{records}"}}

	action_response = {
    	"actionGroup": action_group,
    	"functionResponse": {
        	"responseState": "REPROMPT",
        	"responseBody": response_body,
    	},
	}

	session_attributes = event["sessionAttributes"]
	prompt_session_attributes = event["promptSessionAttributes"]

	# Construct final Lambda response
	lambda_response = {
    	"response": action_response,
    	"messageVersion": event["messageVersion"],
    	"sessionAttributes": session_attributes,
    	"promptSessionAttributes": prompt_session_attributes,
	}

	return lambda_response

Ora che abbiamo la funzione Lambda, possiamo proseguire aggiungendo le azioni API e registrando la Knowledge Base (KB) nell'agente che abbiamo creato in precedenza. Torna alla dashboard dell'agente e modifica l'agent aggiungendo la Knowledge Base creando un nuovo gruppo di azioni.

Puoi aggiungere un nuovo gruppo di azioni inserendo le istruzioni e un file OpenAPI Swagger YAML.

Ecco il nostro esempio:

openapi: 3.0.0
info:
  title: invoices service
  version: 1.0.0
  description: APIs for retrieving customer's invoices
paths:
  /list-invoices/:
	get:
  	summary: recupera la lista di bollette dati numero utenza e tipo utenza
  	description: recupera la lista di bollette, quindi numero bolletta, periodo e importo, dati numero utenza e tipo utenza
  	operationId: listInvoices
  	parameters:
    	- name: numero_utenza
      	in: path
      	description: Numero di utenza dell'utente che fa la richesta, è necessario che sia fornito dall'utente
      	required: true
      	schema:
        	type: string
    	- name: tipo_utenza
      	in: path
      	description: Tipo di utenza dell'utente che fa la richiesta, valori ammessi "Energia Elettrica" e "Illuminazione Cimiteriale"
      	required: false
      	schema:
        	type: string
        	enum:
          	- Energia Elettrica
          	- Illuminazione Cimiteriale
  	responses:
    	"200":
      	description: recupera la lista di bollette dati numero utenza e tipo utenza
      	content:
        	application/json:
          	schema:
            	type: array
            	items:
              	type: object
              	properties:
                	numero_utenza:
                  	type: string
                  	description: Numero di utenza dell'utente che fa la richesta
                	tipo_utenza:
                  	type: string
                  	description: Tipo di utenza dell'utente che fa la richiesta
                	link_pdf_bolletta:
                  	type: string
                  	description: S3 URI del pdf della/delle bolletta/e richieste
  /get-invoices/:
	get:
  	summary: Recupera tutti i dettagli di una singola bolletta, dato il numero di bolletta
  	description: Recupera tutti i dettagli di una singola bolletta, dato il numero di bolletta
  	operationId: getInvoices
  	parameters:
    	- name: numero_bolletta
      	in: path
      	description: Numero della bolletta, è necessario che sia fornito dall'utente
      	required: true
      	schema:
        	type: string
  	responses:
    	"200":
      	description: Recupera tutti i dettagli di una singola bolletta, dato il numero di bolletta
      	content:
        	application/json:
          	schema:
            	type: array
            	items:
              	type: object
              	properties:
                	numero_utenza:
                  	type: string
                  	description: Numero di utenza dell'utente che fa la richesta
                	tipo_utenza:
                  	type: string
                  	description: Tipo di utenza dell'utente che fa la richiesta
                	link_pdf_bolletta:
                  	type: string
                  	description: S3 URI del pdf della/delle bolletta/e richieste
  /list-readings/:
	get:
  	summary: Recupera tutti le letture per codice contratto
  	description: Recupera tutte le letture per codice contratto
  	operationId: listReadings
  	parameters:
    	- name: codice_contratto
      	in: path
      	description: codice contratto, è necessario che sia fornito dall'utente
      	required: true
      	schema:
        	type: string
  	responses:
    	"200":
      	description: Recupera tutti le letture tramite codice contratto
      	content:
        	application/json:
          	schema:
            	type: array
            	items:
              	type: object
              	properties:
                	codice_contratto:
                  	type: string
                  	description: Codice del contratto utenza
                 	 
  /send-mail/:
	get:
  	summary: Inviare una mail con allegata la bolletta richiesta, dato il numero bolletta e l'indirizzo email del cliente
  	description: Inviare una mail con allegata la bolletta richiesta, dato il numero bolletta e l'indirizzo email del cliente
  	operationId: sendMail
  	parameters:
    	- name: numero_bolletta
      	in: path
      	description: Numero della bolletta, è necessario che sia fornito dall'utente
      	required: true
      	schema:
        	type: string
    	- name: email
      	in: path
      	description: Inviare una mail con allegata la bolletta richiesta, dato il numero bolletta e l'indirizzo email del cliente
      	required: true
      	schema:
        	type: string
  	responses:
    	"200":
      	description: Recupera tutti i dettagli di una singola bolletta, dato il numero di bolletta
      	content:
        	application/json:
          	schema:
            	type: array
            	items:
              	type: object
              	properties:
                	numero_utenza:
                  	type: string
                  	description: Numero di utenza dell'utente che fa la richesta
                	tipo_utenza:
                  	type: string
                  	description: Tipo di utenza dell'utente che fa la richiesta
                	link_pdf_bolletta:
                  	type: string
                  	description: S3 URI del pdf della/delle bolletta/e richieste

Di seguito puoi trovare la nostra configurazione nella sezione dei gruppi di azione:

Dopo aver completato questa configurazione, dovresti essere in grado di invocare l'agent tramite l'ambiente di test integrato. Ricorda di salvare e pubblicare l'agent prima di effettuare il test. Se qualcosa dovesse fallire, puoi trovare l'errore nell'ambiente integrato; un errore molto comune è non impostare correttamente la policy delle risorse Lambda

Lo statement dell'agentsInvokeFunction dovrebbe essere simile a questo:

{
  "Version": "2012-10-17",
  "Id": "default",
  "Statement": [
	{
  	"Sid": "agentsInvokeFunction",
  	"Effect": "Allow",
  	"Principal": {
    	"Service": "bedrock.amazonaws.com"
  	},
  	"Action": "lambda:invokeFunction",
  	"Resource": "arn:aws:lambda:us-east-1:471112860008:function:generic-invoice-request-pg1aj"
	}
  ]
}

8. Impostazione della Registrazione (Logging):
Per configurare la registrazione in AWS Bedrock:

1. Naviga nella console di AWS CloudWatch.
2. Crea un nuovo gruppo di log specifico per i log di Bedrock.
3. Nella console di Amazon Bedrock, vai alla sezione "Impostazioni".
4. Abilita la registrazione e seleziona il gruppo di log che hai creato.
5. Scegli i tipi di log che desideri catturare (ad es., log delle richieste, log delle risposte).
6. Configura le policy di conservazione dei log per gestire i costi di archiviazione.
7. Considera l'uso di CloudWatch Insights per analizzare i log di Bedrock alla ricerca di schemi o problemi.

Dovresti anche abilitare la registrazione per il Knowledge Base.

9. Esposizione dell'Agent tramite Amazon API Gateway
Nella console AWS Lambda, crea una nuova funzione Lambda in Python. La funzione Lambda utilizzerà boto3 per invocare l'agent Bedrock con il prompt dell'utente.

Ecco un semplice esempio:

import boto3
import json
import random
import string

# Replace these with your actual Agent IDs
AGENT_ID = "YOUR_AGENT_ID"
AGENT_ALIAS_ID = "YOUR_AGENT_ALIAS_ID"

bedrock_agent_runtime = boto3.client("bedrock-agent-runtime")


def lambda_handler(event, context):
	print(event)

	# Parse the incoming event body
	body = json.loads(event["body"])
	print(body)

	session_id = body["sessionId"]
	input_text = body["message"]
	client_code = body["clientCode"]

	# Invoke the Bedrock agent
	response = bedrock_agent_runtime.invoke_agent(
    	enableTrace=True,
    	agentId=AGENT_ID,
    	agentAliasId=AGENT_ALIAS_ID,
    	sessionId=session_id,
    	inputText=input_text,
	)

	print(response)

	# Process the response chunks
	resp_text = ""
	for chunk in response["completion"]:
    	print(chunk)
    	if "chunk" in chunk:
        	decoded_chunk = chunk["chunk"]["bytes"].decode()
        	print(decoded_chunk)
        	resp_text += decoded_chunk

	# Prepare the response
	response = {
    	"statusCode": 200,
    	"headers": {
        	"Content-Type": "application/json",
        	"Access-Control-Allow-Origin": "*",
        	"Access-Control-Allow-Credentials": True,
    	},
    	"body": resp_text,
	}

	return response

Nella console di API Gateway, crea una nuova API REST. Configura una risorsa e un metodo POST che attiverà la tua funzione Lambda, quindi configura l'integrazione tra Amazon API Gateway e la tua funzione Lambda. Assicurati che siano in atto i permessi necessari affinché Amazon API Gateway possa invocare Lambda. Distribuisci la tua API su uno stage (ad es., "prod") e annota l'URL di invocazione, che è l'URL che i clienti utilizzeranno per interagire con il tuo agente.

10. Test e Affinamento
Utilizza strumenti come Postman o curl per inviare richieste al tuo endpoint API e verificare che l'agent risponda correttamente. Testa vari scenari, inclusi:

• Richieste generali sui servizi clienti
• Richieste per elenchi di fatture
• Richieste per dettagli specifici delle fatture

Affina poi il comportamento del tuo agent regolando il metaprompt, ottimizzando i parametri del modello Claude 3 o modificando la logica della tua funzione Lambda.

Considerazioni e Best Practice

• Configura i log e le metriche di CloudWatch per monitorare la tua funzione Lambda e API Gateway. Questo ti aiuterà a tracciare l'utilizzo, rilevare errori e ottimizzare le prestazioni.
• Utilizza la configurazione di logging di Amazon Bedrock che abbiamo discusso in precedenza per ottenere informazioni sulle interazioni del modello.

Sii consapevole dei modelli di pricing dei servizi che stai utilizzando:

• Amazon Bedrock addebita in base al numero di token elaborati
  
• Amazon API Gateway addebita per richiesta
• AWS Lambda addebita in base al tempo di esecuzione e all'uso della memoria
• Aurora Serverless addebita in base ai secondi ACU e alle operazioni di I/O

• Implementa strategie di caching appropriate e ottimizza il tuo codice per ridurre i costi. Uno dei vantaggi di questa architettura serverless è la sua scalabilità intrinseca. Tuttavia, fai attenzione a eventuali limiti di frequenza o quote, specialmente per i servizi Amazon Bedrock e Pinecone.

Conclusione

In questo tutorial, abbiamo esaminato il processo di creazione di un agente Claude 3 utilizzando Amazon Bedrock e la sua esposizione tramite Amazon API Gateway e AWS Lambda. L'abbiamo integrato con una Knowledge Base Pinecone per le informazioni sui servizi e collegato ad Aurora Serverless per il recupero dei dati dei clienti.

Questa configurazione offre una soluzione potente, scalabile e conveniente per la creazione di agent di customer service basati su AI.

Sfruttare i servizi Serverless di AWS, consente di concentrarsi sul perfezionamento delle capacità del tuo agent senza preoccuparti della gestione dell'infrastruttura.

Man mano che continui a sviluppare e migliorare il tuo agente, ricorda di rivedere regolarmente le sue prestazioni, raccogliere feedback dagli utenti e rimanere aggiornato sugli ultimi sviluppi in ambito AI e tecnologie Cloud.

Speriamo che questo articolo ti sia stato utile per trovare ispirazione per migliorare i tuoi servizi.

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