Amazon Bedrock

Amazon Bedrock to w pełni zarządzana usługa chmurowa od Amazon Web Services (AWS), która zapewnia dostęp do szerokiego wyboru wiodących modeli sztucznej inteligencji od różnych dostawców poprzez jeden interfejs API. Umożliwia firmom i deweloperom łatwe tworzenie i skalowanie aplikacji wykorzystujących generatywną AI, eliminując potrzebę zarządzania skomplikowaną infrastrukturą obliczeniową.

Co to jest Amazon Bedrock

Amazon Bedrock to kompleksowa usługa, która znacząco upraszcza proces tworzenia aplikacji bazujących na generatywnej sztucznej inteligencji (AI). Zamiast wymagać od użytkowników zarządzania infrastrukturą czy integracji z wieloma różnymi dostawcami modeli, Bedrock oferuje jednolity dostęp do bogatego katalogu modeli foundation (FM). Wszystko odbywa się poprzez pojedyncze, łatwe w użyciu API.

Dzięki tej platformie, deweloperzy i firmy mogą bez trudu eksplorować i wykorzystywać najnowsze osiągnięcia w dziedzinie AI. Mają dostęp do modeli stworzonych przez liderów branży, takich jak AI21 Labs, Anthropic, Cohere, Meta, Stability AI, Mistral AI, a także własne modele Amazonu. Bedrock stanowi most łączący użytkowników z tymi zaawansowanymi technologiami, znacznie obniżając barierę wejścia i złożoność techniczną.

Usługa wspiera szeroki wachlarz zastosowań – od generowania różnorodnych form tekstu i kodu, przez tworzenie obrazów, po zaawansowane chatboty i narzędzia do streszczania dokumentów. Co więcej, Amazon Bedrock integruje narzędzia wspierające bezpieczeństwo i odpowiedzialne AI. Kluczowym elementem są tu Guardrails, które pomagają chronić aplikacje przed generowaniem niepożądanych, nieodpowiednich lub szkodliwych treści.

Modele foundation dostępne w Amazon Bedrock

Elastyczność wyboru jest jedną z największych zalet Amazon Bedrock. Platforma udostępnia zróżnicowane portfolio modeli foundation (FM), pozwalając użytkownikom wybrać narzędzie idealnie dopasowane do konkretnego zadania i wymagań. Wśród dostępnych opcji znajdują się modele od Anthropic (Claude), cenione za głębokie rozumienie kontekstu i zdolności konwersacyjne, oraz modele AI21 Labs (Jurassic), specjalizujące się w zaawansowanym generowaniu tekstu i analizie języka naturalnego.

Biblioteka modeli Bedrock stale się rozszerza. Znajdziemy tu także modele od Cohere, zoptymalizowane do zastosowań biznesowych, analizy sentymentu czy wyszukiwania semantycznego. Dostępne są również modele Llama od Meta oraz modele do tworzenia grafik, takie jak Stable Diffusion od Stability AI. Ostatnio dołączyły modele od Mistral AI, znane ze swojej wydajności. Sam Amazon również wnosi własne FM do platformy, w tym modele Amazon Titan, przeznaczone do szerokiego zakresu zadań tekstowych, w tym do osadzania danych.

Tak bogaty wybór FM na jednej platformie umożliwia łatwe eksperymentowanie i bezpośrednie porównywanie ich możliwości. Jest to niezwykle ważne, ponieważ wydajność modeli może się znacznie różnić w zależności od specyfiki zadania – inny model może lepiej poradzić sobie z kreatywnym pisaniem, a inny z precyzyjnym podsumowywaniem dokumentów. Możliwość szybkiego testowania różnych opcji to klucz do sukcesu w budowaniu skutecznych aplikacji generatywnej AI.

Budowanie aplikacji generatywnej AI z Amazon Bedrock

Tworzenie aplikacji generatywnej AI z użyciem Amazon Bedrock staje się znacznie prostsze dzięki ujednoliconemu dostępowi do wielu modeli foundation (FM) przez jedno API. Deweloperzy mogą bez problemu włączać zaawansowane możliwości sztucznej inteligencji do swoich istniejących systemów, korzystając ze standardowych narzędzi i zestawów SDK AWS. Bedrock dostarcza zarówno podstawowe funkcje, jak wywoływanie modeli do generowania odpowiedzi (inference), jak i bardziej zaawansowane opcje, takie jak dostosowywanie modeli, RAG (Retrieval Augmented Generation) czy Agenci AI.

Proces budowy aplikacji często rozpoczyna się od wyboru najbardziej odpowiedniego FM dla danego celu. Następnie konfiguruje się parametry wywołania API, które wpływają na generowaną odpowiedź (np. “temperatura” kontrolująca kreatywność czy limit tokenów). Bedrock obsługuje różne formaty danych wejściowych i wyjściowych, zależnie od możliwości używanego modelu, co pozwala na tworzenie aplikacji przetwarzających tekst, obrazy, a nawet łączących różne modalności.

Dla bardziej złożonych scenariuszy, Amazon Bedrock oferuje narzędzia znacząco przyspieszające rozwój. Funkcja Agentów AI pozwala tworzyć aplikacje zdolne do wykonywania wieloetapowych zadań, integrujące się z zewnętrznymi systemami i narzędziami. Z kolei wykorzystanie Baz wiedzy w połączeniu z mechanizmem RAG umożliwia FM dostęp do specyficznych, prywatnych danych użytkownika. Jest to fundamentalne dla budowania aplikacji generujących odpowiedzi opartych na konkretnych, aktualnych informacjach z wnętrza organizacji, a nie tylko na ogólnej wiedzy modeli treningowych.

Dostosowywanie modeli w Amazon Bedrock

Standardowe modele foundation (FM) są potężne, ale często potrzebują “nauki” specyfiki danej firmy czy branży. Dostosowywanie modeli w Amazon Bedrock adresuje tę potrzebę, pozwalając użytkownikom trenować FM na ich własnych, unikalnych zbiorach danych. Proces ten, znany również jako fine-tuning, sprawia, że model lepiej rozumie branżowy żargon, specyficzne formaty danych czy kontekst biznesowy. Efektem jest model zdolny generować bardziej precyzyjne, trafne i spójne wyniki w ramach konkretnych zastosowań.

Amazon Bedrock znacznie ułatwia ten proces, dostarczając zintegrowane narzędzia i przepływy pracy. Użytkownik dostarcza swoje dane treningowe, a platforma automatycznie zarządza infrastrukturą i samym procesem trenowania. Po zakończeniu dostosowywania, spersonalizowany model jest dostępny poprzez to samo API Bedrock co modele bazowe, co sprawia, że jego wdrożenie do aplikacji jest proste.

Możliwość dostosowywania jest nieoceniona w sytuacjach, gdy ogólne FM nie dostarczają wystarczająco dokładnych lub kontekstowych odpowiedzi. Może być wykorzystana do generowania treści zgodnych ze specyficznym stylem komunikacji firmy, tworzenia kodu z uwzględnieniem wewnętrznych bibliotek i standardów, czy odpowiadania na pytania dotyczące zastrzeżonych dokumentów technicznych. Dostosowywanie pozwala w pełni wykorzystać potencjał generatywnej AI w zgodzie z unikalnymi potrzebami biznesu.

Retrieval Augmented Generation (RAG) i Bazy Wiedzy

Technika Retrieval Augmented Generation (RAG) stanowi kluczowe rozszerzenie możliwości modeli foundation (FM), pozwalając im wykraczać poza dane, na których były trenowane. W Amazon Bedrock, RAG jest ściśle zintegrowane z Bazami Wiedzy. Te Bazy Wiedzy to zarządzane repozytoria, w których użytkownicy mogą przechowywać swoje prywatne dane – dokumenty, artykuły, fragmenty baz danych. Gdy użytkownik kieruje zapytanie do modelu AI, system RAG najpierw wyszukuje w Bazie Wiedzy informacje najlepiej pasujące do zapytania, a następnie przekazuje je FM jako dodatkowy kontekst.

Dzięki połączeniu Baz Wiedzy i RAG, FM w Amazon Bedrock mogą generować odpowiedzi, które są nie tylko płynne i logiczne, ale przede wszystkim oparte na konkretnych, aktualnych i często poufnych informacjach. Pomaga to zwalczać problem “halucynacji” (generowania nieprawdziwych danych) i pozwala na tworzenie aplikacji AI, które czerpią wiedzę ze źródeł specyficznych dla danej organizacji – np. wewnętrznych procedur, dokumentacji produktów, czy historii interakcji z klientami.

Integracja RAG z Amazon Bedrock jest zaprojektowana tak, aby była prosta i efektywna. Użytkownicy mogą łatwo tworzyć Bazy Wiedzy z danych przechowywanych np. w Amazon S3, a Bedrock automatycznie zajmuje się procesem ich przetwarzania, w tym tworzeniem wektorowych reprezentacji. Gotowe Bazy Wiedzy mogą być następnie wykorzystywane przez Agentów AI lub bezpośrednio w wywołaniach API, co znacząco ułatwia budowę inteligentnych systemów Q&A czy chatbotów opartych na wewnętrznej wiedzy firmy.

Agenci AI w Amazon Bedrock

Wyobraźmy sobie, że model AI może nie tylko odpowiadać na pytania, ale także aktywnie działać, wykonując złożone zadania. Tę możliwość wprowadzają Agenci AI w Amazon Bedrock. Stanowią oni zaawansowaną funkcję, która pozwala modelom foundation (FM) na autonomiczne planowanie i wykonywanie sekwencji kroków w celu osiągnięcia określonego celu. W przeciwieństwie do prostych wywołań, gdzie model generuje jednorazową odpowiedź, Agent AI potrafi analizować zadanie, podejmować dynamiczne decyzje i korzystać z zewnętrznych narzędzi.

Budowanie Agentów AI w Amazon Bedrock polega na zdefiniowaniu celu, jaki agent ma zrealizować, udostępnieniu mu odpowiednich modeli foundation oraz skonfigurowaniu narzędzi (np. funkcji API, dostępu do baz danych, Baz Wiedzy), których agent może użyć. Przykładowo, agent może odpowiadać na pytania o ceny produktów (korzystając z Bazy Wiedzy) i jednocześnie składać zamówienia (wykorzystując zewnętrzne API systemu e-commerce). Bedrock zarządza całą orkiestracją – planowaniem działań, wywoływaniem narzędzi i formułowaniem ostatecznej odpowiedzi dla użytkownika.

Agenci AI otwierają drzwi do automatyzacji bardziej skomplikowanych procesów biznesowych. Mogą być wykorzystywani w obsłudze klienta (obsługa zapytań, zarządzanie kontami), zarządzaniu procesami (np. automatyczne przetwarzanie zgłoszeń), czy analizie danych (zbieranie informacji z różnych źródeł, generowanie raportów). Uproszczenie ich tworzenia w ramach Amazon Bedrock przyspiesza wdrażanie innowacyjnych, inteligentnych rozwiązań w firmie.

Amazon Bedrock Data Automation

Termin “Amazon Bedrock data automation“, choć nie jest nazwą konkretnej usługi, dobrze opisuje potencjał platformy Bedrock w zakresie automatyzacji zadań związanych z danymi i procesami biznesowymi, które tradycyjnie wymagały dużo pracy ręcznej lub złożonych skryptów. Możliwości Bedrock, takie jak Agenci AI, RAG czy dostosowywanie modeli, pozwalają na transformację i automatyzację przepływów pracy opartych na danych.

Przykładem takiej automatyzacji może być wykorzystanie modeli foundation do automatycznego generowania podsumowań długich dokumentów, takich jak raporty rynkowe czy prawnicze. Inne zastosowanie to automatyczna ekstrakcja kluczowych informacji z nieustrukturyzowanych źródeł, takich jak e-maile od klientów czy wpisy w mediach społecznościowych, a następnie strukturyzowanie tych danych i ich wprowadzanie do systemów zarządzania relacjami z klientami (CRM) lub baz danych.

Łącząc Agentów AI z dostępem do Baz Wiedzy i zewnętrznych narzędzi, można zbudować zautomatyzowane procesy, które np. odbierają zapytanie klienta, przeszukują wewnętrzną dokumentację, generują spersonalizowaną odpowiedź, a następnie aktualizują status w systemie obsługi klienta. Tego typu automatyzacja znacząco zwiększa efektywność operacyjną, obniża koszty i przyspiesza reakcję na dynamicznie zmieniające się warunki biznesowe.

Bezpieczeństwo i odpowiedzialne AI (Guardrails)

Wdrożenie generatywnej AI wymaga szczególnej uwagi na kwestie bezpieczeństwa i odpowiedzialnego wykorzystania. Amazon Bedrock integruje kluczowe mechanizmy AWS, aby sprostać tym wyzwaniom. Platforma wykorzystuje standardowe zabezpieczenia chmury AWS, w tym zarządzanie tożsamością i dostępem (IAM), szyfrowanie danych (zarówno w spoczynku, jak i podczas przesyłania) oraz narzędzia do monitorowania aktywności, takie jak CloudTrail i CloudWatch. Ważne jest również, że dane używane przez klientów do dostosowywania modeli czy przechowywane w Bazach Wiedzy pozostają pod ich kontrolą i nie są domyślnie używane do trenowania modeli bazowych.

Fundamentalnym narzędziem wspierającym odpowiedzialne AI w Bedrock są Guardrails. Są to konfigurowalne polityki bezpieczeństwa, które pozwalają użytkownikom na zdefiniowanie ograniczeń dotyczących treści generowanych przez modele. Umożliwiają one blokowanie odpowiedzi, które mogą być szkodliwe, nieodpowiednie, niezgodne z polityką firmy lub zawierać zakazane treści, takie jak mowa nienawiści, przemoc, treści seksualne czy propagowanie nielegalnych działań. Użytkownicy mogą dostosować poziom czułości filtrowania i wskazać specyficzne słowa lub tematy do blokowania.

Guardrails działają jako dodatkowa, konfigurowalna warstwa ochronna, uzupełniając wbudowane zabezpieczenia samych modeli foundation. Dają one organizacjom większą kontrolę nad tym, co ich aplikacje oparte na AI mogą generować, co jest niezbędne do budowania zaufania użytkowników i zapewnienia zgodności z wewnętrznymi standardami i zewnętrznymi regulacjami. Integracja Guardrails w ramach Amazon Bedrock ułatwia wdrażanie AI w sposób bezpieczny i etyczny.

Ocena i porównywanie modeli

Wybór najlepszego modelu foundation (FM) dla danego zadania często nie jest oczywisty i wymaga testów. Amazon Bedrock dostarcza narzędzia ułatwiające ocenę i porównywanie modeli. Użytkownicy mogą łatwo wysyłać te same zapytania do różnych FM dostępnych na platformie i analizować jakość, trafność oraz spójność generowanych odpowiedzi. Ważnymi metrykami są również czasy odpowiedzi.

Platforma pozwala na programowe przeprowadzanie testów poprzez API, co umożliwia automatyzację procesu oceny na większą skalę, z wykorzystaniem specyficznych dla klienta zestawów danych testowych. Dla bardziej zaawansowanych potrzeb, możliwe jest stosowanie technik ewaluacji opartych na innych modelach AI lub metryk branżowych, takich jak ROUGE dla podsumowywania tekstu czy BLEU dla oceny jakości tłumaczeń maszynowych.

Możliwość porównywania wielu FM na jednej platformie, bez potrzeby budowania złożonych, oddzielnych integracji, znacząco przyspiesza proces developmentu. Deweloperzy mogą szybko testować różne modele, eksperymentować z parametrami i identyfikować FM, który najlepiej spełnia ich kryteria wydajnościowe i jakościowe dla konkretnego przypadku użycia aplikacji generatywnej AI.

Integracja z usługami AWS

Jedną z kluczowych przewag Amazon Bedrock jest jego głęboka integracja z usługami AWS. Usługa działa w ramach istniejącego ekosystemu chmury AWS, co oznacza, że może być łatwo łączona z innymi, dobrze znanymi narzędziami i platformami. Ta synergia umożliwia tworzenie kompleksowych, skalowalnych i niezawodnych aplikacji opartych na generatywnej AI.

Przykładowo, dane wykorzystywane do dostosowywania modeli lub te włączone do Baz Wiedzy mogą być bezpiecznie przechowywane w Amazon S3. Aplikacje front-endowe lub back-endowe korzystające z API Bedrock mogą być hostowane na instancjach Amazon EC2 lub w środowiskach bezserwerowych, takich jak AWS Lambda. Zarządzanie dostępem do Bedrock odbywa się za pomocą AWS Identity and Access Management (IAM), a monitorowanie i logowanie za pomocą Amazon CloudWatch i AWS CloudTrail.

Taka integracja z usługami AWS zapewnia solidne fundamenty dla aplikacji AI, gwarantując skalowalność, wysoką dostępność i wbudowane mechanizmy bezpieczeństwa. Pozwala również na łączenie możliwości generatywnej AI z innymi obszarami – analizą danych (np. Amazon Redshift, Amazon Athena), uczeniem maszynowym (np. Amazon SageMaker), bazami danych (np. Amazon DynamoDB) czy IoT, otwierając drogę do budowy innowacyjnych rozwiązań biznesowych na dużą skalę.

Korzyści i zastosowania Amazon Bedrock

Główne atuty Amazon Bedrock wynikają z jego konstrukcji jako zarządzanej platformy. Zapewnia ona uproszczony dostęp do szerokiego wachlarza wiodących modeli foundation (FM) poprzez jedno, spójne API. Eliminacja potrzeby zarządzania skomplikowaną infrastrukturą obliczeniową i integracji z wieloma dostawcami znacząco przyspiesza rozwój aplikacji generatywnej AI. Platforma obniża barierę wejścia dla firm pragnących wykorzystać AI, pozwalając im skupić się na tworzeniu wartości biznesowej zamiast na zarządzaniu technologią. Wbudowane narzędzia, takie jak dostosowywanie modeli, RAG czy Agenci AI, zwiększają możliwości tworzonych rozwiązań, a mechanizmy bezpieczeństwa i Guardrails wspierają odpowiedzialne wdrażanie AI.

Zastosowania Amazon Bedrock są niezwykle zróżnicowane i obejmują praktycznie każdą branżę. W marketingu i sprzedaży, można go używać do automatycznego generowania spersonalizowanych treści reklamowych, opisów produktów czy skryptów sprzedażowych. W IT i rozwoju oprogramowania, wspiera pisanie i uzupełnianie kodu, generowanie dokumentacji technicznej czy automatyzację zadań deweloperskich.

Bedrock jest również nieoceniony w obsłudze klienta, umożliwiając tworzenie inteligentnych chatbotów i wirtualnych asystentów, którzy potrafią odpowiadać na złożone pytania i wykonywać proste akcje. Inne obszary to automatyzacja analizy dokumentów (podsumowywanie, ekstrakcja kluczowych informacji), wsparcie dla pracy prawników i medyków (przy zachowaniu standardów prywatności), generowanie kreatywnych tekstów, tworzenie obrazów czy analiza danych audio. Możliwości są praktycznie ograniczone jedynie kreatywnością implementujących.

Model cenowy Amazon Bedrock

Zrozumienie modelu cenowego jest kluczowe przy planowaniu wykorzystania każdej usługi chmurowej. W przypadku Amazon Bedrock, opłaty są głównie naliczane w oparciu o faktyczne zużycie. Oznacza to, że użytkownicy płacą za zasoby wykorzystane do przetwarzania zapytań przez modele foundation (FM). Ceny różnią się w zależności od wybranego modelu i są zazwyczaj naliczane za przetworzone tokeny (zarówno wejściowe, jak i wyjściowe) lub, w przypadku modeli wizualnych, za wygenerowane obrazy. Sam dostęp do platformy Bedrock nie wiąże się z opłatami subskrypcyjnymi.

Dodatkowe funkcje mają swoje własne struktury cenowe. Dostosowywanie modeli jest rozliczane oddzielnie, a koszt zależy od wielkości użytego zbioru danych treningowych oraz zasobów obliczeniowych potrzebnych do przeprowadzenia treningu. Podobnie, korzystanie z Baz Wiedzy i Agentów AI wiąże się z opłatami za przechowywanie danych, przetwarzanie danych (np. tworzenie wektorów) i użycie funkcji agentów.

Szczegółowe informacje o modelu cenowym dla każdego FM i wszystkich dodatkowych funkcji są dostępne w oficjalnej dokumentacji AWS. Płacenie za zużycie jest korzystne, ponieważ pozwala skalować koszty wraz z rzeczywistym wykorzystaniem usługi – jest to efektywne zarówno dla małych projektów pilotażowych, jak i dla dużych wdrożeń produkcyjnych. Zawsze zaleca się szczegółowe zapoznanie się z aktualnym cennikiem przed rozpoczęciem pracy nad projektem na większą skalę.

Amazon Bedrock vs ChatGPT – kluczowe różnice

Choć zarówno Amazon Bedrock, jak i ChatGPT (oraz API OpenAI) dotyczą generatywnej AI, reprezentują one odmienne podejścia do udostępniania tej technologii. ChatGPT, produkt firmy OpenAI, to przede wszystkim konkretny, bardzo zaawansowany model językowy (lub seria modeli, jak GPT-3.5 czy GPT-4). Jest on znany ze swoich wyjątkowych zdolności konwersacyjnych, generowania tekstu i rozumienia języka naturalnego, a użytkownicy uzyskują do niego dostęp głównie poprzez interfejs czatu lub dedykowane API OpenAI.

Amazon Bedrock różni się fundamentalnie – nie jest pojedynczym modelem, ale platformą. Gromadzi ona i udostępnia dostęp do wielu różnych modeli foundation (FM) pochodzących od wielu dostawców, takich jak Anthropic, Cohere, Meta, Stability AI, Mistral AI, a także własne modele Amazonu (Titan). Kluczowa różnica polega na tym, że Bedrock daje użytkownikom wybór i elastyczność w doborze FM najlepiej dopasowanego do ich potrzeb, zamiast ograniczać ich do jednego konkretnego modelu czy rodziny modeli.

Dodatkowo, Amazon Bedrock jest głęboko zintegrowany z ekosystemem usług AWS. Oferuje wbudowane narzędzia i funkcjonalności zaprojektowane specjalnie z myślą o budowaniu, skalowaniu i zarządzaniu aplikacjami AI na platformie chmurowej – mowa tu o RAG z Bazami Wiedzy, Agentach AI czy Guardrails dla bezpieczeństwa. Chociaż API OpenAI umożliwia dostęp do ich modeli, budowanie pełnoprawnej aplikacji klasy enterprise często wymaga od deweloperów samodzielnej integracji z innymi usługami chmurowymi i tworzenia wielu dodatkowych warstw logiki. Bedrock dąży do bycia kompleksową platformą dla generatywnej AI w chmurze AWS, podczas gdy ChatGPT (i API OpenAI) koncentrują się przede wszystkim na dostarczaniu dostępu do konkretnych, choć niezwykle potężnych, modeli foundation.

Podsumowując, Amazon Bedrock stanowi zarządzaną platformę w chmurze AWS, która oferuje ujednolicony dostęp do szerokiego portfolio modeli foundation (FM) od wielu dostawców. Upraszcza budowanie i skalowanie aplikacji generatywnej sztucznej inteligencji (AI), dostarczając narzędzia do dostosowywania modeli, implementacji RAG (Retrieval Augmented Generation) z Bazami Wiedzy oraz tworzenia Agentów AI. Wbudowane mechanizmy bezpieczeństwa i Guardrails wspierają odpowiedzialne wdrożenia, a głęboka integracja z usługami AWS zapewnia solidne fundamenty infrastrukturalne. Model cenowy oparty na zużyciu sprawia, że usługa jest elastyczna kosztowo. Bedrock, w przeciwieństwie do pojedynczych modeli jak ChatGPT od OpenAI, działa jako ekosystem platforma, oferująca wybór i kompleksowy zestaw narzędzi do tworzenia zaawansowanych rozwiązań AI.