Firma przechowuje dane klientów w OpenSearch i potrzebuje rozwiązania opartego na sztucznej inteligencji, które przekształca zapytania w żądania danych, eksportuje wyniki jako pliki CSV i przesyła te pliki do Amazon S3. Która opcja zapewnia najbardziej efektywny operacyjnie sposób wdrożenia tego przepływu pracy?

Utworzenie agenta AI jest najbardziej efektywnym operacyjnie rozwiązaniem, ponieważ agenci AI, tacy jak ci dostępni w Amazon Bedrock, są zaprojektowani do orkiestracji złożonych przepływów pracy. Mogą interpretować zapytania użytkownika, wywoływać odpowiednie narzędzia (np. do wyszukiwania w OpenSearch, eksportu do CSV, przesyłania do S3) i zarządzać sekwencją tych działań. Użycie pojedynczego modelu podstawowego (FM) z podpowiedziami few-shot nie zapewni niezawodnej orkiestracji i wykonywania wielu kroków. Zbudowanie tradycyjnej aplikacji wymagałoby znacznie większego nakładu pracy programistycznej i utrzymania. Trenowanie modelu drzewa decyzyjnego nie jest odpowiednie do interpretacji zapytań języka naturalnego i orkiestracji zadań.