Amazon Bedrock-ը ավելացնում է կառուցվածքային արտածումներ Anthropic Claude մոդելների համար

Ի՞նչ նոր է

Amazon Bedrock-ն այժմ աջակցում է կառուցվածքային արտածումներ բոլոր Anthropic Claude մոդելների համար ինչպես bedrock-runtime, այնպես էլ bedrock-mantle վերջնակետերում։ Մշակողները կարող են ստանալ սխեմային համապատասխան JSON պատասխաններ, որոնք համապատասխանում են սահմանված կառուցվածքին՝ առանց հատուկ վերլուծության, կրկնակի փորձերի տրամաբանության կամ հետմշակման։

Հասանելի են երկու լրացուցիչ մեխանիզմներ. JSON Schema արտածման ձևաչափը պատասխանների կառուցվածքի կառավարման համար տվյալների արտահանման և հաշվետվությունների ստեղծման ժամանակ, իսկ խիստ գործիքների օգտագործումը՝ գործիքների պարամետրերի վավերացման համար ագենտային աշխատանքային հոսքերում և բազմաստիճան ավտոմատացման ժամանակ։

Ինչպես է աշխատում

Կառուցվածքային արտածումները օգտագործում են սահմանափակված դեկոդավորում JSON սխեմաների կիրառման համար թոքենների գեներացման ընթացքում, այլ ոչ թե հետո։ Amazon Bedrock-ը վավերացնում է սխեմաները՝ հիմք ընդունելով JSON Schema Draft 2020-12 ենթաբազմությունը, կոմպիլում է քերականական արտեֆակտ նոր սխեմաների համար և կեշավորում է կոմպիլված քերականությունները 24 ժամով՝ հաշվի շրջանակներում։ Սխեմայի կառուցվածքի փոփոխությունը կեշը անվավերացնում է, մինչ միայն անվան կամ նկարագրության դաշտերի փոփոխությունը թույլ է տալիս պահպանել այն։

Այս հնարավորությունը աշխատում է խմբային եզրակացման, խաչ-տարածաշրջանային եզրակացման bedrock-runtime-ում և աջակցում է կառուցվածքային պատասխանների հոսքը որպես տիպավորված իրադարձություններ։

Կիրառման դեպքեր և օրինակներ

Գործնական կիրառումներն ենթադրում են դաշտերի արտահանում ֆինանսական հաշվետվություններից և համապատասխանության փաստաթղթերից, կլինիկական նոթների վերլուծում EHR համակարգերում, պայմանագրերի վերլուծություն և աջակցության հայտերի ուղղորդում։ InvokeModel API-ի օգտագործման օրինակը Claude Sonnet 5.5-ի հետ ցույց է տալիս հաճախորդի էլփոստից պոտենցիալ հաճախորդի տվյալների արտահանումը վավերացված JSON դաշտերի մեջ։

bedrock-mantle-ում գործիքների խիստ օգտագործումը ապահովում է, որ գործիքների պարամետրերը ճշգրիտ համապատասխանեն մուտքային սխեմաներին։ strict պարամետրին true սահմանելը սահմանափակում է գործիքների մուտքերը, որպեսզի մոդելը չկարողանա ավելացնել սխեմայից դուրս դաշտեր, ինչը կարևոր է սերվերային գործիքներով ագենտային աշխատանքային հոսքերի համար։

Պահանջներ և լավագույն պրակտիկա

Մշակողները պետք է սահմանեն additionalProperties արժեքը false բոլոր օբյեկտների համար։ Լավագույն պրակտիկան ներառում է նկարագրական դաշտի անունների օգտագործումը, enum-ի կիրառումը սահմանափակված արժեքների համար, հիմնական սխեմաներից մեկնարկելը, սխեմաների կրկնակի օգտագործումը կեշավորման առավելությունների ստանալու համար, դադարի պատճառների ստուգումը յուրաքանչյուր պատասխանում և իրատեսական տվյալներով փորձարկումը մեկնարկից առաջ։

Աջակցվող հնարավորությունները ներառում են հիմնական տիպեր, enum, const, anyOf, allOf սահմանափակումներով, ներքին հղումներ և տարբեր տողային ձևաչափեր։ Ռեկուրսիվ սխեմաները, արտաքին հղումները և թվային կամ տողային սահմանափակումները չեն կիրառվում գեներացման ընթացքում։

Amazon Bedrock-ում Claude-ի կառուցվածքային արտածումները այժմ ընդհանուր հասանելի են։

Աղբյուրներ: AWS Machine Learning Blog