অ্যামাজন বেডরক সহ সহজে এআই এজেন্ট

জেনারেটিভ এআই এজেন্ট যারা আপনার কোম্পানির সিস্টেমের সাথে ইন্টারঅ্যাক্ট করে, তা তৈরি করুন কয়েকটি ক্লিকে Amazon Bedrock ব্যবহার করে Amazon SageMaker Unified Studio-তে

সব আকারের কোম্পানিগুলির জন্য অপারেশনাল দক্ষতা বজায় রাখার নিরন্তর চাপ একটি চ্যালেঞ্জ। ডেটার ক্রমবর্ধমান পরিমাণ, জটিল সিস্টেম এবং প্রচুর সংখ্যক গ্রাহক ইন্টারঅ্যাকশন পরিচালনার প্রয়োজনীয়তা এই চ্যালেঞ্জকে আরও বাড়িয়ে তোলে। প্রথাগত ম্যানুয়াল প্রক্রিয়া এবং তথ্যের উৎসগুলির প্রায়শই বিচ্ছিন্ন প্রকৃতি উল্লেখযোগ্য বাধার সৃষ্টি করতে পারে। এই বাধাগুলি সিদ্ধান্ত গ্রহণকে ধীর করে দেয় এবং টিমগুলিকে উচ্চ-মূল্যের কাজে তাদের সময় এবং শক্তি উৎসর্গ করতে বাধা দেয় যা সত্যিই পরিবর্তন আনতে পারে। জেনারেটিভ এআই এজেন্ট একটি রূপান্তরমূলক সমাধান উপস্থাপন করে। এই এজেন্টগুলি স্বয়ংক্রিয়ভাবে একটি কোম্পানির বিদ্যমান সিস্টেমগুলির সাথে ইন্টারফেস করতে পারে, বিভিন্ন কাজ সম্পাদন করতে পারে এবং তাৎক্ষণিক অন্তর্দৃষ্টি প্রদান করতে পারে। এটি সংস্থাগুলিকে জটিলতা বৃদ্ধি না করেই কার্যকরভাবে তাদের অপারেশনগুলিকে প্রসারিত করতে সহায়তা করে।

Amazon Bedrock in SageMaker Unified Studio সরাসরি এই বিস্তৃত চ্যালেঞ্জগুলি মোকাবেলা করে। এটি এআই-চালিত সমাধান তৈরির জন্য ডিজাইন করা একটি ইউনিফাইড পরিষেবা সরবরাহ করে। এই প্ল্যাটফর্মটি গ্রাহকের ডেটা কেন্দ্রীভূত করে এবং প্রাকৃতিক ভাষার ইন্টারঅ্যাকশনগুলিকে সক্ষম করে, এটিকে ব্যবহার করা সহজ করে তোলে। একটি মূল সুবিধা হল বিদ্যমান অ্যাপ্লিকেশনগুলির সাথে এর নির্বিঘ্ন ইন্টিগ্রেশন। এছাড়াও, এতে প্রয়োজনীয় Amazon Bedrock বৈশিষ্ট্যগুলি অন্তর্ভুক্ত রয়েছে, যার মধ্যে রয়েছে ফাউন্ডেশন মডেল (FMs) এর বিস্তৃত নির্বাচন, প্রম্পট ইঞ্জিনিয়ারিং ক্ষমতা, প্রাসঙ্গিক বোঝার জন্য knowledge base, টাস্ক এক্সিকিউশনের জন্য এজেন্ট, ওয়ার্কফ্লো অর্কেস্ট্রেশনের জন্য flow, পারফরম্যান্স পর্যবেক্ষণের জন্য মূল্যায়ন সরঞ্জাম এবং দায়িত্বশীল এআই বিকাশের জন্য guardrail। ব্যবহারকারীরা তাদের সংস্থার একক সাইন-অন (SSO) সিস্টেমের মাধ্যমে সুবিধাজনকভাবে এআই ক্ষমতাগুলির এই ব্যাপক স্যুটটি অ্যাক্সেস করতে পারেন। এটি দলের সদস্যদের মধ্যে সহযোগিতা বাড়ায় এবং AWS Management Console-এ সরাসরি অ্যাক্সেসের প্রয়োজন ছাড়াই এআই অ্যাপ্লিকেশনগুলিকে পরিমার্জিত করার অনুমতি দেয়।

স্বয়ংক্রিয় ওয়ার্কফ্লোর জন্য জেনারেটিভ এআই-চালিত এজেন্ট

Amazon Bedrock in SageMaker Unified Studio আপনাকে অত্যাধুনিক জেনারেটিভ এআই এজেন্ট তৈরি এবং স্থাপন করতে সক্ষম করে। এই এজেন্টগুলি আপনার প্রতিষ্ঠানের অ্যাপ্লিকেশন, ডাটাবেস এবং এমনকি তৃতীয় পক্ষের সিস্টেমগুলির সাথে নির্বিঘ্নে ইন্টিগ্রেট করতে পারে। ইন্টিগ্রেশনের এই স্তরটি আপনার সম্পূর্ণ প্রযুক্তি স্ট্যাক জুড়ে প্রাকৃতিক ভাষার ইন্টারঅ্যাকশনগুলিকে সক্ষম করে। চ্যাট এজেন্টটি জটিল তথ্য সিস্টেম এবং ব্যবহারকারী-বান্ধব যোগাযোগের মধ্যে একটি গুরুত্বপূর্ণ সেতু হিসাবে কাজ করে। Amazon Bedrock ফাংশন এবং Amazon Bedrock Knowledge Bases ব্যবহার করে, এজেন্টটি বিভিন্ন ডেটা উৎসের সাথে সংযোগ করার ক্ষমতা অর্জন করে। এই উৎসগুলি রিয়েল-টাইম প্রকল্পের স্থিতি ট্র্যাক করার জন্য JIRA API থেকে শুরু করে গ্রাহকের তথ্য পুনরুদ্ধারের জন্য গ্রাহক সম্পর্ক ব্যবস্থাপনা (CRM) সিস্টেম পর্যন্ত হতে পারে। এজেন্টটি প্রকল্পের কাজগুলি আপডেট করতে, ব্যবহারকারীর পছন্দগুলি পরিচালনা করতে এবং আরও অনেক কিছু করতে পারে।

এই ব্যাপক কার্যকারিতা একটি প্রতিষ্ঠানের বিভিন্ন টিমের জন্য উল্লেখযোগ্য সুবিধা প্রদান করে। সেলস এবং মার্কেটিং টিমগুলি গ্রাহকের তথ্য এবং তাদের পছন্দের মিটিংয়ের সময়গুলিতে দ্রুত অ্যাক্সেস পেতে পারে। প্রোজেক্ট ম্যানেজাররা দক্ষতার সাথে JIRA-এর কাজ এবং সময়সীমা পরিচালনা করতে পারেন, প্রকল্পের ওয়ার্কফ্লো অপ্টিমাইজ করতে পারেন। এআই এজেন্টের দ্বারা সুবিধাপ্রাপ্ত এই সুव्यवস্থিত প্রক্রিয়াটি সমগ্র সংস্থা জুড়ে উন্নত উত্পাদনশীলতা এবং উন্নত গ্রাহক ইন্টারঅ্যাকশনের দিকে পরিচালিত করে।

সমাধান ওভারভিউ

Amazon Bedrock জেনারেটিভ এআই অ্যাপ্লিকেশন তৈরি এবং শেয়ার করার জন্য SageMaker Unified Studio-এর মধ্যে একটি নিয়ন্ত্রিত, সহযোগিতামূলক পরিবেশ সরবরাহ করে। আসুন একটি ব্যবহারিক উদাহরণ সমাধানের দিকে নজর দেওয়া যাক যা একটি গ্রাহক ব্যবস্থাপনা এজেন্টের বাস্তবায়ন প্রদর্শন করে:

• Agentic Chat: Amazon Bedrock-এর চ্যাট অ্যাপ্লিকেশন বৈশিষ্ট্যগুলি ব্যবহার করে একটি অত্যাধুনিক এজেন্টিক চ্যাট অ্যাপ্লিকেশন তৈরি করা যেতে পারে। এই চ্যাট অ্যাপ্লিকেশনটি নির্বিঘ্নে এমন ফাংশনগুলির সাথে ইন্টিগ্রেট করা যেতে পারে যা অন্যান্য AWS পরিষেবাগুলি ব্যবহার করে সহজেই তৈরি করা যায়, যেমন সার্ভারহীন কম্পিউটিংয়ের জন্য AWS Lambda এবং API তৈরি ও পরিচালনার জন্য Amazon API Gateway।
• ডেটা ম্যানেজমেন্ট: SageMaker Unified Studio, Amazon DataZone-এর সাথে একত্রিত হয়ে, তার ইন্টিগ্রেটেড পরিষেবাগুলির মাধ্যমে একটি ব্যাপক ডেটা ম্যানেজমেন্ট সমাধান সরবরাহ করে। সংস্থা প্রশাসকদের Amazon Bedrock মডেল এবং বৈশিষ্ট্যগুলিতে সদস্য অ্যাক্সেসের উপর সুনির্দিষ্ট নিয়ন্ত্রণ রয়েছে। এটি নিরাপদ পরিচয় ব্যবস্থাপনা এবং সুনির্দিষ্ট অ্যাক্সেস নিয়ন্ত্রণ নিশ্চিত করে, ডেটা নিরাপত্তা এবং সম্মতি বজায় রাখে।

আমরা এআই এজেন্ট স্থাপনের গভীরে যাওয়ার আগে, আর্কিটেকচারের মূল পদক্ষেপগুলি বোঝা উপকারী।

ওয়ার্কফ্লো নিম্নরূপভাবে সম্পন্ন হয়:

1. ব্যবহারকারী প্রমাণীকরণ এবং ইন্টারঅ্যাকশন: ব্যবহারকারী AWS IAM Identity Center থেকে তাদের সংস্থার SSO শংসাপত্র ব্যবহার করে SageMaker Unified Studio-তে লগ ইন করে প্রক্রিয়াটি শুরু করেন। একবার প্রমাণীকৃত হলে, ব্যবহারকারী প্রাকৃতিক ভাষা ব্যবহার করে চ্যাট অ্যাপ্লিকেশনটির সাথে ইন্টারঅ্যাক্ট করে, প্রশ্ন জিজ্ঞাসা করে বা অনুরোধ করে।
2. ফাংশন ইনভোকেশন: Amazon Bedrock চ্যাট অ্যাপ্লিকেশনটি বুদ্ধিমানের সাথে প্রাসঙ্গিক তথ্য পুনরুদ্ধার করতে একটি পূর্ব-নির্ধারিত ফাংশন ব্যবহার করে। এই ফাংশনটি JIRA স্ট্যাটাস আপডেট বা ডাটাবেস থেকে গ্রাহকের তথ্য আনার জন্য ডিজাইন করা হতে পারে। পুনরুদ্ধারটি API Gateway ব্যবহার করে একটি নিরাপদ এন্ডপয়েন্টের মাধ্যমে সঞ্চালিত হয়।
3. নিরাপদ অ্যাক্সেস এবং Lambda ট্রিগার: চ্যাট অ্যাপ্লিকেশনটি নির্ধারিত এন্ডপয়েন্ট অ্যাক্সেস করতে API Gateway-এর সাথে নিজেকে প্রমাণ করে। এই প্রমাণীকরণটি AWS Secrets Manager-এ সুরক্ষিতভাবে সংরক্ষিত একটি এলোমেলোভাবে তৈরি API কী ব্যবহার করে অর্জন করা হয়। ব্যবহারকারীর অনুরোধের ভিত্তিতে, উপযুক্ত Lambda ফাংশনটি ট্রিগার করা হয়।
4. অ্যাকশন এক্সিকিউশন: Lambda ফাংশনটি, যা এখন সক্রিয়, ব্যবহারকারীর অনুরোধ করা নির্দিষ্ট কাজগুলি সম্পাদন করে। এর মধ্যে রয়েছে এজেন্টের দেওয়া প্রয়োজনীয় প্যারামিটার সহ JIRA API কল করা বা ডাটাবেসকে জিজ্ঞাসা করা। এজেন্টটি বিভিন্ন ধরণের কাজ পরিচালনা করার জন্য ডিজাইন করা হয়েছে, যার মধ্যে রয়েছে:
   1. একটি নির্দিষ্ট গ্রাহকের সংক্ষিপ্ত বিবরণ প্রদান।
   2. একটি নির্দিষ্ট গ্রাহকের সাথে সাম্প্রতিক ইন্টারঅ্যাকশনগুলির তালিকা করা।
   3. একটি নির্ধারিত গ্রাহকের মিটিং পছন্দগুলি পুনরুদ্ধার করা।
   4. একটি নির্দিষ্ট প্রকল্পের সাথে সম্পর্কিত খোলা JIRA টিকিটগুলির একটি তালিকা পুনরুদ্ধার করা।
   5. একটি নির্দিষ্ট JIRA টিকিটের নির্ধারিত তারিখ আপডেট করা।

পূর্বশর্ত

এই সমাধান বাস্তবায়নের সাথে চলতে এবং আপনার নিজস্ব গ্রাহক ব্যবস্থাপনা এজেন্ট তৈরি করতে, আপনার নিম্নলিখিত পূর্বশর্তগুলির প্রয়োজন হবে:

• AWS অ্যাকাউন্ট: প্রয়োজনীয় পরিষেবাগুলি অ্যাক্সেস করার জন্য একটি সক্রিয় AWS অ্যাকাউন্ট অপরিহার্য।
• SageMaker Unified Studio অ্যাক্সেস: SageMaker Unified Studio-এর মধ্যে Amazon Bedrock-এ ব্যবহারকারীর অ্যাক্সেস প্রয়োজন।
• মডেল অ্যাক্সেস: আপনার Amazon Bedrock-এ Amazon Nova Pro-তে মডেল অ্যাক্সেস প্রয়োজন। নিশ্চিত করুন যে এই মডেলটি একটি সমর্থিত AWS Region-এ উপলব্ধ।
• JIRA সেটআপ: JIRA-এর সাথে ইন্টিগ্রেট করার জন্য একটি JIRA অ্যাপ্লিকেশন, এর সাথে সম্পর্কিত JIRA URL এবং আপনার অ্যাকাউন্টের সাথে যুক্ত একটি JIRA API টোকেন প্রয়োজন।

এটি ধরে নেওয়া হয় যে আপনার AWS-এ মৌলিক সার্ভারহীন ধারণাগুলির একটি প্রাথমিক জ্ঞান রয়েছে, যার মধ্যে API Gateway, Lambda ফাংশন এবং IAM Identity Center রয়েছে। যদিও এই পোস্টটি এই পরিষেবাগুলির গভীর সংজ্ঞা প্রদান করবে না, আমরা SageMaker Unified Studio-এর মধ্যে উপলব্ধ নতুন Amazon Bedrock বৈশিষ্ট্যগুলির প্রসঙ্গে তাদের ব্যবহারের ক্ষেত্রগুলি প্রদর্শন করব।

সমাধান স্থাপন করা

গ্রাহক ব্যবস্থাপনা এজেন্ট সমাধান স্থাপন করতে, এই পদক্ষেপগুলি অনুসরণ করুন:

1. কোড ডাউনলোড করুন: প্রদত্ত GitHub রিপোজিটরি থেকে প্রয়োজনীয় কোড ডাউনলোড করে শুরু করুন।
2. JIRA শংসাপত্র পুনরুদ্ধার করুন: Lambda ফাংশনের জন্য JIRA_API_KEY_ARN, JIRA_URL, এবং JIRA_USER_NAME-এর মানগুলি পান। এই শংসাপত্রগুলি আপনার JIRA উদাহরণের সাথে প্রমাণীকরণের জন্য ব্যবহৃত হবে।
3. CloudFormation স্ট্যাক লঞ্চ করুন: প্রদত্ত AWS CloudFormation টেমপ্লেটটি ব্যবহার করুন। আপনার পছন্দের AWS Region-এ স্ট্যাক লঞ্চ করার বিস্তারিত নির্দেশাবলীর জন্য “Create a stack from the CloudFormation console”-এর ডকুমেন্টেশন দেখুন।
4. API Gateway URL: CloudFormation স্ট্যাক সফলভাবে স্থাপন করার পরে, Outputs ট্যাবে নেভিগেট করুন। ApiInvokeURL মানটি খুঁজুন এবং লিখে রাখুন। এই URLটি আপনার API Gateway-এর এন্ডপয়েন্টকে উপস্থাপন করে।
5. Secrets Manager কনফিগারেশন: Secrets Manager কনসোল অ্যাক্সেস করুন। JIRA_API_KEY_ARN, JIRA_URL, এবং JIRA_USER_NAME-এর সাথে সম্পর্কিত সিক্রেটগুলি খুঁজুন।
6. সিক্রেট মান আপডেট করুন: প্রতিটি সিক্রেটের জন্য Retrieve secret বিকল্পটি নির্বাচন করুন। ধাপ 2-এ প্রাপ্ত সংশ্লিষ্ট ভেরিয়েবলগুলিকে সিক্রেট প্লেইনটেক্সট স্ট্রিং-এ অনুলিপি করুন। এটি আপনার JIRA শংসাপত্রগুলিকে সুরক্ষিতভাবে সংরক্ষণ করবে।
7. SageMaker Unified Studio-তে সাইন ইন করুন: আপনার সংস্থার SSO শংসাপত্র ব্যবহার করে SageMaker Unified Studio-তে সাইন ইন করুন।

একটি নতুন প্রকল্প তৈরি করা

অবকাঠামো তৈরি হয়ে গেলে, আসুন SageMaker Unified Studio-এর মধ্যে একটি নতুন প্রকল্প তৈরি করি:

1. প্রকল্প তৈরি: SageMaker Unified Studio ল্যান্ডিং পৃষ্ঠায়, একটি নতুন প্রকল্প তৈরি করা শুরু করুন।
2. প্রকল্পের নামকরণ: আপনার প্রকল্পকে একটি বর্ণনামূলক নাম দিন (যেমন, crm-agent)।
3. প্রোফাইল নির্বাচন: Generative AI application development profile নির্বাচন করুন এবং এগিয়ে যান।
4. ডিফল্ট সেটিংস: ডিফল্ট সেটিংস গ্রহণ করুন এবং চালিয়ে যান।
5. নিশ্চিতকরণ: প্রকল্পের কনফিগারেশন পর্যালোচনা করুন এবং নিশ্চিত করতে Create project নির্বাচন করুন।

চ্যাট এজেন্ট অ্যাপ্লিকেশন তৈরি করা

এখন, আসুন আমাদের সমাধানের মূল অংশটি তৈরি করি – চ্যাট এজেন্ট অ্যাপ্লিকেশন:

1. চ্যাট এজেন্ট শুরু: crm-agent প্রকল্পের ল্যান্ডিং পৃষ্ঠার মধ্যে, ডানদিকে New বিভাগটি খুঁজুন। আপনার অ্যাপ্লিকেশন তৈরি শুরু করতে Chat agent নির্বাচন করুন।
   এটি আপনার এজেন্ট অ্যাপ্লিকেশনের জন্য কনফিগারেশনের একটি তালিকা উপস্থাপন করবে।

2. মডেল নির্বাচন: মডেল বিভাগের অধীনে, Amazon Bedrock দ্বারা সমর্থিত একটি পছন্দসই ফাউন্ডেশন মডেল (FM) নির্বাচন করুন। এই crm-agent-এর জন্য, আমরা Amazon Nova Pro নির্বাচন করব।

3. সিস্টেম প্রম্পট সংজ্ঞা: সিস্টেম প্রম্পট বিভাগে, নিম্নলিখিত প্রম্পটটি প্রদান করুন। এই প্রম্পটটি এজেন্টের আচরণ এবং প্রতিক্রিয়াগুলিকে গাইড করবে। আপনি ঐচ্ছিকভাবে ব্যবহারকারীর ইনপুট এবং মডেল প্রতিক্রিয়াগুলির উদাহরণ অন্তর্ভুক্ত করতে পারেন যাতে এর কার্যকারিতা আরও উন্নত করা যায়।

   You are a customer relationship management agent tasked with helping a sales person plan their work with customers. You are provided with an API endpoint. This endpoint can provide information like company overview, company interaction history (meeting times and notes), company meeting preferences (meeting type, day of week, and time of day). You can also query Jira tasks and update their timeline. After receiving a response, clean it up into a readable format. If the output is a numbered list, format it as such with newline characters and numbers.

4. ফাংশন তৈরি: Functions বিভাগে, Create a new function নির্বাচন করুন। এই ফাংশনটি এজেন্ট যে কাজগুলি সম্পাদন করতে পারে তা সংজ্ঞায়িত করবে।

5. ফাংশনের নামকরণ: আপনার ফাংশনকে একটি বর্ণনামূলক নাম দিন, যেমন crm_agent_calling।

6. ফাংশন স্কিমা: Function schema-এর জন্য, GitHub রিপোজিটরিতে প্রদত্ত OpenAPI সংজ্ঞাটি ব্যবহার করুন। এই স্কিমাটি আপনার ফাংশনের জন্য ইনপুট এবং আউটপুট প্যারামিটারগুলিকে সংজ্ঞায়িত করে।

7. প্রমাণীকরণ কনফিগারেশন: Authentication method-এর জন্য, API Keys (Max. 2 Keys) নির্বাচন করুন এবং নিম্নলিখিত বিবরণগুলি লিখুন:

   1. Key sent in-এর জন্য, Header নির্বাচন করুন।
   2. Key name-এর জন্য, x-api-key লিখুন।
   3. Key value-এর জন্য, Secrets Manager API Key লিখুন।

8. API সার্ভার এন্ডপয়েন্ট: API servers বিভাগে, আপনি CloudFormation Outputs থেকে প্রাপ্ত এন্ডপয়েন্ট URL (ApiInvokeURL) ইনপুট করুন।

9. ফাংশন চূড়ান্তকরণ: ফাংশন তৈরি সম্পন্ন করতে Create নির্বাচন করুন।

10. অ্যাপ্লিকেশন সংরক্ষণ: চ্যাট এজেন্ট অ্যাপ্লিকেশনের Functions বিভাগে, আপনি যে ফাংশনটি তৈরি করেছেন সেটি নির্বাচন করুন এবং অ্যাপ্লিকেশন তৈরি সম্পন্ন করতে Save নির্বাচন করুন।

উদাহরণ ইন্টারঅ্যাকশন

আসুন এই চ্যাট এজেন্টটি কীভাবে ব্যবহার করা যেতে পারে তার কিছু ব্যবহারিক উদাহরণ অন্বেষণ করি:

ব্যবহারের ক্ষেত্র 1: CRM বিশ্লেষক গ্রাহকের বিবরণ পুনরুদ্ধার করছেন

একজন CRM বিশ্লেষক ডাটাবেসে সংরক্ষিত গ্রাহকের বিবরণ পুনরুদ্ধার করতে প্রাকৃতিক ভাষা ব্যবহার করতে পারেন। এখানে কিছু উদাহরণ প্রশ্ন রয়েছে যা তারা জিজ্ঞাসা করতে পারে:

• “Give me a brief overview of customer C-jkl101112.”
• “List the last 2 recent interactions for customer C-def456.”
• “What communication method does customer C-mno131415 prefer?”
• “Recommend optimal time and contact channel to reach out to C-ghi789 based on their preferences and our last interaction.”

এজেন্ট, এই অনুরোধগুলি পাওয়ার পরে, বুদ্ধিমানের সাথে ডাটাবেসকে জিজ্ঞাসা করবে এবং একটি পরিষ্কার এবং সংক্ষিপ্ত বিন্যাসে সংশ্লিষ্ট উত্তরগুলি প্রদান করবে।

ব্যবহারের ক্ষেত্র 2: প্রোজেক্ট ম্যানেজার JIRA টিকিট পরিচালনা করছেন

একজন প্রোজেক্ট ম্যানেজার JIRA টিকিট তালিকাভুক্ত করতে এবং আপডেট করতে এজেন্ট ব্যবহার করতে পারেন। এখানে কিছু উদাহরণ ইন্টারঅ্যাকশন রয়েছে:

• “What are the open JIRA Tasks for project id CRM?”
• “Please update JIRA Task CRM-3 to 1 weeks out.”

এজেন্টটি JIRA বোর্ডে অ্যাক্সেস করবে, প্রাসঙ্গিক প্রকল্পের তথ্য আনবে এবং খোলা JIRA কাজগুলির একটি তালিকা প্রদান করবে। এটি ব্যবহারকারীর অনুরোধ অনুযায়ী একটি নির্দিষ্ট কাজের সময়সীমাও আপডেট করবে।

পরিষ্কার করা

অপ্রয়োজনীয় খরচ এড়াতে, নিম্নলিখিত পরিষ্কার করার পদক্ষেপগুলি সম্পাদন করুন:

1. CloudFormation স্ট্যাক মুছুন: আপনি পূর্বে স্থাপন করা CloudFormation স্ট্যাকটি মুছুন।
2. ফাংশন কম্পোনেন্ট মুছুন: Amazon Bedrock-এ আপনি যে ফাংশন কম্পোনেন্ট তৈরি করেছেন তা সরান।
3. চ্যাট এজেন্ট অ্যাপ্লিকেশন মুছুন: Amazon Bedrock-এর মধ্যে চ্যাট এজেন্ট অ্যাপ্লিকেশনটি মুছুন।
4. ডোমেন মুছুন: SageMaker Unified Studio-তে ডোমেনগুলি মুছুন।

খরচ

SageMaker Unified Studio-এর মধ্যে Amazon Bedrock ব্যবহার করার জন্য কোনও আলাদা চার্জ নেই। যাইহোক, পরিষেবার মধ্যে ব্যবহৃত পৃথক AWS পরিষেবা এবং সংস্থানগুলির জন্য আপনাকে বিল করা হবে। Amazon Bedrock একটি পে-অ্যাজ-ইউ-গো মডেলে কাজ করে, যার অর্থ আপনি শুধুমাত্র আপনার ব্যবহৃত সংস্থানগুলির জন্য অর্থ প্রদান করেন, কোনও ন্যূনতম ফি বা অগ্রিম প্রতিশ্রুতি ছাড়াই।

আপনার যদি মূল্য গণনার সাথে আরও সহায়তার প্রয়োজন হয় বা আপনার নির্দিষ্ট ব্যবহারের ক্ষেত্রের জন্য খরচ অপ্টিমাইজ করার বিষয়ে প্রশ্ন থাকে, তাহলে AWS Support-এর সাথে যোগাযোগ করার বা আপনার অ্যাকাউন্ট ম্যানেজারের সাথে পরামর্শ করার পরামর্শ দেওয়া হয়। তারা আপনার চাহিদার উপর ভিত্তি করে উপযুক্ত নির্দেশিকা প্রদান করতে পারে।