ਕੁਝ ਕਲਿੱਕਾਂ 'ਚ AI ਏਜੰਟ ਬਣਾਓ

Generative AI ਏਜੰਟ ਬਣਾਉਣਾ ਜੋ ਤੁਹਾਡੀਆਂ ਕੰਪਨੀਆਂ ਦੇ ਸਿਸਟਮਾਂ ਨਾਲ ਕੁਝ ਕਲਿੱਕਾਂ ਵਿੱਚ ਗੱਲਬਾਤ ਕਰਦੇ ਹਨ, Amazon SageMaker Unified Studio ਵਿੱਚ Amazon Bedrock ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ

ਕਾਰਜਸ਼ੀਲ ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਬਣਾਈ ਰੱਖਣ ਦਾ ਲਗਾਤਾਰ ਦਬਾਅ ਸਾਰੀਆਂ ਆਕਾਰ ਦੀਆਂ ਕੰਪਨੀਆਂ ਦੁਆਰਾ ਦਰਪੇਸ਼ ਇੱਕ ਚੁਣੌਤੀ ਹੈ। ਇਹ ਚੁਣੌਤੀ ਡੇਟਾ ਦੀਆਂ ਵਧਦੀਆਂ ਮਾਤਰਾਵਾਂ, ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ, ਅਤੇ ਗਾਹਕਾਂ ਦੇ ਆਪਸੀ ਤਾਲਮੇਲ ਦੀ ਸਿਰਫ਼ ਗਿਣਤੀ ਦੁਆਰਾ ਹੋਰ ਵਧ ਜਾਂਦੀ ਹੈ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਦਾ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਕਰਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ਰਵਾਇਤੀ ਮੈਨੂਅਲ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆਵਾਂ ਅਤੇ ਜਾਣਕਾਰੀ ਸਰੋਤਾਂ ਦੀ ਅਕਸਰ-ਵੱਖਰੀ ਪ੍ਰਕਿਰਤੀ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਰੁਕਾਵਟਾਂ ਪੈਦਾ ਕਰ ਸਕਦੀ ਹੈ। ਇਹ ਰੁਕਾਵਟਾਂ ਫੈਸਲੇ ਲੈਣ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਨੂੰ ਹੌਲੀ ਕਰ ਦਿੰਦੀਆਂ ਹਨ ਅਤੇ ਟੀਮਾਂ ਨੂੰ ਉਹਨਾਂ ਦੇ ਸਮੇਂ ਅਤੇ ਊਰਜਾ ਨੂੰ ਉੱਚ-ਮੁੱਲ ਵਾਲੇ ਕੰਮ ਲਈ ਸਮਰਪਿਤ ਕਰਨ ਤੋਂ ਰੋਕਦੀਆਂ ਹਨ ਜੋ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਸੂਈ ਨੂੰ ਹਿਲਾਉਂਦਾ ਹੈ। Generative AI ਏਜੰਟ ਇੱਕ ਪਰਿਵਰਤਨਸ਼ੀਲ ਹੱਲ ਦੀ ਨੁਮਾਇੰਦਗੀ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਇਹ ਏਜੰਟ ਕਿਸੇ ਕੰਪਨੀ ਦੇ ਮੌਜੂਦਾ ਸਿਸਟਮਾਂ ਨਾਲ ਆਪਣੇ ਆਪ ਇੰਟਰਫੇਸ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਕਾਰਜਾਂ ਦੀ ਇੱਕ ਵਿਸ਼ਾਲ ਸ਼੍ਰੇਣੀ ਨੂੰ ਚਲਾ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਅਤੇ ਤੁਰੰਤ ਜਾਣਕਾਰੀ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਇਹ ਸੰਸਥਾਵਾਂ ਨੂੰ ਗੁੰਝਲਤਾ ਵਿੱਚ ਅਨੁਸਾਰੀ ਵਾਧੇ ਤੋਂ ਬਿਨਾਂ ਉਹਨਾਂ ਦੇ ਕਾਰਜਾਂ ਨੂੰ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਸਕੇਲ ਕਰਨ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦਿੰਦਾ ਹੈ।

Amazon SageMaker Unified Studio ਵਿੱਚ Amazon Bedrock ਸਿੱਧੇ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਇਹਨਾਂ ਵਿਆਪਕ ਚੁਣੌਤੀਆਂ ਨੂੰ ਹੱਲ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇਹ AI-ਸੰਚਾਲਿਤ ਹੱਲ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਤਿਆਰ ਕੀਤੀ ਗਈ ਇੱਕ ਯੂਨੀਫਾਈਡ ਸੇਵਾ ਦੀ ਪੇਸ਼ਕਸ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਗਾਹਕ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਕੇਂਦਰਿਤ ਕਰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਕੁਦਰਤੀ ਭਾਸ਼ਾ ਦੇ ਆਪਸੀ ਤਾਲਮੇਲ ਨੂੰ ਸਮਰੱਥ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ, ਇਸ ਨੂੰ ਅਨੁਭਵੀ ਅਤੇ ਉਪਭੋਗਤਾ-ਅਨੁਕੂਲ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਇੱਕ ਮੁੱਖ ਫਾਇਦਾ ਮੌਜੂਦਾ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਨਾਲ ਇਸਦਾ ਸਹਿਜ ਏਕੀਕਰਣ ਹੈ। ਇਸ ਵਿੱਚ ਜ਼ਰੂਰੀ Amazon Bedrock ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਵੀ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਫਾਊਂਡੇਸ਼ਨ ਮਾਡਲਾਂ (FMs) ਦੀ ਇੱਕ ਵਿਸ਼ਾਲ ਚੋਣ, ਪ੍ਰੋਂਪਟ ਇੰਜੀਨੀਅਰਿੰਗ ਸਮਰੱਥਾਵਾਂ, ਪ੍ਰਸੰਗਿਕ ਸਮਝ ਲਈ ਗਿਆਨ ਅਧਾਰ, ਕਾਰਜਾਂ ਨੂੰ ਚਲਾਉਣ ਲਈ ਏਜੰਟ, ਵਰਕਫਲੋ ਆਰਕੈਸਟ੍ਰੇਸ਼ਨ ਲਈ ਪ੍ਰਵਾਹ, ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਨਿਗਰਾਨੀ ਲਈ ਮੁਲਾਂਕਣ ਟੂਲ, ਅਤੇ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰ AI ਵਿਕਾਸ ਲਈ ਗਾਰਡਰੇਲ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ। ਉਪਭੋਗਤਾ ਆਪਣੀ ਸੰਸਥਾ ਦੇ ਸਿੰਗਲ ਸਾਈਨ-ਆਨ (SSO) ਸਿਸਟਮ ਰਾਹੀਂ AI ਸਮਰੱਥਾਵਾਂ ਦੇ ਇਸ ਵਿਆਪਕ ਸੂਟ ਤੱਕ ਆਸਾਨੀ ਨਾਲ ਪਹੁੰਚ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਇਹ ਟੀਮ ਦੇ ਮੈਂਬਰਾਂ ਵਿੱਚ ਸਹਿਯੋਗ ਨੂੰ ਉਤਸ਼ਾਹਿਤ ਕਰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ AWS Management Console ਤੱਕ ਸਿੱਧੀ ਪਹੁੰਚ ਦੀ ਲੋੜ ਤੋਂ ਬਿਨਾਂ AI ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਦੇ ਸੁਧਾਰ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦਿੰਦਾ ਹੈ।

ਸਵੈਚਲਿਤ ਵਰਕਫਲੋਜ਼ ਲਈ Generative AI-ਸੰਚਾਲਿਤ ਏਜੰਟ

Amazon SageMaker Unified Studio ਵਿੱਚ Amazon Bedrock ਤੁਹਾਨੂੰ ਸੂਝਵਾਨ Generative AI ਏਜੰਟ ਬਣਾਉਣ ਅਤੇ ਤੈਨਾਤ ਕਰਨ ਦੀ ਤਾਕਤ ਦਿੰਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਏਜੰਟ ਤੁਹਾਡੀ ਸੰਸਥਾ ਦੀਆਂ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ, ਡੇਟਾਬੇਸ, ਅਤੇ ਇੱਥੋਂ ਤੱਕ ਕਿ ਤੀਜੀ-ਧਿਰ ਸਿਸਟਮਾਂ ਨਾਲ ਸਹਿਜੇ ਹੀ ਏਕੀਕ੍ਰਿਤ ਹੋ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਏਕੀਕਰਣ ਦਾ ਇਹ ਪੱਧਰ ਤੁਹਾਡੇ ਪੂਰੇ ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਸਟੈਕ ਵਿੱਚ ਕੁਦਰਤੀ ਭਾਸ਼ਾ ਦੇ ਆਪਸੀ ਤਾਲਮੇਲ ਨੂੰ ਸਮਰੱਥ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਚੈਟ ਏਜੰਟ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਜਾਣਕਾਰੀ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਅਤੇ ਉਪਭੋਗਤਾ-ਅਨੁਕੂਲ ਸੰਚਾਰ ਵਿਚਕਾਰ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਪੁਲ ਵਜੋਂ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ। Amazon Bedrock ਫੰਕਸ਼ਨਾਂ ਅਤੇ Amazon Bedrock Knowledge Bases ਦਾ ਲਾਭ ਉਠਾ ਕੇ, ਏਜੰਟ ਵਿਭਿੰਨ ਡੇਟਾ ਸਰੋਤਾਂ ਨਾਲ ਜੁੜਨ ਦੀ ਯੋਗਤਾ ਹਾਸਲ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਸਰੋਤ ਰੀਅਲ-ਟਾਈਮ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਸਥਿਤੀ ਟਰੈਕਿੰਗ ਲਈ JIRA APIs ਤੋਂ ਲੈ ਕੇ ਗਾਹਕ ਸਬੰਧ ਪ੍ਰਬੰਧਨ (CRM) ਸਿਸਟਮਾਂ ਤੱਕ ਗਾਹਕ ਜਾਣਕਾਰੀ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਲਈ ਹੋ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਏਜੰਟ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਕਾਰਜਾਂ ਨੂੰ ਅੱਪਡੇਟ ਵੀ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਉਪਭੋਗਤਾ ਤਰਜੀਹਾਂ ਦਾ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਹੋਰ ਬਹੁਤ ਕੁਝ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ।

ਇਹ ਵਿਆਪਕ ਕਾਰਜਕੁਸ਼ਲਤਾ ਕਿਸੇ ਸੰਸਥਾ ਦੇ ਅੰਦਰ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਟੀਮਾਂ ਨੂੰ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਲਾਭ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦੀ ਹੈ। ਵਿਕਰੀ ਅਤੇ ਮਾਰਕੀਟਿੰਗ ਟੀਮਾਂ ਗਾਹਕ ਜਾਣਕਾਰੀ ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਦੇ ਪਸੰਦੀਦਾ ਮੀਟਿੰਗ ਸਮੇਂ ਤੱਕ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਪਹੁੰਚ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ। ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਮੈਨੇਜਰ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਵਰਕਫਲੋਜ਼ ਨੂੰ ਅਨੁਕੂਲ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹੋਏ, JIRA ਕਾਰਜਾਂ ਅਤੇ ਸਮਾਂ-ਸੀਮਾਵਾਂ ਦਾ ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਨਾਲ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ। AI ਏਜੰਟ ਦੁਆਰਾ ਸੁਵਿਧਾਜਨਕ ਇਹ ਸੁਚਾਰੂ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ, ਪੂਰੀ ਸੰਸਥਾ ਵਿੱਚ ਉਤਪਾਦਕਤਾ ਵਿੱਚ ਵਾਧਾ ਅਤੇ ਗਾਹਕਾਂ ਦੇ ਆਪਸੀ ਤਾਲਮੇਲ ਵਿੱਚ ਸੁਧਾਰ ਵੱਲ ਅਗਵਾਈ ਕਰਦੀ ਹੈ।

ਹੱਲ ਦੀ ਸੰਖੇਪ ਜਾਣਕਾਰੀ

Amazon Bedrock Generative AI ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਨੂੰ ਬਣਾਉਣ ਅਤੇ ਸਾਂਝਾ ਕਰਨ ਲਈ, SageMaker Unified Studio ਦੇ ਅੰਦਰ, ਇੱਕ ਨਿਯੰਤਰਿਤ, ਸਹਿਯੋਗੀ ਵਾਤਾਵਰਣ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਆਓ ਇੱਕ ਵਿਹਾਰਕ ਉਦਾਹਰਨ ਹੱਲ ਵਿੱਚ ਡੂੰਘਾਈ ਨਾਲ ਵਿਚਾਰ ਕਰੀਏ ਜੋ ਇੱਕ ਗਾਹਕ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਏਜੰਟ ਦੇ ਲਾਗੂਕਰਨ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ:

• ਏਜੈਂਟਿਕ ਚੈਟ: Amazon Bedrock ਦੀਆਂ ਚੈਟ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਇੱਕ ਸੂਝਵਾਨ ਏਜੈਂਟਿਕ ਚੈਟ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ ਬਣਾਈ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ। ਇਸ ਚੈਟ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ ਨੂੰ ਉਹਨਾਂ ਫੰਕਸ਼ਨਾਂ ਨਾਲ ਸਹਿਜੇ ਹੀ ਏਕੀਕ੍ਰਿਤ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ ਜੋ ਹੋਰ AWS ਸੇਵਾਵਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਆਸਾਨੀ ਨਾਲ ਬਣਾਏ ਜਾਂਦੇ ਹਨ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਸਰਵਰ ਰਹਿਤ ਕੰਪਿਊਟ ਲਈ AWS Lambda ਅਤੇ APIs ਬਣਾਉਣ ਅਤੇ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਲਈ Amazon API Gateway।
• ਡੇਟਾ ਪ੍ਰਬੰਧਨ: SageMaker Unified Studio, Amazon DataZone ਦੇ ਨਾਲ ਮਿਲ ਕੇ, ਆਪਣੀਆਂ ਏਕੀਕ੍ਰਿਤ ਸੇਵਾਵਾਂ ਰਾਹੀਂ ਇੱਕ ਵਿਆਪਕ ਡੇਟਾ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਹੱਲ ਪੇਸ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਸੰਗਠਨ ਪ੍ਰਸ਼ਾਸਕਾਂ ਕੋਲ Amazon Bedrock ਮਾਡਲਾਂ ਅਤੇ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਤੱਕ ਮੈਂਬਰ ਪਹੁੰਚ ‘ਤੇ ਵਧੀਆ-ਨਿਯੰਤਰਣ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਡੇਟਾ ਸੁਰੱਖਿਆ ਅਤੇ ਪਾਲਣਾ ਨੂੰ ਕਾਇਮ ਰੱਖਦੇ ਹੋਏ, ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਪਛਾਣ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਅਤੇ ਦਾਣੇਦਾਰ ਪਹੁੰਚ ਨਿਯੰਤਰਣ ਨੂੰ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ।

ਇਸ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਕਿ ਅਸੀਂ AI ਏਜੰਟ ਦੀ ਤੈਨਾਤੀ ਵਿੱਚ ਡੂੰਘਾਈ ਨਾਲ ਡੁਬਕੀ ਮਾਰੀਏ, ਆਰਕੀਟੈਕਚਰ ਦੇ ਮੁੱਖ ਪੜਾਵਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਲੰਘਣਾ ਲਾਭਦਾਇਕ ਹੈ।

ਵਰਕਫਲੋ ਹੇਠ ਲਿਖੇ ਅਨੁਸਾਰ ਪ੍ਰਗਟ ਹੁੰਦਾ ਹੈ:

1. ਉਪਭੋਗਤਾ ਪ੍ਰਮਾਣਿਕਤਾ ਅਤੇ ਗੱਲਬਾਤ: ਉਪਭੋਗਤਾ AWS IAM Identity Center ਤੋਂ ਆਪਣੇ ਸੰਗਠਨ ਦੇ SSO ਪ੍ਰਮਾਣ ਪੱਤਰਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ SageMaker Unified Studio ਵਿੱਚ ਲੌਗਇਨ ਕਰਕੇ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇੱਕ ਵਾਰ ਪ੍ਰਮਾਣਿਤ ਹੋਣ ਤੋਂ ਬਾਅਦ, ਉਪਭੋਗਤਾ ਸਵਾਲ ਪੁੱਛਣ ਜਾਂ ਬੇਨਤੀਆਂ ਕਰਨ ਲਈ, ਕੁਦਰਤੀ ਭਾਸ਼ਾ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਚੈਟ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ ਨਾਲ ਗੱਲਬਾਤ ਕਰਦਾ ਹੈ।
2. ਫੰਕਸ਼ਨ ਇਨਵੋਕੇਸ਼ਨ: Amazon Bedrock ਚੈਟ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ ਸਮਝਦਾਰੀ ਨਾਲ ਸੰਬੰਧਿਤ ਜਾਣਕਾਰੀ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਲਈ ਇੱਕ ਪੂਰਵ-ਪ੍ਰਭਾਸ਼ਿਤ ਫੰਕਸ਼ਨ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੀ ਹੈ। ਇਹ ਫੰਕਸ਼ਨ ਡੇਟਾਬੇਸ ਤੋਂ JIRA ਸਥਿਤੀ ਅੱਪਡੇਟ ਜਾਂ ਗਾਹਕ ਜਾਣਕਾਰੀ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਲਈ ਤਿਆਰ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਪ੍ਰਾਪਤੀ API Gateway ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਇੱਕ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਐਂਡਪੁਆਇੰਟ ਰਾਹੀਂ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ।
3. ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਪਹੁੰਚ ਅਤੇ Lambda ਟ੍ਰਿਗਰ: ਚੈਟ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ ਮਨੋਨੀਤ ਐਂਡਪੁਆਇੰਟ ਤੱਕ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਢੰਗ ਨਾਲ ਪਹੁੰਚ ਕਰਨ ਲਈ API Gateway ਨਾਲ ਆਪਣੇ ਆਪ ਨੂੰ ਪ੍ਰਮਾਣਿਤ ਕਰਦੀ ਹੈ। ਇਹ ਪ੍ਰਮਾਣਿਕਤਾ AWS Secrets Manager ਵਿੱਚ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਢੰਗ ਨਾਲ ਸਟੋਰ ਕੀਤੀ ਇੱਕ ਬੇਤਰਤੀਬ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਤਿਆਰ ਕੀਤੀ API ਕੁੰਜੀ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ। ਉਪਭੋਗਤਾ ਦੀ ਬੇਨਤੀ ਦੇ ਆਧਾਰ ‘ਤੇ, ਉਚਿਤ Lambda ਫੰਕਸ਼ਨ ਸ਼ੁਰੂ ਹੋ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।
4. ਕਾਰਵਾਈ ਐਗਜ਼ੀਕਿਊਸ਼ਨ: Lambda ਫੰਕਸ਼ਨ, ਜੋ ਹੁਣ ਕਿਰਿਆਸ਼ੀਲ ਹੈ, ਉਪਭੋਗਤਾ ਦੁਆਰਾ ਬੇਨਤੀ ਕੀਤੀਆਂ ਖਾਸ ਕਾਰਵਾਈਆਂ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਵਿੱਚ JIRA API ਨੂੰ ਕਾਲ ਕਰਨਾ ਜਾਂ ਏਜੰਟ ਦੁਆਰਾ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕੀਤੇ ਗਏ ਜ਼ਰੂਰੀ ਮਾਪਦੰਡਾਂ ਨਾਲ ਡੇਟਾਬੇਸ ਨੂੰ ਪੁੱਛਗਿੱਛ ਕਰਨਾ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ। ਏਜੰਟ ਨੂੰ ਕਈ ਤਰ੍ਹਾਂ ਦੇ ਕੰਮਾਂ ਨੂੰ ਸੰਭਾਲਣ ਲਈ ਤਿਆਰ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ:
   1. ਕਿਸੇ ਖਾਸ ਗਾਹਕ ਦੀ ਸੰਖੇਪ ਜਾਣਕਾਰੀ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਨਾ।
   2. ਕਿਸੇ ਖਾਸ ਗਾਹਕ ਨਾਲ ਹਾਲੀਆ ਗੱਲਬਾਤਾਂ ਦੀ ਸੂਚੀ ਬਣਾਉਣਾ।
   3. ਕਿਸੇ ਮਨੋਨੀਤ ਗਾਹਕ ਲਈ ਮੀਟਿੰਗ ਤਰਜੀਹਾਂ ਨੂੰ ਮੁੜ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨਾ।
   4. ਕਿਸੇ ਖਾਸ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਨਾਲ ਸੰਬੰਧਿਤ ਖੁੱਲ੍ਹੀਆਂ JIRA ਟਿਕਟਾਂ ਦੀ ਸੂਚੀ ਮੁੜ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨਾ।
   5. ਕਿਸੇ ਖਾਸ JIRA ਟਿਕਟ ਲਈ ਨਿਯਤ ਮਿਤੀ ਨੂੰ ਅੱਪਡੇਟ ਕਰਨਾ।

ਪੂਰਵ-ਸ਼ਰਤਾਂ

ਇਸ ਹੱਲ ਦੇ ਲਾਗੂਕਰਨ ਦੀ ਪਾਲਣਾ ਕਰਨ ਅਤੇ ਆਪਣਾ ਖੁਦ ਦਾ ਗਾਹਕ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਏਜੰਟ ਬਣਾਉਣ ਲਈ, ਤੁਹਾਨੂੰ ਹੇਠ ਲਿਖੀਆਂ ਪੂਰਵ-ਸ਼ਰਤਾਂ ਦੀ ਲੋੜ ਹੋਵੇਗੀ:

• AWS ਖਾਤਾ: ਜ਼ਰੂਰੀ ਸੇਵਾਵਾਂ ਤੱਕ ਪਹੁੰਚ ਕਰਨ ਲਈ ਇੱਕ ਕਿਰਿਆਸ਼ੀਲ AWS ਖਾਤਾ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹੈ।
• SageMaker Unified Studio ਪਹੁੰਚ: SageMaker Unified Studio ਦੇ ਅੰਦਰ Amazon Bedrock ਤੱਕ ਉਪਭੋਗਤਾ ਪਹੁੰਚ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ।
• ਮਾਡਲ ਪਹੁੰਚ: ਤੁਹਾਨੂੰ Amazon Bedrock ‘ਤੇ Amazon Nova Pro ਤੱਕ ਮਾਡਲ ਪਹੁੰਚ ਦੀ ਲੋੜ ਹੋਵੇਗੀ। ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਓ ਕਿ ਇਹ ਮਾਡਲ ਇੱਕ ਸਮਰਥਿਤ AWS ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ ਉਪਲਬਧ ਹੈ।
• JIRA ਸੈੱਟਅੱਪ: JIRA ਨਾਲ ਏਕੀਕ੍ਰਿਤ ਕਰਨ ਲਈ ਇੱਕ JIRA ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ, ਇਸਦਾ ਅਨੁਸਾਰੀ JIRA URL, ਅਤੇ ਤੁਹਾਡੇ ਖਾਤੇ ਨਾਲ ਸੰਬੰਧਿਤ ਇੱਕ JIRA API ਟੋਕਨ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹਨ।

ਇਹ ਮੰਨਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਕਿ ਤੁਹਾਨੂੰ AWS ‘ਤੇ ਬੁਨਿਆਦੀ ਸਰਵਰ ਰਹਿਤ ਸੰਕਲਪਾਂ ਦੀ ਮੁੱਢਲੀ ਸਮਝ ਹੈ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ API Gateway, Lambda ਫੰਕਸ਼ਨ, ਅਤੇ IAM Identity Center ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ। ਹਾਲਾਂਕਿ ਇਹ ਪੋਸਟ ਇਹਨਾਂ ਸੇਵਾਵਾਂ ਦੀਆਂ ਡੂੰਘਾਈ ਨਾਲ ਪਰਿਭਾਸ਼ਾਵਾਂ ਪ੍ਰਦਾਨ ਨਹੀਂ ਕਰੇਗੀ, ਅਸੀਂ SageMaker Unified Studio ਦੇ ਅੰਦਰ ਉਪਲਬਧ ਨਵੀਆਂ Amazon Bedrock ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਦੇ ਸੰਦਰਭ ਵਿੱਚ ਉਹਨਾਂ ਦੇ ਵਰਤੋਂ ਦੇ ਮਾਮਲਿਆਂ ਦਾ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਕਰਾਂਗੇ।

ਹੱਲ ਤੈਨਾਤ ਕਰਨਾ

ਗਾਹਕ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਏਜੰਟ ਹੱਲ ਨੂੰ ਤੈਨਾਤ ਕਰਨ ਲਈ, ਇਹਨਾਂ ਕਦਮਾਂ ਦੀ ਪਾਲਣਾ ਕਰੋ:

1. ਕੋਡ ਡਾਊਨਲੋਡ ਕਰੋ: ਪ੍ਰਦਾਨ ਕੀਤੇ GitHub ਰਿਪੋਜ਼ਟਰੀ ਤੋਂ ਲੋੜੀਂਦਾ ਕੋਡ ਡਾਊਨਲੋਡ ਕਰਕੇ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰੋ।
2. JIRA ਪ੍ਰਮਾਣ ਪੱਤਰ ਮੁੜ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰੋ: Lambda ਫੰਕਸ਼ਨ ਲਈ JIRA_API_KEY_ARN, JIRA_URL, ਅਤੇ JIRA_USER_NAME ਲਈ ਮੁੱਲ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰੋ। ਇਹਨਾਂ ਪ੍ਰਮਾਣ ਪੱਤਰਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਤੁਹਾਡੇ JIRA ਉਦਾਹਰਨ ਨਾਲ ਪ੍ਰਮਾਣਿਤ ਕਰਨ ਲਈ ਕੀਤੀ ਜਾਵੇਗੀ।
3. CloudFormation ਸਟੈਕ ਲਾਂਚ ਕਰੋ: ਪ੍ਰਦਾਨ ਕੀਤੇ AWS CloudFormation ਟੈਂਪਲੇਟ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰੋ। ਆਪਣੇ ਪਸੰਦੀਦਾ AWS ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ ਸਟੈਕ ਲਾਂਚ ਕਰਨ ਬਾਰੇ ਵਿਸਤ੍ਰਿਤ ਹਿਦਾਇਤਾਂ ਲਈ “CloudFormation ਕੰਸੋਲ ਤੋਂ ਇੱਕ ਸਟੈਕ ਬਣਾਓ” ਬਾਰੇ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਵੇਖੋ।
4. API Gateway URL: CloudFormation ਸਟੈਕ ਦੇ ਸਫਲਤਾਪੂਰਵਕ ਤੈਨਾਤ ਹੋਣ ਤੋਂ ਬਾਅਦ, ਆਉਟਪੁੱਟ ਟੈਬ ‘ਤੇ ਨੈਵੀਗੇਟ ਕਰੋ। ApiInvokeURL ਮੁੱਲ ਲੱਭੋ ਅਤੇ ਨੋਟ ਕਰੋ। ਇਹ URL ਤੁਹਾਡੇ API Gateway ਲਈ ਐਂਡਪੁਆਇੰਟ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ।
5. Secrets Manager ਸੰਰਚਨਾ: Secrets Manager ਕੰਸੋਲ ਤੱਕ ਪਹੁੰਚ ਕਰੋ। JIRA_API_KEY_ARN, JIRA_URL, ਅਤੇ JIRA_USER_NAME ਨਾਲ ਸੰਬੰਧਿਤ ਭੇਦ ਲੱਭੋ।
6. ਗੁਪਤ ਮੁੱਲਾਂ ਨੂੰ ਅੱਪਡੇਟ ਕਰੋ: ਹਰੇਕ ਗੁਪਤ ਲਈ ਗੁਪਤ ਮੁੜ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰੋ ਵਿਕਲਪ ਚੁਣੋ। ਕਦਮ 2 ਵਿੱਚ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕੀਤੇ ਅਨੁਸਾਰੀ ਵੇਰੀਏਬਲਾਂ ਨੂੰ ਗੁਪਤ ਪਲੇਨਟੈਕਸਟ ਸਤਰ ਵਿੱਚ ਕਾਪੀ ਕਰੋ। ਇਹ ਤੁਹਾਡੇ JIRA ਪ੍ਰਮਾਣ ਪੱਤਰਾਂ ਨੂੰ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਢੰਗ ਨਾਲ ਸਟੋਰ ਕਰੇਗਾ।
7. SageMaker Unified Studio ਵਿੱਚ ਸਾਈਨ ਇਨ ਕਰੋ: ਆਪਣੇ ਸੰਗਠਨ ਦੇ SSO ਪ੍ਰਮਾਣ ਪੱਤਰਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ SageMaker Unified Studio ਵਿੱਚ ਸਾਈਨ ਇਨ ਕਰੋ।

ਇੱਕ ਨਵਾਂ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਬਣਾਉਣਾ

ਬੁਨਿਆਦੀ ਢਾਂਚੇ ਦੇ ਨਾਲ, ਆਓ SageMaker Unified Studio ਦੇ ਅੰਦਰ ਇੱਕ ਨਵਾਂ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਬਣਾਈਏ:

1. ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਬਣਾਉਣਾ: SageMaker Unified Studio ਲੈਂਡਿੰਗ ਪੰਨੇ ‘ਤੇ, ਇੱਕ ਨਵੇਂ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਦੀ ਸਿਰਜਣਾ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰੋ।
2. ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਦਾ ਨਾਮਕਰਨ: ਆਪਣੇ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਨੂੰ ਇੱਕ ਵਰਣਨਯੋਗ ਨਾਮ ਦਿਓ (ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, crm-agent)।
3. ਪ੍ਰੋਫਾਈਲ ਚੋਣ: Generative AI ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ ਵਿਕਾਸ ਪ੍ਰੋਫਾਈਲ ਚੁਣੋ ਅਤੇ ਅੱਗੇ ਵਧੋ।
4. ਡਿਫੌਲਟ ਸੈਟਿੰਗਾਂ: ਡਿਫੌਲਟ ਸੈਟਿੰਗਾਂ ਨੂੰ ਸਵੀਕਾਰ ਕਰੋ ਅਤੇ ਜਾਰੀ ਰੱਖੋ।
5. ਪੁਸ਼ਟੀਕਰਨ: ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਸੰਰਚਨਾ ਦੀ ਸਮੀਖਿਆ ਕਰੋ ਅਤੇ ਪੁਸ਼ਟੀ ਕਰਨ ਲਈ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਬਣਾਓ ਚੁਣੋ।

ਚੈਟ ਏਜੰਟ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ ਬਣਾਉਣਾ

ਹੁਣ, ਆਓ ਆਪਣੇ ਹੱਲ ਦਾ ਮੂਲ - ਚੈਟ ਏਜੰਟ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ ਬਣਾਈਏ:

1. ਚੈਟ ਏਜੰਟ ਸ਼ੁਰੂਆਤ: crm-agent ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਲੈਂਡਿੰਗ ਪੰਨੇ ਦੇ ਅੰਦਰ,ਸੱਜੇ ਪਾਸੇ ਨਵਾਂ ਭਾਗ ਲੱਭੋ। ਆਪਣੀ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ ਬਣਾਉਣਾ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰਨ ਲਈ ਚੈਟ ਏਜੰਟ ਚੁਣੋ।
   ਇਹ ਤੁਹਾਡੀ ਏਜੰਟ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ ਲਈ ਸੰਰਚਨਾਵਾਂ ਦੀ ਇੱਕ ਸੂਚੀ ਪੇਸ਼ ਕਰੇਗਾ।

2. ਮਾਡਲ ਚੋਣ: ਮਾਡਲ ਭਾਗ ਦੇ ਅਧੀਨ, Amazon Bedrock ਦੁਆਰਾ ਸਮਰਥਿਤ ਇੱਕ ਲੋੜੀਂਦਾ ਫਾਊਂਡੇਸ਼ਨ ਮਾਡਲ (FM) ਚੁਣੋ। ਇਸ crm-agent ਲਈ, ਅਸੀਂ Amazon Nova Pro ਦੀ ਚੋਣ ਕਰਾਂਗੇ।

3. ਸਿਸਟਮ ਪ੍ਰੋਂਪਟ ਪਰਿਭਾਸ਼ਾ: ਸਿਸਟਮ ਪ੍ਰੋਂਪਟ ਭਾਗ ਵਿੱਚ, ਹੇਠ ਲਿਖਿਆ ਪ੍ਰੋਂਪਟ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰੋ। ਇਹ ਪ੍ਰੋਂਪਟ ਏਜੰਟ ਦੇ ਵਿਵਹਾਰ ਅਤੇ ਜਵਾਬਾਂ ਦੀ ਅਗਵਾਈ ਕਰੇਗਾ। ਤੁਸੀਂ ਇਸਦੀ ਕਾਰਗੁਜ਼ਾਰੀ ਨੂੰ ਹੋਰ ਸੁਧਾਰਨ ਲਈ ਉਪਭੋਗਤਾ ਇਨਪੁਟ ਅਤੇ ਮਾਡਲ ਜਵਾਬਾਂ ਦੀਆਂ ਉਦਾਹਰਣਾਂ ਨੂੰ ਵਿਕਲਪਿਕ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ।

   ਤੁਸੀਂ ਇੱਕ ਗਾਹਕ ਸਬੰਧ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਏਜੰਟ ਹੋ ਜਿਸਨੂੰ ਇੱਕ ਵਿਕਰੀ ਵਿਅਕਤੀ ਨੂੰ ਗਾਹਕਾਂ ਨਾਲ ਉਹਨਾਂ ਦੇ ਕੰਮ ਦੀ ਯੋਜਨਾ ਬਣਾਉਣ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਨ ਦਾ ਕੰਮ ਸੌਂਪਿਆ ਗਿਆ ਹੈ। ਤੁਹਾਨੂੰ ਇੱਕ API ਐਂਡਪੁਆਇੰਟ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ। ਇਹ ਐਂਡਪੁਆਇੰਟ ਕੰਪਨੀ ਦੀ ਸੰਖੇਪ ਜਾਣਕਾਰੀ, ਕੰਪਨੀ ਦੇ ਇੰਟਰੈਕਸ਼ਨ ਇਤਿਹਾਸ (ਮੀਟਿੰਗ ਦੇ ਸਮੇਂ ਅਤੇ ਨੋਟਸ), ਕੰਪਨੀ ਦੀਆਂ ਮੀਟਿੰਗ ਤਰਜੀਹਾਂ (ਮੀਟਿੰਗ ਦੀ ਕਿਸਮ, ਹਫ਼ਤੇ ਦਾ ਦਿਨ, ਅਤੇ ਦਿਨ ਦਾ ਸਮਾਂ) ਵਰਗੀ ਜਾਣਕਾਰੀ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਤੁਸੀਂ Jira ਕਾਰਜਾਂ ਨੂੰ ਵੀ ਪੁੱਛ ਸਕਦੇ ਹੋ ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਦੀ ਸਮਾਂ-ਸੀਮਾ ਨੂੰ ਅੱਪਡੇਟ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ। ਜਵਾਬ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਤੋਂ ਬਾਅਦ, ਇਸਨੂੰ ਇੱਕ ਪੜ੍ਹਨਯੋਗ ਫਾਰਮੈਟ ਵਿੱਚ ਸਾਫ਼ ਕਰੋ। ਜੇਕਰ ਆਉਟਪੁੱਟ ਇੱਕ ਨੰਬਰ ਵਾਲੀ ਸੂਚੀ ਹੈ, ਤਾਂ ਇਸਨੂੰ ਨਵੀਂ ਲਾਈਨ ਅੱਖਰਾਂ ਅਤੇ ਨੰਬਰਾਂ ਨਾਲ ਫਾਰਮੈਟ ਕਰੋ।

4. ਫੰਕਸ਼ਨ ਬਣਾਉਣਾ: ਫੰਕਸ਼ਨ ਭਾਗ ਵਿੱਚ, ਇੱਕ ਨਵਾਂ ਫੰਕਸ਼ਨ ਬਣਾਓ ਚੁਣੋ। ਇਹ ਫੰਕਸ਼ਨ ਉਹਨਾਂ ਕਾਰਵਾਈਆਂ ਨੂੰ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਕਰੇਗਾ ਜੋ ਏਜੰਟ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ।

5. ਫੰਕਸ਼ਨ ਦਾ ਨਾਮਕਰਨ: ਆਪਣੇ ਫੰਕਸ਼ਨ ਨੂੰ ਇੱਕ ਵਰਣਨਯੋਗ ਨਾਮ ਦਿਓ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ crm_agent_calling।

6. ਫੰਕਸ਼ਨ ਸਕੀਮਾ: ਫੰਕਸ਼ਨ ਸਕੀਮਾ ਲਈ, GitHub ਰਿਪੋਜ਼ਟਰੀ ਵਿੱਚ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕੀਤੀ OpenAPI ਪਰਿਭਾਸ਼ਾ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰੋ। ਇਹ ਸਕੀਮਾ ਤੁਹਾਡੇ ਫੰਕਸ਼ਨ ਲਈ ਇਨਪੁਟ ਅਤੇ ਆਉਟਪੁੱਟ ਮਾਪਦੰਡਾਂ ਨੂੰ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਕਰਦਾ ਹੈ।

7. ਪ੍ਰਮਾਣਿਕਤਾ ਸੰਰਚਨਾ: ਪ੍ਰਮਾਣਿਕਤਾ ਵਿਧੀ ਲਈ, API ਕੁੰਜੀਆਂ (ਅਧਿਕਤਮ 2 ਕੁੰਜੀਆਂ) ਚੁਣੋ ਅਤੇ ਹੇਠਾਂ ਦਿੱਤੇ ਵੇਰਵੇ ਦਰਜ ਕਰੋ:

   1. ਕੁੰਜੀ ਭੇਜੀ ਗਈ ਲਈ, ਸਿਰਲੇਖ ਚੁਣੋ।
   2. ਕੁੰਜੀ ਨਾਮ ਲਈ, x-api-key ਦਰਜ ਕਰੋ।
   3. ਕੁੰਜੀ ਮੁੱਲ ਲਈ, Secrets Manager API ਕੁੰਜੀ ਦਰਜ ਕਰੋ।

8. API ਸਰਵਰ ਐਂਡਪੁਆਇੰਟ: API ਸਰਵਰ ਭਾਗ ਵਿੱਚ, CloudFormation ਆਉਟਪੁੱਟ ਤੋਂ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕੀਤਾ ਐਂਡਪੁਆਇੰਟ URL ( ApiInvokeURL) ਇਨਪੁਟ ਕਰੋ।

9. ਫੰਕਸ਼ਨ ਅੰਤਿਮ ਰੂਪ: ਫੰਕਸ਼ਨ ਬਣਾਉਣ ਨੂੰ ਅੰਤਿਮ ਰੂਪ ਦੇਣ ਲਈ ਬਣਾਓ ਚੁਣੋ।

10. ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ ਸੇਵਿੰਗ: ਚੈਟ ਏਜੰਟ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ ਦੇ ਫੰਕਸ਼ਨ ਭਾਗ ਵਿੱਚ, ਤੁਹਾਡੇ ਦੁਆਰਾ ਹੁਣੇ ਬਣਾਏ ਗਏ ਫੰਕਸ਼ਨ ਦੀ ਚੋਣ ਕਰੋ ਅਤੇ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ ਬਣਾਉਣ ਨੂੰ ਪੂਰਾ ਕਰਨ ਲਈ ਸੇਵ ਕਰੋ ਚੁਣੋ।

ਉਦਾਹਰਨ ਗੱਲਬਾਤ

ਆਓ ਕੁਝ ਵਿਹਾਰਕ ਉਦਾਹਰਣਾਂ ਦੀ ਪੜਚੋਲ ਕਰੀਏ ਕਿ ਇਸ ਚੈਟ ਏਜੰਟ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਿਵੇਂ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ:

ਵਰਤੋਂ ਕੇਸ 1: CRM ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਕ ਗਾਹਕ ਵੇਰਵੇ ਮੁੜ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰ ਰਿਹਾ ਹੈ

ਇੱਕ CRM ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਕ ਡੇਟਾਬੇਸ ਵਿੱਚ ਸਟੋਰ ਕੀਤੇ ਗਾਹਕ ਵੇਰਵਿਆਂ ਨੂੰ ਮੁੜ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਲਈ ਕੁਦਰਤੀ ਭਾਸ਼ਾ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਇੱਥੇ ਕੁਝ ਉਦਾਹਰਨ ਸਵਾਲ ਹਨ ਜੋ ਉਹ ਪੁੱਛ ਸਕਦੇ ਹਨ:

• “ਮੈਨੂੰ ਗਾਹਕ C-jkl101112 ਦੀ ਸੰਖੇਪ ਜਾਣਕਾਰੀ ਦਿਓ।”
• “ਗਾਹਕ C-def456 ਲਈ ਪਿਛਲੀਆਂ 2 ਹਾਲੀਆ ਗੱਲਬਾਤਾਂ ਦੀ ਸੂਚੀ ਬਣਾਓ।”
• “ਗਾਹਕ C-mno131415 ਕਿਹੜਾ ਸੰਚਾਰ ਤਰੀਕਾ ਪਸੰਦ ਕਰਦਾ ਹੈ?”
• “ਉਹਨਾਂ ਦੀਆਂ ਤਰਜੀਹਾਂ ਅਤੇ ਸਾਡੀ ਆਖਰੀ ਗੱਲਬਾਤ ਦੇ ਆਧਾਰ ‘ਤੇ C-ghi789 ਤੱਕ ਪਹੁੰਚਣ ਲਈ ਅਨੁਕੂਲ ਸਮਾਂ ਅਤੇ ਸੰਪਰਕ ਚੈਨਲ ਦੀ ਸਿਫ਼ਾਰਸ਼ ਕਰੋ।”

ਏਜੰਟ, ਇਹਨਾਂ ਬੇਨਤੀਆਂ ਨੂੰ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ‘ਤੇ, ਸਮਝਦਾਰੀ ਨਾਲ ਡੇਟਾਬੇਸ ਨੂੰ ਪੁੱਛਗਿੱਛ ਕਰੇਗਾ ਅਤੇ ਇੱਕ ਸਪਸ਼ਟ ਅਤੇ ਸੰਖੇਪ ਫਾਰਮੈਟ ਵਿੱਚ ਅਨੁਸਾਰੀ ਜਵਾਬ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰੇਗਾ।

ਵਰਤੋਂ ਕੇਸ 2: ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਮੈਨੇਜਰ JIRA ਟਿਕਟਾਂ ਦਾ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਕਰ ਰਿਹਾ ਹੈ

ਇੱਕ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਮੈਨੇਜਰ JIRA ਟਿਕਟਾਂ ਨੂੰ ਸੂਚੀਬੱਧ ਕਰਨ ਅਤੇ ਅੱਪਡੇਟ ਕਰਨ ਲਈ ਏਜੰਟ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਇੱਥੇ ਕੁਝ ਉਦਾਹਰਨ ਗੱਲਬਾਤ ਹਨ:

• “ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਆਈਡੀ CRM ਲਈ ਖੁੱਲ੍ਹੀਆਂ JIRA ਟਾਸਕ ਕੀ ਹਨ?”
• “ਕਿਰਪਾ ਕਰਕੇ JIRA ਟਾਸਕ CRM-3 ਨੂੰ 1 ਹਫ਼ਤੇ ਬਾਹਰ ਅੱਪਡੇਟ ਕਰੋ।”

ਏਜੰਟ JIRA ਬੋਰਡ ਤੱਕ ਪਹੁੰਚ ਕਰੇਗਾ, ਸੰਬੰਧਿਤ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਜਾਣਕਾਰੀ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰੇਗਾ, ਅਤੇ ਖੁੱਲ੍ਹੀਆਂ JIRA ਟਾਸਕਾਂ ਦੀ ਇੱਕ ਸੂਚੀ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰੇਗਾ। ਇਹ ਉਪਭੋਗਤਾ ਦੁਆਰਾ ਬੇਨਤੀ ਕੀਤੇ ਅਨੁਸਾਰ ਇੱਕ ਖਾਸ ਕਾਰਜ ਦੀ ਸਮਾਂ-ਸੀਮਾ ਨੂੰ ਵੀ ਅੱਪਡੇਟ ਕਰੇਗਾ।

ਸਾਫ਼ ਕਰੋ

ਬੇਲੋੜੇ ਖਰਚਿਆਂ ਨੂੰ ਰੋਕਣ ਲਈ, ਹੇਠਾਂ ਦਿੱਤੇ ਸਫਾਈ ਕਦਮਾਂ ਨੂੰ ਪੂਰਾ ਕਰੋ:

1. CloudFormation ਸਟੈਕ ਮਿਟਾਓ: CloudFormation ਸਟੈਕ ਨੂੰ ਮਿਟਾਓ ਜੋ ਤੁਸੀਂ ਪਹਿਲਾਂ ਤੈਨਾਤ ਕੀਤਾ ਸੀ।
2. ਫੰਕਸ਼ਨ ਕੰਪੋਨੈਂਟ ਮਿਟਾਓ: Amazon Bedrock ਵਿੱਚ ਤੁਹਾਡੇ ਦੁਆਰਾ ਬਣਾਏ ਗਏ ਫੰਕਸ਼ਨ ਕੰਪੋਨੈਂਟ ਨੂੰ ਹਟਾਓ।
3. ਚੈਟ ਏਜੰਟ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ ਮਿਟਾਓ: Amazon Bedrock ਦੇ ਅੰਦਰ ਚੈਟ ਏਜੰਟ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ ਨੂੰ ਮਿਟਾਓ।
4. ਡੋਮੇਨ ਮਿਟਾਓ: SageMaker Unified Studio ਵਿੱਚ ਡੋਮੇਨ ਮਿਟਾਓ।

ਲਾਗਤ

SageMaker Unified Studio ਦੇ ਅੰਦਰ Amazon Bedrock ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨ ਨਾਲ ਕੋਈ ਵੱਖਰਾ ਖਰਚਾ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦਾ। ਹਾਲਾਂਕਿ, ਤੁਹਾਡੇ ਤੋਂ ਸੇਵਾ ਦੇ ਅੰਦਰ ਵਰਤੀਆਂ ਜਾਂਦੀਆਂ ਵਿਅਕਤੀਗਤ AWS ਸੇਵਾਵਾਂ ਅਤੇ ਸਰੋਤਾਂ ਲਈ ਬਿਲ ਲਿਆ ਜਾਵੇਗਾ। Amazon Bedrock ਇੱਕ ਪੇ-ਐਜ਼-ਯੂ-ਗੋ ਮਾਡਲ ‘ਤੇ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਮਤਲਬ ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਸਿਰਫ਼ ਉਹਨਾਂ ਸਰੋਤਾਂ ਲਈ ਭੁਗਤਾਨ ਕਰਦੇ ਹੋ ਜੋ ਤੁਸੀਂ ਵਰਤਦੇ ਹੋ, ਬਿਨਾਂ ਕਿਸੇ ਘੱਟੋ-ਘੱਟ ਫੀਸ ਜਾਂ ਅਗਾਊਂ ਵਚਨਬੱਧਤਾਵਾਂ ਦੇ।

ਜੇਕਰ ਤੁਹਾਨੂੰ ਕੀਮਤ ਗਣਨਾਵਾਂ ਵਿੱਚ ਹੋਰ ਸਹਾਇਤਾ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ ਜਾਂ ਤੁਹਾਡੇ ਖਾਸ ਵਰਤੋਂ ਦੇ ਮਾਮਲੇ ਲਈ ਲਾਗਤਾਂ ਨੂੰ ਅਨੁਕੂਲ ਬਣਾਉਣ ਬਾਰੇ ਸਵਾਲ ਹਨ, ਤਾਂ AWS ਸਹਾਇਤਾ ਤੱਕ ਪਹੁੰਚਣ ਜਾਂ ਆਪਣੇ ਖਾਤਾ ਪ੍ਰਬੰਧਕ ਨਾਲ ਸਲਾਹ ਕਰਨ ਦੀ ਸਿਫਾਰਸ਼ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ। ਉਹ ਤੁਹਾਡੀਆਂ ਲੋੜਾਂ ਦੇ ਆਧਾਰ ‘ਤੇ ਅਨੁਕੂਲਿਤ ਮਾਰਗਦਰਸ਼ਨ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ।