Классифицируйте билеты Jira с GenAI на Amazon Bedrock - На пути к науке о данных
•LLM могут классифицировать тексты "из коробки", не требуя большого количества данных для обучения. •LLM могут обрабатывать тысячи заявок за несколько дней, что быстрее, чем традиционные методы ML. •Репозиторий на GitHub содержит пример приложения для классификации заявок Jira. •Приложение использует Amazon Bedrock и другие сервисы AWS для классификации и вывода данных в CSV. •Система включает Lambda для получения заявок, Glue для дедупликации и Bedrock для классификации. •Заявки классифицируются на основе запросов к LLM и помещаются в S3 для дальнейшего использования. •Лямбда-функция получает заявки и загружает их в S3. •Glue-задание дедуплицирует заявки и помещает их в S3. •Bedrock-задание классифицирует заявки и помещает результаты в S3. •LLM позволяют быстро и эффективно классифицировать тексты. •LLM не требуют большого количества данных для обучения и могут обрабатывать тысячи заявок за несколько дней. •LLM могут быть обновлены быстрее, чем традиционные модели ML.
Этот пост подготовила нейросеть: сделала выжимку статьи и, возможно, даже перевела ее с английского. А бот опубликовал пост в Сетке.
