Uvod: Predlog sadržaja za knjigu "Generativne AI aplikacije sa AWS-om"

U trenutku kada generativna veštačka inteligencija (AI) transformiše digitalni pejzaž širokom brzinom, postoji rastuća potreba za sveobuhvatnim vodičem koji bi objasnio kako iskoristiti ove revolucionarne tehnologije na vodećoj cloud platformi - Amazon Web Services (AWS). Ovaj članak predstavlja detaljan predlog sadržaja za knjigu "Generativne AI aplikacije sa AWS-om: Korišćenje Amazon Bedrock-a, PartyRock-a, SageMaker-a i više", koja bi mogla poslužiti kao definitivni resurs za organizacije i pojedince koji žele da ovladaju generativnom AI tehnologijom na AWS platformi.

Predloženi sadržaj knjige je pažljivo strukturiran kroz 25 poglavlja podeljenih u sedam logičkih celina, počevši od osnovnih koncepata generativne AI pa sve do naprednih implementacija i budućih trendova. Ovaj nacrt sadržaja kombinuje najbolje aspekte različitih pristupa, nudeći kako širinu tako i dubinu pokrivanja teme - od teoretskog razumevanja do praktičnih implementacija.

Knjiga bi, kada bi bila napisana prema ovom predlogu, vodila čitaoce kroz kompletan ekosistem AWS-ovih alata za generativnu AI, sa posebnim fokusom na Amazon Bedrock kao centralnu platformu, ali takođe pokrivajući i druge važne servise poput PartyRock-a i SageMaker-a. Predviđeni sadržaj stavlja poseban naglasak na prompt inženjering, rad sa osnovnim modelima, tehnike kao što je Retrieval Augmented Generation (RAG), i optimizaciju performansi - sve ključne oblasti za uspešnu implementaciju generativne AI.

Praktični aspekt je naglašen kroz planirana poglavlja o konkretnim implementacijama poput chatbotova za korisničku podršku, personalizovanih generatora sadržaja, i analitičkih alata. Podjednako važno, predloženi sadržaj obuhvata kritične teme bezbednosti, skalabilnosti i održivosti, koje su esencijalne za produkcijsku primenu ovih tehnologija.

Ovaj predlog sadržaja knjige reflektuje trenutno stanje AWS-ovih servisa za generativnu AI, ali je takođe dizajniran da bude dovoljno fleksibilan da inkorporira nove razvoje i inovacije u ovoj brzo evoluirajućoj oblasti. Ako bi bila napisana prema ovom nacrtu, knjiga bi mogla poslužiti kao sveobuhvatan vodič za inženjere, programere, arhitekte rešenja i entuzijaste koji žele da iskoriste pun potencijal generativne AI na AWS platformi.

Generativne AI aplikacije sa AWS-om

Korišćenje Amazon Bedrock-a, PartyRock-a, SageMaker-a i više

Predgovor

• O autoru
• Kome je namenjena ova knjiga
• Kako koristiti ovu knjigu

DEO 1: OSNOVE GENERATIVNE VEŠTAČKE INTELIGENCIJE

Poglavlje 1: Uvod u generativnu veštačku inteligenciju na AWS-u

• Šta je generativna AI
• Istorija razvoja generativnih modela
• Tipovi generativnih modela (LLM, difuzni modeli, GANs)
• Osnovni koncepti: obučavanje, fino podešavanje, embedinzi
• Etička razmatranja i odgovorna upotreba
• Pregled AWS-ovih generativnih AI servisa

Poglavlje 2: Prompt inženjering sa osnovnim modelima na AWS-u

• Šta je prompt inženjering
• Tehnike za efikasno kreiranje promptova
• Rad sa sistemskim porukama i kontekstom
• Optimizacija promptova za različite modele
• Kako izbeći halucinacije i poboljšati kvalitet odgovora
• Praktični primeri i vežbe za različite scenarije

Poglavlje 3: AWS ekosistem za generativnu AI

• Pregled AWS servisa za AI/ML
• Arhitektura AWS generativnih AI rešenja
• Integracija servisa
• Kreiranje AWS naloga i podešavanje okruženja
• Osnove bezbednosti i upravljanja troškovima

DEO 2: AMAZON BEDROCK

Poglavlje 4: Izgradnja aplikacija sa Amazon Bedrock API-jem

• Šta je Amazon Bedrock
• Dostupni modeli i njihove karakteristike
• Postavljanje i konfiguracija Bedrock API-ja
• Bedrock konzola i API
• Upravljanje pristupom i troškovima
• Kreiranje jednostavnih aplikacija

Poglavlje 5: Rad sa jezičkim modelima u Bedrock-u

• Kako koristiti Claude, Llama 2, Amazon Titan i druge modele
• Podešavanje parametara (temperature, top-p, itd.)
• Prompt inženjering specifičan za Bedrock modele
• Praktični primeri: generisanje teksta, pričanje priča, odgovaranje na pitanja

Poglavlje 6: Rad sa multimodalnim osnovnim modelima

• Uvod u multimodalne modele
• Generisanje slika sa Stable Diffusion i Amazon Titan Image Generator
• Tehnike prompta za slikovne modele
• Praktični primeri: analiza dokumenata, prepoznavanje slika sa tekstom
• Praktični primeri: kreiranje marketinških materijala, ilustracija, umetnosti

Poglavlje 7: Fino podešavanje osnovnih modela na AWS-u

• Koncepti finog podešavanja
• Priprema podataka za fino podešavanje
• Fino podešavanje modela u Bedrock-u
• Parametri i tehnike za fino podešavanje
• Testiranje i evaluacija modela
• Praktični primer: kreiranje specijalizovanog chatbota

Poglavlje 8: Izvođenje Retrieval Augmented Generation-a (RAG) na AWS-u

• Šta je RAG i kako funkcioniše
• Arhitektura RAG sistema
• Implementacija RAG-a sa AWS servisima
• Vektor baze podataka i njihova integracija sa Amazon Aurora
• Praktični primeri: poboljšanje odgovora sa spoljnim znanjem
• Rešavanje problema halucinacija

Poglavlje 9: Optimizacija performansi za osnovne modele

• Strategije za smanjenje latencije
• Optimizacija troškova
• Tehnike za procesiranje velikih volumena zahteva
• Praćenje i merenje performansi
• Tehnike keširanje i predviđanja zahteva
• Praktični saveti i najbolje prakse

DEO 3: PARTYROCK

Poglavlje 10: Uvod u PartyRock

• Šta je PartyRock
• Mogućnosti i ograničenja
• Kreiranje naloga i podešavanje
• Interfejs i osnovne funkcionalnosti

Poglavlje 11: Kreiranje aplikacija sa PartyRock-om

• Tipovi aplikacija koje možete kreirati
• Kreiranje chatbota bez pisanja koda
• Generisanje slika i AI umetnosti
• Izgradnja interaktivnih agenata za specifične domene
• Deljenje i saradnja na aplikacijama

Poglavlje 12: Integracija PartyRock-a sa drugim AWS servisima

• Povezivanje sa S3 skladištem
• Integracija sa Lambda funkcijama
• Korišćenje dinamičkih podataka
• Praktični primeri integracija

DEO 4: AMAZON SAGEMAKER

Poglavlje 13: Osnove Amazon SageMaker-a za generativnu AI

• Pregled SageMaker platforme
• SageMaker Studio
• Jupyter Notebooks u SageMaker-u
• Kreiranje prvog projekta

Poglavlje 14: Generativna AI u SageMaker JumpStart-u

• Šta je JumpStart
• Dostupni generativni modeli
• Implementacija predtrenirani modela
• Fino podešavanje i prilagođavanje

Poglavlje 15: SageMaker Canvas za generativnu AI

• Low-code pristup generativnoj AI
• Kreiranje predikcija i generisanje sadržaja
• Integracija sa poslovnim procesima
• Praktični primeri za poslovne analize

DEO 5: BEZBEDNOST, SKALABILNOST I ODRŽIVOST

Poglavlje 16: Bezbednost i privatnost za implementaciju generativnih AI arhitektura na AWS-u

• Bezbednosni izazovi u generativnoj AI
• Zaštita podataka i privatnost
• AWS bezbednosni servisi i najbolje prakse
• Upravljanje pristupom i identitetima
• Usklađenost sa regulativama
• Prevencija zloupotrebe

Poglavlje 17: Skaliranje i optimizacija generativnih AI aplikacija

• Serverless arhitekture za AI
• Paralelno procesiranje zahteva
• Skaliranje generativnih AI rešenja
• Monitoring i alarmi
• Kontinuirana integracija i isporuka (CI/CD) za AI aplikacije

Poglavlje 18: Održivost i upravljanje troškovima sa Amazon Bedrock-om

• Principi održivog razvoja AI aplikacija
• Procena i predviđanje troškova
• Budžetiranje i kontrola troškova
• Optimizacija resursa
• Praćenje korišćenja i troškova

DEO 6: PRAKTIČNE IMPLEMENTACIJE

Poglavlje 19: Izgradnja end-to-end aplikacija sa generativnom AI

• Planiranje arhitekture
• Integracija sa postojećim sistemima
• Mikroservisi i serverless arhitekture
• Implementacija end-to-end rešenja
• Studije slučaja iz realnog sveta

Poglavlje 20: AI-osnaženi chatbotovi za korisničku podršku

• Arhitektura rešenja
• Implementacija sa Amazon Lex i Bedrock
• Integracija sa postojećim sistemima
• Obrada prirodnog jezika i razumevanje namera
• Metrike i poboljšanje performansi

Poglavlje 21: Personalizovani generatori sadržaja

• Arhitektura sistema za kreiranje sadržaja
• Implementacija sa Bedrock API-jem
• Integracija sa S3 i CloudFront
• Personalizacija sadržaja prema korisničkim profilima
• Merenje angažmana i optimizacija

Poglavlje 22: Generativna AI za analizu podataka

• Generisanje izveštaja iz sirovih podataka
• Automatske analize i uvidi
• Vizualizacija uz pomoć generativne AI
• Integracija sa QuickSight
• Praktična implementacija za poslovnu inteligenciju

Poglavlje 23: Izgradnja višemodalnih aplikacija

• Kombinovanje teksta, slika i drugih modaliteta
• Rad sa Claude Multimodal modelima
• Implementacija naprednih upotreba
• Praktični primer: AI asistent za analizu dokumenata i slika

DEO 7: BUDUĆNOST I NAPREDNE TEME

Poglavlje 24: Integracija sa ostalim AWS servisima

• Amazon Kendra za pretraživanje
• AWS Lambda za procesiranje
• EventBridge za orkestraciju događaja
• SNS/SQS za asinhrone operacije
• Step Functions za kompleksne tokove rada

Poglavlje 25: Budućnost generativne AI na AWS-u

• Predstojeće tehnologije i modeli
• Smernice za istraživanje
• Inovacije i mogućnosti
• Kako ostati u toku sa razvojem

DODACI

Dodatak A: Podešavanje AWS naloga

• Kreiranje i konfiguracija AWS naloga
• Postavljanje IAM korisnika i dozvola
• Konfigurisanje regiona i zona dostupnosti
• Osnove AWS CLI i SDK-a

Dodatak B: Otklanjanje grešaka

• Uobičajeni problemi i njihova rešenja
• Alati za dijagnostiku i otklanjanje grešaka
• Logovanje i praćenje
• Saveti za efikasno rešavanje problema

Dodatak C: Rečnik pojmova generativne AI

• Definicije ključnih termina
• Akronimi i skraćenice
• Referentna tabela AWS servisa

Dodatak D: Šabloni za promptove

• Šabloni za različite zadatke
• Primeri dobrih promptova
• Tehnike za poboljšanje promptova
• Smernice za specifične domene

Indeks

Kada smo predloženi sadržaj knjige ubacili u prilagođeni GPT za AWS i tražili od njega da oceni sadržaj, a zatim kreira novi unapređeni, dobili smo sledeći odgovor:

Predlog novog sadržaja knjige na osnovu preporuka

Generativne AI aplikacije sa AWS-om

Korišćenje Amazon Bedrock-a, PartyRock-a, SageMaker-a i više

---

Predgovor

1. O autoru
2. Kome je namenjena ova knjiga
3. Kako koristiti ovu knjigu

---

DEO 1: OSNOVE GENERATIVNE VEŠTAČKE INTELIGENCIJE

Poglavlje 1: Uvod u generativnu veštačku inteligenciju na AWS-u

1. Šta je generativna AI
2. Istorija razvoja generativnih modela
3. Tipovi generativnih modela (LLM, difuzni modeli, GANs)
4. Osnovni koncepti: obučavanje, fino podešavanje, embedinzi
5. Etička razmatranja i odgovorna upotreba
6. Pregled AWS-ovih generativnih AI servisa
7. Trendovi i inovacije u generativnoj AI (Novi dodatak)

---

Poglavlje 2: Prompt inženjering sa osnovnim modelima na AWS-u

1. Šta je prompt inženjering
2. Tehnike za efikasno kreiranje promptova
3. Rad sa sistemskim porukama i kontekstom
4. Optimizacija promptova za različite modele
5. Kako izbeći halucinacije i poboljšati kvalitet odgovora
6. Napredne tehnike prompt inženjeringa (Novi dodatak)
7. Vežbe i zadaci za unapređivanje prompta (Novi dodatak)

---

Poglavlje 3: AWS ekosistem za generativnu AI

1. Pregled AWS servisa za AI/ML
2. Arhitektura AWS generativnih AI rešenja
3. Integracija servisa
4. Kreiranje AWS naloga i podešavanje okruženja
5. Osnove bezbednosti i upravljanja troškovima
6. Vizualizacija arhitekture za ključne slučajeve upotrebe (Novi dodatak)

---

DEO 2: AMAZON BEDROCK

Poglavlje 4: Izgradnja aplikacija sa Amazon Bedrock API-jem

1. Šta je Amazon Bedrock
2. Dostupni modeli i njihove karakteristike
3. Postavljanje i konfiguracija Bedrock API-ja
4. Bedrock konzola i API
5. Upravljanje pristupom i troškovima
6. Kreiranje jednostavnih aplikacija
7. Benchmarking performansi i troškova (Novi dodatak)

---

Poglavlje 5: Rad sa jezičkim modelima u Bedrock-u

1. Kako koristiti Claude, Llama 2, Amazon Titan i druge modele
2. Podešavanje parametara (temperature, top-p, itd.)
3. Prompt inženjering specifičan za Bedrock modele
4. Primeri iz industrije (finansije, zdravstvo, e-trgovina) (Novi dodatak)
5. Praktični primeri: generisanje teksta, pričanje priča, odgovaranje na pitanja

---

Poglavlje 6: Rad sa multimodalnim osnovnim modelima

1. Uvod u multimodalne modele
2. Generisanje slika sa Stable Diffusion i Amazon Titan Image Generator
3. Tehnike prompta za slikovne modele
4. Primeri upotrebe u analizi dokumenata i marketingu (Novi dodatak)
5. Praktični primeri: analiza dokumenata, prepoznavanje slika sa tekstom

---

Poglavlje 7: Fino podešavanje osnovnih modela na AWS-u

1. Koncepti finog podešavanja
2. Priprema podataka za fino podešavanje
3. Fino podešavanje modela u Bedrock-u
4. Praktični primeri iz različitih domena (Novi dodatak)
5. Testiranje i evaluacija modela

---

DEO 3: PARTYROCK

Poglavlje 10: Uvod u PartyRock

1. Šta je PartyRock
2. Mogućnosti i ograničenja
3. Kreiranje naloga i podešavanje
4. Interfejs i osnovne funkcionalnosti
5. Upotreba u edukaciji i zabavi (Novi dodatak)

---

Poglavlje 11: Kreiranje aplikacija sa PartyRock-om

1. Tipovi aplikacija koje možete kreirati
2. Kreiranje chatbota bez pisanja koda
3. Generisanje slika i AI umetnosti
4. Praktični primeri i studije slučaja (Novi dodatak)
5. Deljenje i saradnja na aplikacijama

---

DEO 4: AMAZON SAGEMAKER

Poglavlje 13: Osnove Amazon SageMaker-a za generativnu AI

1. Pregled SageMaker platforme
2. SageMaker Studio
3. Jupyter Notebooks u SageMaker-u
4. Kreiranje prvog projekta
5. DevOps i CI/CD za AI aplikacije (Novi dodatak)

---

DEO 5: BEZBEDNOST, SKALABILNOST I ODRŽIVOST

Poglavlje 16: Bezbednost i privatnost

1. Bezbednosni izazovi u generativnoj AI
2. Zaštita podataka i privatnost
3. AWS bezbednosni servisi i najbolje prakse
4. Upravljanje pristupom i identitetima
5. Postavljanje automatizovanih bezbednosnih politika (Novi dodatak)

---

DEO 6: PRAKTIČNE IMPLEMENTACIJE

Poglavlje 19: End-to-End aplikacije sa generativnom AI

1. Planiranje arhitekture
2. Integracija sa postojećim sistemima
3. Mikroservisi i serverless arhitekture
4. Praktični vodič za integraciju sa DevOps alatima (Novi dodatak)

---

Poglavlje 21: Personalizovani generatori sadržaja

1. Arhitektura sistema za kreiranje sadržaja
2. Implementacija sa Bedrock API-jem
3. Integracija sa S3 i CloudFront
4. Personalizacija sadržaja prema korisničkim profilima
5. Merenje uspeha i optimizacija angažmana (Novi dodatak)

---

DEO 7: BUDUĆNOST I NAPREDNE TEME

Poglavlje 25: Budućnost generativne AI na AWS-u

1. Predstojeće tehnologije i modeli
2. Smernice za istraživanje
3. Inovacije i mogućnosti
4. Uticaj regulativa i etičkih smernica (Novi dodatak)

---

DODACI

1. Dodatak A: Podešavanje AWS naloga
2. Dodatak B: Otklanjanje grešaka i alati za dijagnostiku
3. Dodatak C: Rečnik pojmova generativne AI
4. Dodatak D: Šabloni za promptove
5. Dodatak E: Benchmarking performansi (Novi dodatak)