इस पोस्ट में, हम पता लगाते हैं कि कैसे रॉकेट क्लोज़ ने स्ट्रैंड्स एजेंट्स, बड़े भाषा मॉडल (एलएलएम), अमेज़ॅन बेडरॉक, अमेज़ॅन बेडरॉक नॉलेज बेस और मॉडल कॉन्टेक्स्ट प्रोटोकॉल (एमसीपी) टूल का उपयोग करके एक समाधान बनाया। हम समाधान को कवर करते हैं…
नए मॉडल क्षमता और मूल्य-प्रदर्शन सीमा को रीसेट करते हैं। जब भी कोई लॉन्च प्रति डॉलर संभव होता है तो टीमें पुनर्मूल्यांकन करती हैं कि क्या बनाया जाए।
सारांश केवल जानकारी के लिए एकत्र किए गए हैं - पूरी कहानी के लिए स्रोत लिंक का अनुसरण करें। डेमो प्रविष्टियाँ उदाहरणात्मक हैं।