New Amazon Bedrock Data Automation capabilities streamline video and audio analysis
亚马逊基岩数据自动化可帮助组织通过可自定义的多模式分析来简化开发并提高效率。无论是在视频还是音频上，它都消除了非结构化内容处理的繁重提升。新功能使提取量身定制的，生成的AI驱动的见解（如场景摘要，关键主题以及视频和音频的客户意图）变得更快。这可以为用例以提高销售生产率和增强客户体验等用例提供非结构化内容的价值。
GuardianGamer scales family-safe cloud gaming with AWS
在这篇文章中，我们分享了GuardianGamer如何使用AWS服务，包括Amazon Nova和Amazon Bedrock来提供可扩展有效的监督平台。该团队使用亚马逊Nova进行聪明的叙事生成，为父母提供对孩子的游戏活动和社交互动的有意义的见解，同时保持了非侵入性的监测方法。
Optimize query responses with user feedback using Amazon Bedrock embedding and few-shot prompting
这篇文章演示了亚马逊基岩如何与用户反馈数据集结合使用，很少有射击提示，可以完善响应，以提高用户满意度。通过使用Amazon Titan Text Embeddings V2，我们证明了响应质量的统计学上显着改善，使其成为寻求准确和个性化响应的应用程序的宝贵工具。
Amazon Q业务集成与Microsoft 365应用程序直接在您的团队每天使用的工具中提供强大的AI援助。在这篇文章中，我们探讨了这些Outlook和Word的集成如何可以改变您的工作流程。
Integrate Amazon Bedrock Agents with Slack
在这篇文章中，我们提供了一种解决方案，将亚马逊基岩代理商纳入您的松弛工作区。我们指导您配置Slack Workspace，在Amazon Web服务中部署集成组件以及使用此解决方案。
Secure distributed logging in scalable multi-account deployments using Amazon Bedrock and LangChain
在这篇文章中，我们提出了一种解决分布式日志记录多学院部署的解决方案。
Build a domain‐aware data preprocessing pipeline: A multi‐agent collaboration approach
在这篇文章中，我们介绍了使用亚马逊基德岩处理非结构化保险数据的多代理协作管道，其中包含用于分类，转换和元数据提取的专业代理。我们演示了这种域感知方法如何将索赔文档，视频和音频文件（例如元数据的输出）等多样化的数据格式转换为实现欺诈检测，客户360度视图和高级分析的输出。
在这篇文章中，我们探讨了一家专门从事抵押服务和起源的金融服务公司Onity Group如何使用Amazon Bedrock和其他AWS服务来改变其文档处理能力。该解决方案有助于Onity与以前的OCR和AI/ML解决方案相比，将文档提取成本降低了50％，同时将整体准确度提高了20％。
HERE Technologies boosts developer productivity with new generative AI-powered coding assistant
这里与Genaiic合作。我们的联合任务是创建一个智能的AI编码助手，可以为用户的自然语言查询提供解释和可执行的代码解决方案。要求是构建一个可扩展的系统，该系统可以将自然语言问题转化为嵌入式JavaScript的HTML代码，并准备立即作为用户可以在屏幕上看到的交互式地图即时渲染。
在这篇文章中，我们演示了如何使用Amazon Q Business构建自定义插件进行后端集成。该插件可以集成现有系统，包括第三方系统，仅在几周内就几乎没有开发并自动化关键工作流程。此外，我们展示了如何使用Amazon Cognito和AWS IAM身份中心来保护解决方案，以保持敏感数据和工作流的安全性和完整性。
Detect hallucinations for RAG-based systems
这篇文章将为您介绍如何为基于抹布的应用创建基本的幻觉检测系统。我们还根据准确性，精确度，召回和成本来权衡不同方法的利弊。
AWS machine learning supports Scuderia Ferrari HP pit stop analysis
维修人员经过培训，以最佳的效率运行，尽管衡量其性能一直具有挑战性。在这篇文章中，我们分享了亚马逊Web服务（AWS）如何帮助Scuderia Ferrari HP使用机器学习（ML）开发更准确的距离停止分析技术。
Accelerate edge AI development with SiMa.ai Edgematic with a seamless AWS integration
在这篇文章中，我们演示了如何使用SageMaker AI和Sima.ai Palette软件套件对模型进行重新训练和量化。目的是准确检测个人在可见性和保护设备检测对于合规性和安全性至关重要的环境中。
在这个专业信息提取解决方案的基础上建立了建立，并利用Sagemaker Hyperpod的功能，我们与Apoidea Group合作探索了使用大型视觉语言模型（LVLM）的使用，以进一步改善银行和财务文档上的表结构识别性能。在这篇文章中，我们介绍了使用Sagemaker Hyperpod上的Llama-Factory进行QWEN2-VL-7B教学模型进行微调的QWEN2-VL-7B教学模型的逐步代码。
How Qualtrics built Socrates: An AI platform powered by Amazon SageMaker and Amazon Bedrock
在这篇文章中，我们分享了Qualtrics如何构建由亚马逊萨吉式制造商和亚马逊基岩提供支持的AI平台。
Vxceed secures transport operations with Amazon Bedrock
aws与VXCECE合作支持其AI策略，从而开发了limoconnect Q，这是一种创新的地面运输管理解决方案。 VXCEED使用AWS服务，包括Amazon Bedrock和Lambda，成功地建立了一个安全的AI驱动解决方案，以简化Trip Trip预订和文档处理。
Cost-effective AI image generation with PixArt-Σ inference on AWS Trainium and AWS Inferentia
这篇文章是我们将在Trainium和推断供电的实例上运行多个扩散变压器的系列中的第一篇文章。在这篇文章中，我们展示了如何将Pixart-Sigma部署到训练和推断供电的实例中。
