Building health care agents using Amazon Bedrock AgentCore
在本解决方案中，我们演示了用户（父母）如何以对话方式与链或langgraph代理进行交互，并获取有关孩子的免疫历史和时间表的信息，询问可用的插槽以及预约书。通过一些更改，可以将AI代理进行事件驱动，以便他们可以自动发送提醒，预约等。
Build multi-agent site reliability engineering assistants with Amazon Bedrock AgentCore
在这篇文章中，我们演示了如何使用Amazon BedRock AgentCore，Langgraph和Model Context协议（MCP）构建多代理SRE助手。该系统部署了专业的AI代理，该系统合作，提供了现代SRE团队需要有效的事件响应和基础架构管理所需的深刻，上下文情报。
在这篇文章中，我们探讨了如何使用Amazon Bedrock构建一个多代理对话AI系统，该系统提供知识的房地产投资建议。我们探索代理体系结构，模型选择策略以及全面的连续评估系统，这些系统促进了质量对话，同时促进快速迭代和改进。
Accelerate benefits claims processing with Amazon Bedrock Data Automation
在福利行业行业中，索赔处理是一个重要的运营支柱，确保员工和受益人获得及时的福利，例如健康，牙科或残疾支付，同时控制成本并遵守HIPAA和ERISA等法规。在这篇文章中，我们研究了典型的收益索赔处理工作流程，并确定生成AI驱动的自动化可以带来最大的影响。
Running deep research AI agents on Amazon Bedrock AgentCore
AI代理人正在发展基本的单任务助手超越更强大的系统，这些系统可以计划，批评和与其他代理人合作解决复杂问题。 Deep Adents（最近引入的基于Langgraph的框架）将这些功能融入了生活，从而使多代理工作流程能够反映现实世界中的团队动态。但是，挑战不仅是建立这样的代理，而且是[…]
Integrate tokenization with Amazon Bedrock Guardrails for secure data handling
在这篇文章中，我们向您展示如何将亚马逊基础护栏与第三方令牌化服务集成在一起，以保护敏感数据，同时维护数据可逆性。通过结合这些技术，组织可以在保留其生成AI应用程序和相关系统的功能的同时实施更强的隐私控制。
Rapid ML experimentation for enterprises with Amazon SageMaker AI and Comet
在这篇文章中，我们展示了如何使用sagemaker和Comet一起旋转具有可重现性和实验跟踪功能的完全管理的ML环境。
Scale visual production using Stability AI Image Services in Amazon Bedrock
这篇文章是用稳定性AI的Alex Gnibus编写的。稳定性AI图像服务现在可以在亚马逊基岩中获得，可提供通过亚马逊基岩API提供的现成媒体编辑功能。这些图像编辑工具扩展了稳定性AI稳定扩散3.5型号（SD3.5）和稳定的图像核心和Ultra模型的功能，[…]
Prompting for precision with Stability AI Image Services in Amazon Bedrock
Amazon Bedrock现在提供稳定性AI图像服务：9个工具，可改善企业创建和修改图像的方式。该技术扩展了稳定的扩散和稳定的图像模型，可为您提供对图像创建和编辑的精确控制。明确的提示至关重要 - 它们为AI系统提供了艺术方向。强提示控制特定元素，例如音调，[…]
Use AWS Deep Learning Containers with Amazon SageMaker AI managed MLflow
在这篇文章中，我们展示了如何将AWS DLC与MLFlow集成，以创建一个解决基础结构控制与强大ML治理的解决方案。我们将浏览您的团队可以使用的功能设置，以满足您的专业要求，同时大大减少ML生命周期管理所需的时间和资源。
Supercharge your organization’s productivity with the Amazon Q Business browser extension
在这篇文章中，我们展示了如何使用Amazon Q Business浏览器扩展程序，以使您的团队无缝访问AI驱动的见解和帮助。现在可以在Mozilla，Google Chrome和Microsoft Edge的美国东部（N. Virginia）和US West（俄勒冈州）AWS地区提供浏览器扩展名，作为LITE订阅的一部分。
Streamline access to ISO-rating content changes with Verisk rating insights and Amazon Bedrock
在这篇文章中，我们深入研究了由亚马逊基石，大语言模型（LLM）和检索增强发电（RAG）提供支持的Verisk评级见解如何改变客户与客户互动的方式并访问ISO ERC更改。
Schedule topology-aware workloads using Amazon SageMaker HyperPod task governance
在这篇文章中，我们通过提交代表层次网络信息的作业来介绍使用SageMaker HyperPod任务治理的拓扑感知调度。我们提供有关如何使用SageMaker HyperPod任务治理来优化您的工作效率的详细信息。
How msg enhanced HR workforce transformation with Amazon Bedrock and msg.ProfileMap
在这篇文章中，我们分享了MSG自动化数据如何用于MSG.ProfileMap，使用Amazon Bedrock为其大型语言模型（LLM）驱动的数据丰富工作流提供动力，从而在HR概念匹配，减少手动工作和改进的EUU AI AI Act and GDPR下的人力资源概念匹配，减少手动工作和改进的一致性。
Automate advanced agentic RAG pipeline with Amazon SageMaker AI
在这篇文章中，我们介绍了如何简化您的破布开发生命周期从实验到自动化，从而帮助您通过Amazon Sagemaker AI来运行RAG解决方案，以帮助您的团队有效地实验，有效地协作并驱动持续改进。
Migrate from Anthropic’s Claude 3.5 Sonnet to Claude 4 Sonnet on Amazon Bedrock
这篇文章提供了一种系统的方法，可以从Anthropic的Claude 3.5十四行诗中迁移到Amazon Bedrock上的Claude 4十四行诗。我们检查了关键模型差异，突出了基本的迁移考虑，并提供了经过验证的最佳实践，以将这种必要的过渡转变为一种为您的组织带来可衡量价值的战略优势。
Enhance video understanding with Amazon Bedrock Data Automation and open-set object detection
在现实世界的视频和图像分析中，企业经常面临检测不是模型原始培训集的对象的挑战。在新的，未知或用户定义的对象经常出现的动态环境中，这变得特别困难。在这篇文章中，我们探讨了亚马逊基岩数据自动化如何使用OSOD来增强视频理解。
Skello是领先的人力资源（HR）软件，作为服务（SAAS）的解决方案，重点是员工调度和劳动力管理。 Skello迎合了酒店，零售，医疗保健，建筑和行业等各个领域的餐饮，提供了包括计划创建，时间跟踪和工资编制的功能。我们深入研究了实施大型语言模型（LLM）进行数据查询的挑战，尤其是在法国公司根据《通用数据保护法规》（GDPR）运营的情况下。
