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使用Amazon Bedrock和Langchain

2025年5月21日 16:46 33 Comments
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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。

来源:亚马逊云科技 _机器学习
数据隐私是在数据管理领域提供服务的软件公司的关键问题。如果他们希望客户通过数据信任他们，则软件公司需要证明并证明其客户的数据将保持机密和受控环境。一些公司竭尽全力维持机密性，有时会采用多学院架构，每个客户在单独的AWS帐户中都有数据。通过在帐户级别隔离数据，软件公司可以强制执行严格的安全界限，帮助防止交叉客户数据泄漏，并支持遵守行业法规的依从性，例如HIPAA或GDPR具有最小的风险。Multi-Account部署代表了云数据的金色标准，使软件公司的范围保持在大规模的范围内，从而使客户保持在大规模的范围内，并确保在大规模的范围内，并且可以确保大规模的数据范围，并且可以确保大规模的数据范围，并且可以确保超大型数据的范围，并且可以确保范围的范围，并且可以确保超大型的范围，从而使客户的范围保持在大规模的范围内。良好的框架。软件公司越来越多地采用了Amazon Bedrock等生成的AI功能，该功能为完全管理的基础模型提供了全面的安全功能。但是，管理由亚马逊基岩提供支持的多门部署引入了访问控制，配额管理和操作可见性的独特挑战，这可能会使其大规模实施变得复杂。当AWS帐户的数量达到两位数时，不断要求和监视亚马逊基岩上的基础模型的配额成为一个挑战。简化操作的一种方法是配置专门的操作帐户以集中管理管理，而来自客户通过托管服务的数据，并且仅存储在其各自的客户帐户中。通过将数据集中在单个帐户中，同时将数据保存在不同的帐户中，软件公司可以简化模型访问和配额的管理，同时保持严格的数据边界和安全隔离。
数据保存 模型的 不同的 数据集 大规模 软件 数据 管理的 客户 各自的 公司 管理 支持的 良好的 大型的 范围 全面的 受控环境 数据管理 单独的 访问控制 严格的 数据范围 安全界限 强制执行 配额 最小的 保持 大规模的 机密性 帐户 专门的 安全界 服务的 可见性 操作的 确保 提供