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使用Amazon Bedrock

2025年8月4日 17:46 33 Comments
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在这篇文章中，我们将详细探讨每个组件，以及两个核心模块的技术实施：课程轮廓生成和课程内容生成。

来源:亚马逊云科技 _机器学习
教育部门需要有效的高质量课程材料发展，这可以使步伐与迅速发展的知识领域保持一致。教师投资几天来创建内容和测验，以在几周内教授主题。在手动内容创建中的教师参与度增加会给教学，课程材料不一致以及教师和学生的经验差而造成时间赤字。基因AI能力的系统可以大大减少课程材料开发的时间和精力支出，同时提高教育质量。自动化内容创建任务为教育工作者提供了更多的时间进行互动教学和创意课堂策略。本文中的解决方案通过使用大型语言模型（LLMS），特别是人类的Claude 3.5通过Amazon Bedrock来解决这一挑战，以创建教育内容。这种AI驱动的方法支持自动生成的结构化课程大纲和详细的内容，从而将开发周期从几天减少到数小时，同时确保材料保持最新和全面。 This technical exploration demonstrates how institutions can use advanced AI capabilities to transform their educational content development process, making it more efficient, scalable, and responsive to modern learning needs.The solution uses Amazon Simple Queue Service (Amazon SQS), AWS Lambda, Amazon Bedrock, Amazon API Gateway WebSocket APIs, Amazon Simple Storage Service (Amazon S3), Amazon CloudFront, Amazon DynamoDB, Amazon Cognito and AWS WAF。该体系结构的设计遵循AWS良好的框架，促进鲁棒性，可扩展性，成本优化，高性能和增强的安全性。在这篇文章中，我们详细探讨了每个组件，以及两个核心模块的技术实施：课程轮廓大纲生成和课程内容生成和生成。课程概述会在每周一周内为带模块和子模块的主题生成课程结构。初级和第二
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