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加速了AWS良好的评论，并具有生成ai

2025年3月4日 16:28 33 Comments
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在这篇文章中，我们探索了一种生成的AI解决方案，利用Amazon Bedrock简化WAFR过程。我们演示了如何利用LLM的力量构建智能，可扩展的系统，该系统可以分析体系结构文档并根据AWS良好的最佳实践产生洞察力的建议。该解决方案可自动化WAFR报告创建的一部分，帮助解决方案建筑师在支持其决策过程的同时提高建筑评估的效率和彻底性。

来源:亚马逊云科技 _机器学习
基于可靠的最佳实践建立云基础架构可促进安全性，可靠性和成本效率。为了实现这些目标，AWS良好的框架为建筑和改进云体系结构提供了全面的指导。随着系统规模，进行彻底的AWS框架框架评论（WAFRS）变得更加关键，提供了更深入的见解和战略价值，以帮助组织优化其不断增长的云环境。在这篇文章中，我们探索了一种生成的AI解决方案，利用Amazon Bedrock来流行WAFR流程。我们演示了如何利用LLM的力量构建智能，可扩展的系统，该系统可以分析体系结构文档并根据AWS良好的最佳实践产生洞察力的建议。该解决方案可以使WAFR报告创建的一部分自动化，帮助解决方案架构提高建筑评估的效率和透彻性，同时支持其决策过程。使用生成的AI驱动的解决方案组织进行良好的审查，以扩大其云量表，以扩大其云足迹，他们在良好的框架上面临着几个挑战：既定的框架，既定的，又是跨越的框架。 TeamsDifficulty与最新的最佳实践促进了对大型或众多Architecturesto的评论的速度，我们已经建立了WAFR ACCELERATOR解决方案，该解决方案使用生成AI来帮助简化WAFR流程。通过自动化初始评估和文档过程，该解决方案大大减少了评估的时间，同时为AWS良好的原则提供一致的体系结构评估。这使团队可以更多地专注于实施改进和优化AWS基础架构。解决方案包含以下关键特征：使用检索增强生成（R
力量 洞察力 改进 AWS 深入的 一致的 生成 良好的 使用 可靠的 驱动的 全面的 可靠性 WAFR 基础架构 自动化 解决方案 透彻性 框架 扩展的 帮助 系统 提供 体系结构 安全性 评估的 根据 增长的 提高 AI 最新的