今天，我们很高兴推出 Amazon Bedrock 的两个强大新功能：Prompt Management 和 Prompt Flows，公开预览版。这些功能旨在加速生成式人工智能 (AI) 应用程序的开发、测试和部署，使开发人员和业务用户能够创建更高效、更有效且更易于维护的解决方案。您 [...]
Fine-tune Anthropic’s Claude 3 Haiku in Amazon Bedrock to boost model accuracy and quality
Frontier 大型语言模型 (LLM)（如 Amazon Bedrock 上的 Anthropic Claude）经过大量数据训练，使 Anthropic Claude 能够理解和生成类似人类的文本。在专有数据集上对 Anthropic Claude 3 Haiku 进行微调可以在特定领域或任务上提供最佳性能。微调作为深层次的定制代表了关键 […]
Build your multilingual personal calendar assistant with Amazon Bedrock and AWS Step Functions
这篇文章向您展示了如何应用 AWS 服务（例如 Amazon Bedrock、AWS Step Functions 和 Amazon Simple Email Service (Amazon SES)）来构建全自动多语言日历人工智能 (AI) 助手。它理解传入的消息，将其翻译成首选语言，并自动设置日历提醒。
Introducing guardrails in Knowledge Bases for Amazon Bedrock
Amazon Bedrock 的知识库是一种完全托管的功能，可帮助您使用检索增强生成 (RAG) 将 Amazon Bedrock 中的基础模型 (FM) 安全地连接到您的公司数据。此功能简化了整个 RAG 工作流程，从提取到检索和快速增强，无需自定义数据源集成和数据流 [...]
您可能已经有机会与生成人工智能 (AI) 工具（例如虚拟助手和聊天机器人应用程序）进行交互，并注意到您并不总是能得到您想要的答案，而且实现它可能并不简单。大型语言模型 (LLM) 是生成 AI 革命背后的模型，它收到 [...]
Access control for vector stores using metadata filtering with Knowledge Bases for Amazon Bedrock
2023 年 11 月，我们宣布 Amazon Bedrock 的知识库已全面上市。知识库允许 Amazon Bedrock 用户通过将公司数据无缝集成到语言模型的生成过程中，充分发挥检索增强生成 (RAG) 的潜力。此功能允许组织利用大型语言模型 (LLM) 的强大功能，同时 […]
Create an end-to-end serverless digital assistant for semantic search with Amazon Bedrock
随着生成式人工智能 (AI) 的兴起，越来越多的组织使用数字助理让最终用户提出特定领域的问题，使用检索增强生成 (RAG) 处理企业数据源。随着组织从概念验证过渡到生产工作负载，他们制定了目标，以最少的运营成本运行和扩展工作负载 [...]
Build a self-service digital assistant using Amazon Lex and Knowledge Bases for Amazon Bedrock
组织努力实施高效、可扩展、经济高效且自动化的客户支持解决方案，而不会影响客户体验。生成式人工智能 (AI) 驱动的聊天机器人在提供类似人类的交互方面发挥着至关重要的作用，它无需现场代理的参与，而是从知识库提供响应。这些聊天机器人可以有效地用于处理一般查询，从而释放 […]
Indian language RAG with Cohere multilingual embeddings and Anthropic Claude 3 on Amazon Bedrock
媒体和娱乐公司为多语言受众提供广泛的内容，以满足不同的受众群体。这些企业可以访问其多年运营过程中收集的大量数据。这些数据大部分是非结构化文本和图像。分析非结构化数据以生成新内容的传统方法依赖于 [...]
生成式 AI 通过创建内容（从文本和图像到音频和代码）彻底改变了行业。虽然它可以释放无数可能性，但将生成式 AI 集成到应用程序中需要精心规划。 Amazon Bedrock 是一项完全托管的服务，可通过 […]
这篇文章是 AWS 中的生成式 AI 和多模式代理的后续文章：解锁金融市场新价值的关键。本博客是“资本市场和金融服务中的生成式 AI 和 AI/ML”系列的一部分。资本市场的金融分析师和研究分析师从金融和非金融数据中提取商业见解，[…]
AI21 Labs Jamba-Instruct model is now available in Amazon Bedrock
我们很高兴地宣布 Jamba-Instruct 大型语言模型 (LLM) 已在 Amazon Bedrock 中推出。Jamba-Instruct 由 AI21 Labs 构建，最值得注意的是支持 256,000 个令牌上下文窗口，这使其特别适用于处理大型文档和复杂的检索增强生成 (RAG) 应用程序。什么是 Jamba-Instruct Jamba-Instruct 是指令调整版本的 […]
在这篇文章中，我们探讨了如何将 LLM 集成到企业应用程序中以利用其生成功能。我们深入研究了工作流实施的技术方面，并提供了您可以快速部署或修改的代码示例，以满足您的特定要求。无论您是希望将 LLM 整合到现有系统中的开发人员，还是希望利用 NLP 功能的企业主，这篇文章都可以作为快速入门。
Set up custom domain names for Amazon Bedrock AgentCore Runtime agents
在这篇文章中，我们向您展示了如何使用CloudFront作为反向代理为Amazon Bedrock Agent Crock Crock Crock Cruntime Agent Points创建自定义域名。该解决方案提供了几个关键的好处：开发团队的简化集成，与您的组织保持一致的自定义域，更清洁的基础架构抽象以及当端点需要更新时直接维护。
Learn how Amazon Health Services improved discovery in Amazon search using AWS ML and gen AI
在这篇文章中，我们向您展示了亚马逊卫生服务（AHS）如何使用亚马逊Sagemaker，Amazon Bedrock和Amazon EMR等AWS服务在Amazon.com搜索上解决可发现性挑战。通过将机器学习（ML），自然语言处理和矢量搜索功能相结合，我们提高了将客户与相关的医疗保健服务联系起来的能力。
Introducing Amazon Bedrock AgentCore Identity: Securing agentic AI at scale
在这篇文章中，我们探索了Amazon Bedrock AgentCore Identity，这是针对AI代理的全面身份和访问管理服务，以便可靠地访问AWS资源和第三方工具。该服务提供了可靠的身份管理功能，包括代理身份目录，代理授权器，资源凭证提供商和资源代币保管库，以帮助组织按大规模安全地部署AI代理。
Scalable intelligent document processing using Amazon Bedrock Data Automation
在博客文章可扩展的智能文档使用Amazon Bedrock中，我们演示了如何使用Amazon Bedrock上的拟人基础模型构建可扩展的IDP管道。尽管这种方法带来了强大的性能，但引入亚马逊基岩数据自动化为IDP解决方案带来了新的效率和灵活性。这篇文章探讨了亚马逊基岩数据自动化如何增强文档处理功能并简化自动化之旅。
Securely launch and scale your agents and tools on Amazon Bedrock AgentCore Runtime
在这篇文章中，我们探讨了亚马逊基石代理商运行时如何简化AI代理的部署和管理。
