Supercharge your development with Claude Code and Amazon Bedrock prompt caching
在这篇文章中，我们将探讨如何将Amazon Bedrock提示缓存与Claude Code相结合，这是由人类发布的编码代理，现在通常可用。这种功能强大的组合通过减少推理响应延迟以及降低输入令牌成本的响应来改变您的开发工作流程。
Unlocking the power of Model Context Protocol (MCP) on AWS
，由于生成AI公司投资开发其产品，我们已经见证了模型能力的显着进步。诸如Anthropic的Claude Opus 4＆Sonnet 4和Amazon Nova之类的语言模型可以推理，写作并产生越来越复杂的响应。但是，即使这些模型变得更强大，它们也只能起作用[…]
Enhanced diagnostics flow with LLM and Amazon Bedrock agent integration
在这篇文章中，我们探讨了Noodoe如何使用AI和Amazon Bedrock优化EV充电操作。通过集成LLM，Noodoe可以增强电台诊断，启用动态定价并提供多语言支持。这些创新降低了停机时间，最大化效率并提高了可持续性。继续阅读以发现AI如何转换电动汽车充电管理。
Build GraphRAG applications using Amazon Bedrock Knowledge Bases
在这篇文章中，我们探讨了如何在亚马逊基岩知识库中使用基于图的检索型生成（GraphRag）来构建智能应用程序。与传统矢量搜索（根据相似性分数检索文档）不同，知识图编码实体之间的关系，允许大型语言模型（LLMS）通过上下文感知的推理检索信息。
本博客文章提供了一种MLOPS解决方案，该解决方案使用AWS Cloud开发套件（AWS CDK）以及AWS STEP功能，Amazon EventBridge和Amazon等服务个性化，以自动化为数据准备，模型培训，部署和监视亚马逊个性化的提供资源。
Fast-track SOP processing using Amazon Bedrock
当美国食品药品监督管理局（FDA）等监管机构引入法规变更时，需要组织来评估针对内部SOP的变化。在必要时，他们必须更新SOP，以与法规更改保持一致并保持合规性。在这篇文章中，我们使用亚马逊基岩展示了不同的方法，以识别法规变化与SOP之间的关系。
Nvidia and Amazon Face AI Demand Challenges
这是为何重要的：NVIDIA和AMAPEN面临的AI需求挑战在企业趋势和云基础设施增长的变化中。
Nvidia and Amazon Face AI Demand Challenges
这是为何重要的：NVIDIA和AMAPEN面临的AI需求挑战在企业趋势和云基础设施增长的变化中。
卷第1卷（2025年），第一篇国际军事法杂志的部队Lawreview（FLR）现已通过亚马逊在世界各地获得Inshardcover。 FLR是美国华盛顿特区国家军事司法研究所（NIMJ）与宪法与公共政策中心（CCPP）（CCPP），印度帕加布大学法律研究所（CCPP）之间的独特学术合作。来自世界各地的判决由宪法/上诉法院具有先例价值的Andolso的判决，其中包括有关该主题的最新重要发展的简要介绍，另一部分是由Theeditors批准的撰写意见的部分。弗拉斯的社论监督是由三位提名的荣誉首席编辑和一名副总统委员会构成的授权荣誉官员和著名委员会的著名委员会。全球选定的六名学生编辑已协助该项目。请支
Working from home? It’s so much nicer if you’re a man | Emma Beddington
自从锁定以来，我们据说我们都在一起，在我们的拖鞋中进行电话会议。但是在直爱的夫妻中，猜猜谁得到了备用卧室和合适的桌子？我对性别的概括保持警惕。他们正确地提出了黑客：我们是独一无二的，不是由性别定义的，而不是所有男人！但是，我在杰西卡·斯坦利（Jessica Stanley）最近的小说《认为自己被亲吻》的评论中被埃拉·里斯布里德（Ella Risbridger）读到的一篇文章所震惊。里斯布里德（Risbridger）在探索其中一个主题时写道：“我长期以来一直注意到，在一个备用房间的房子和一对在家工作的异性恋夫妇的房子里，备用房间是他工作的地方 - 带有一扇门，甚至是指定的桌子，甚至在其他地方工作
Zuru与AWS生成AI创新中心合作，并使用AWS专业服务，以使用Generative AI实施更准确的文本到层次底层计划生成器。在这篇文章中，我们向您展示了为什么选择使用大语言模型（LLM）的解决方案。我们探讨了如何使用模型选择，及时的工程和微调来改善结果。
Going beyond AI assistants: Examples from Amazon.com reinventing industries with generative AI
非转化应用程序提供了独特的优势，例如较高的延迟耐受性，批处理处理和缓存，但与对话性应用相比，它们的自主性质需要更强的护栏和详尽的质量保证，这受益于实时用户反馈和监督。这篇文章介绍了此类AI应用程序的四种不同的Amazon.com示例。
Using Amazon OpenSearch ML connector APIs
OpenSearch提供了广泛的第三方机器学习（ML）连接器，以支持此增强。这篇文章突出显示了这些第三方ML连接器中的两个。我们演示的第一个连接器是Amazon Classend Connector。在这篇文章中，我们向您展示如何使用此连接器调用LangDetect API来检测摄入文档的语言。我们演示的第二个连接器是亚马逊基岩连接器，用于调用Amazon Titan Text Embeddings V2模型，以便您可以从摄入的文档中创建嵌入并执行语义搜索。
Amazon Bedrock模型副本和模型共享功能为管理从开发到生产的AI应用程序的生命周期提供了有力的选择。在这篇全面的博客文章中，我们将深入了解模型共享和模型复制功能，在典型的开发到生产方案中探索其功能，好处和实际应用。
Revolutionizing earth observation with geospatial foundation models on AWS
在这篇文章中，我们探讨了如何将领先的GeoFM（Clay Foundation的Clay Foundation模型在拥抱面上可用）如何用于大规模推断和在Amazon Sagemaker上进行微调。
Text-to-image basics with Amazon Nova Canvas
在这篇文章中，我们专注于亚马逊新星图像生成模型。然后，我们提供了图像生成过程（扩散）的概述，并深入介绍了使用Amazon Nova Canvas进行文本到图像生成的输入参数。
Real-world applications of Amazon Nova Canvas for interior design and product photography
在这篇文章中，我们探讨了亚马逊新星画布如何通过高级图像生成技术解决现实世界的业务挑战。我们专注于两个特定用例，这些用例证明了这项技术的功能和灵活性：室内设计和产品摄影。
这篇文章探讨了使用生成AI模型和Amazon Bedrock部署文本到SQL管道，以向基因组学数据库提出自然语言问题。我们演示了如何使用AWS放大的AI助手Web界面，并解释用于生成SQL查询的及时工程策略。最后，我们提出了将服务部署在您自己的AWS帐户中的说明。
