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代理数据操作平台 (ADOP):数小时内的数据工程

Agentic Data Operations Platform (ADOP): Data engineering into hours

代理数据操作平台 (ADOP) 是 Amazon Bedrock 上的一个参考架构,它使用专门的 AI 代理来自动化整个铜牌到银牌到金牌的数据管道生命周期,将新来源的加入时间从几周压缩到几小时,同时保持数据治理和合规性控制的内联。

通过查询感知压缩降低 Amazon Bedrock 上的 RAG 成本

Reduce RAG costs on Amazon Bedrock with query-aware compression

输入令牌通常是大规模运行检索增强生成 (RAG) 成本的重要组成部分。本文介绍了 Amazon Bedrock 上的查询感知上下文压缩模式:检索后,较小的模型会在主模型回答之前根据查询过滤检索到的块,从而减少输入令牌和成本,同时保持答案质量。

在 Amazon Bedrock AgentCore 中使用自然语言编写山茱萸策略

Authoring Dogwood policies from natural language in Amazon Bedrock AgentCore

AI 代理可能会采取与您组织的策略不相符的操作。 Amazon Bedrock AgentCore 中的策略允许团队跨代理实施控制,现在包括基于时间的约束。这篇文章通过有效的示例和最佳实践展示了策略编写如何将自然语言策略文档转变为正确的山茱萸策略。

在 Amazon Bedrock AgentCore 上使用代理 AI 扩展云迁移

Scaling cloud migrations with agentic AI on Amazon Bedrock AgentCore

了解 AWS Professional Services 如何使用基于 Amazon Bedrock AgentCore 构建的多代理框架来自动执行端到端企业云迁移。专门构建的 AI 代理可以处理发现、基础设施即代码生成、投资组合治理和迁移后操作,从而将 IaC 开发时间从几周缩短到几分钟。

Twitch wants your content for Amazon AI training.以下是选择退出的方法

Twitch wants your content for Amazon AI training. Here’s how to opt out

Twitch 添加了一个选项,用于选择不使用您的内容对 Amazon AI 进行训练——在 Twitch 确认训练已经开始两年后。

使用 Quick Automate 和 IDP Accelerator 实现文档处理自动化

Automate Document Processing with Quick Automate and the IDP Accelerator

对大量文档进行分类、提取和验证是银行、保险、医疗保健和公共部门面临的挑战。了解中型抵押贷款机构如何使用 AWS GAIIC IDP Accelerator 和 Amazon Quick Automate 自动化其整个文档接收管道(从电子邮件到经过验证的数据)。

将 Amazon Quick 嵌入式聊天自定义到您的应用程序中

Customize Amazon Quick embedded chat into your application

Amazon Quick 嵌入式聊天将对话式 AI 界面引入您的 Web 应用程序。这篇文章将介绍如何使用容器和 SDK 样式、品牌删除和自定义代理角色来自定义嵌入式聊天,使其与您的品牌的外观、感觉和声音相匹配。

Axonius 如何在 Bedrock AgentCore 上构建安全的多租户 AI 代理

How Axonius built secure multi-tenant AI agents on Bedrock AgentCore

了解网络安全 SaaS 提供商 Axonius 如何使用 Amazon Bedrock AgentCore 在数百个客户环境中部署完全隔离的多租户 AI 代理,而无需从头开始构建自定义计算隔离、身份验证或可观察性基础设施。

使用 Amazon Bedrock 实施矢量提示文档分类

Implement vector-prompt document classification using Amazon Bedrock

了解如何使用 Strands Agents SDK 在 Amazon Bedrock 上构建多代理文档分类解决方案。三个专业代理将文本分析与 Claude Haiku 4.5 结合起来,将视觉相似性搜索与 Amazon Titan Multimodal Embeddings 相结合,以准确地对保单和宣誓书等保险文件进行分类。

使用 Amazon Bedrock 中自动生成的过滤器提高合同搜索准确性

Improve contract search accuracy with auto-generated filters in Amazon Bedrock

在这篇文章中,我们描述了 AIDA 如何在高层运作,以及它如何帮助解决这些挑战——让用户遵守正确的合同、正确的法律背景和正确的访问边界。具体来说,我们探索 AIDA 如何使用隐式和显式过滤以及 Amazon Bedrock 知识库中元数据丰富的分块来显着提高合约搜索准确性。

Jumio 如何在 AWS 上构建实时特征存储

How Jumio built a real-time feature store on AWS

了解 Jumio 如何使用 Amazon SageMaker Feature Store、Amazon Managed Service for Apache Flink 和 Amazon Kinesis Data Streams 在 AWS 上构建集中式实时特征存储。该架构提供了 100 毫秒以下的欺诈检测功能,每年可节省约 120,000 美元。

NVIDIA Nemotron 3.5 Lightning 现已在 Amazon SageMaker JumpStart 中提供

NVIDIA Nemotron 3.5 Lightning now available in Amazon SageMaker JumpStart

NVIDIA Nemotron 3.5 Lightning 是一种专为大容量代理工作负载而构建的开放模型,现已在 Amazon SageMaker JumpStart 中提供。本文介绍了如何部署 30B 专家混合模型(3B 主动),该模型可为始终在线的代理提供高达 4 倍的吞吐量和高达 30% 的任务完成速度。

构建使用 Amazon Bedrock AgentCore 付款进行交易的 OpenClaw 代理

Build OpenClaw agents that transact with Amazon Bedrock AgentCore payments

为自治代理提供钱包和支出护栏,以便其可以支付付费 API、MCP 服务器和 Web 内容。这篇文章将 OpenClaw 连接到 Amazon Bedrock AgentCore 支付和 x402 协议,使用 aws-agents-pay 插件进行有界的、经人工批准的测试网支付。

使用 SageMaker AI 和 Bedrock AgentCore 构建代理工作流程

Building agentic workflows with SageMaker AI and Bedrock AgentCore

了解如何将 Amazon SageMaker AI 上与 OpenAI 兼容的终端节点与 Amazon Bedrock AgentCore 运行时相结合,以构建多代理工作流程,其中每个专业代理都使用最适合其工作的模型。这篇文章还展示了如何从 Strands Agent 默认情况下不检测的 SageMaker 端点获取令牌级别的可观测性。

使用 Amazon Nova Forge 进行多轮强化学习的自定义奖励函数

Custom reward functions for multi-turn reinforcement learning with Amazon Nova Forge

在多轮强化学习中,您的自定义奖励函数决定模型实际学习的内容。这篇文章展示了如何为 Amazon Nova Forge 设计复合多轮奖励,在其中安全地执行模型生成的代码,并检测每个组件以捕获悄悄崩溃奖励的陷阱。

Amazon Quick for Microsoft 365:您工作的代理 AI

Amazon Quick for Microsoft 365: Agentic AI where you work

Amazon Quick 现在可直接在 Microsoft Word、Excel、PowerPoint 和 Outlook 中使用。这些扩展将连接的数据访问和代理文档编辑带入您的团队已使用的 Microsoft 365 应用程序中,以便您可以分析数据、起草内容并获取企业知识,而无需切换应用程序。

使用 AgentCore Observability 监控本地和多云 AI 代理

Monitor on-premises and multi-cloud AI agents with AgentCore Observability

为在 AWS 外部运行的 AI 代理设置 Amazon Bedrock AgentCore Observability:本地、GCP、Azure 或开发人员计算机上。本演练使用 AWS Distro for OpenTelemetry (ADOT) 和 IAM 凭证将会话跟踪、跨度指标和令牌使用情况路由到同一 AgentCore Observability 仪表板。

ONESTRUCTION 如何使用 AWS GenAIIC 构建 Ishigaki-IDS 基础模型

How ONESTRUCTION built the Ishigaki-IDS foundation model with AWS GenAIIC

ONESTRUCTION 在 AWS 生成 AI 创新中心的技术咨询下构建了 Ishigaki-IDS,这是一个专门用于施工和 BIM 工作流程的基础模型。此架构案例研究展示了他们如何将合成数据、三阶段训练管道和 Amazon EC2 上的可验证奖励结合起来,在数据稀缺领域构建域模型。