Build an Amazon Bedrock based digital lending solution on AWS
在本文中，我们将使用 DigitalDhan 提出一种解决方案，DigitalDhan 是一种基于生成式 AI 的解决方案，用于自动化客户入职和数字贷款。 所提出的解决方案使用 Amazon Bedrock Agents 来自动化与 KYC 验证、信用和风险评估以及通知相关的服务。 金融机构可以使用此解决方案来帮助自动化客户入职、KYC 验证、信用决策、信用承保和通知流程。
Build AI-powered malware analysis using Amazon Bedrock with Deep Instinct
在本文中，我们将探讨 Deep Instinct 的生成式 AI 驱动恶意软件分析工具 DIANNA 如何使用 Amazon Bedrock 彻底改变网络安全，快速深入分析已知和未知威胁，增强 AWS 系统和组织控制 (SOC) 团队的能力，并应对不断变化的威胁形势中的关键挑战。
Amazon Bedrock 是一项完全托管的服务，它通过单一 API 提供来自 AI21 Labs、Anthropic、Cohere、Meta、Mistral AI、Stability AI 和 Amazon 等领先 AI 公司的高性能基础模型 (FM)，以及一系列广泛的功能，用于构建具有安全性、隐私性和负责任 AI 的生成式 AI 应用程序。在这篇文章中，我将向您展示如何将 Amazon Bedrock（及其完全托管的按需 API）与您的 Amazon SageMaker 训练或微调模型结合使用。
应开发生成式 AI 应用程序，并采用足够的控制来指导 FM 的行为。负责任的 AI 考虑因素（例如隐私、安全性、可控性、公平性、可解释性、透明度和治理）有助于确保 AI 系统值得信赖。在这篇文章中，我们演示了如何使用 AWS Audit Manager 上的 AWS 生成式 AI 最佳实践框架从负责任的 AI 角度评估此保险索赔代理。
Parameta accelerates client email resolution with Amazon Bedrock Flows
在本文中，我们将向您展示 Parameta 如何使用 Amazon Bedrock Flows 将他们的手动客户电子邮件处理转变为自动化、智能的工作流程，从而将解决时间从几周缩短到几天，同时保持高准确性和运营控制。
Design multi-agent orchestration with reasoning using Amazon Bedrock and open source frameworks
这篇文章提供了创建具有推理功能的协作多代理框架的分步说明，以将业务应用程序与 FM 分离。它演示了如何将 Amazon Bedrock 代理与开源多代理框架相结合，从而实现代理之间的协作和推理，以动态执行各种任务。该练习将指导您完成使用 Amazon Bedrock、Amazon Bedrock 知识库、Amazon Bedrock 代理和 FM 构建推理编排系统的过程。我们还探讨了 Amazon Bedrock 代理与开源编排框架 LangGraph 和 CrewAI 的集成，以进行调度和推理。
Simplify multimodal generative AI with Amazon Bedrock Data Automation
Amazon Bedrock Data Automation 公开预览版为所有技能组合的开发人员提供了统一的体验，使他们能够轻松地自动从文档、图像、音频和视频中提取、转换和生成相关见解，以构建生成式 AI 驱动的应用程序。在本文中，我们将演示如何在 AWS 管理控制台中使用 Amazon Bedrock Data Automation 和 AWS SDK for Python (Boto3) 进行媒体分析和智能文档处理 (IDP) 工作流。
TUI Group 是全球领先的旅游服务公司之一，为 180 个地区的 2100 万客户提供无与伦比的度假体验。TUI 内容团队的任务是为其网站制作高质量的内容，包括产品详细信息、酒店信息和旅行指南，通常使用酒店和第三方合作伙伴撰写的描述。在这篇文章中，我们讨论了如何使用 Amazon SageMaker 和 Amazon Bedrock 构建内容生成器，该生成器根据特定的品牌和风格指南重写营销内容。
Multi-tenant RAG with Amazon Bedrock Knowledge Bases
组织不断寻求利用其专有知识和领域专业知识来获得竞争优势的方法。随着基础模型 (FM) 及其卓越的自然语言处理能力的出现，出现了一个释放其数据资产价值的新机会。随着组织努力使用 [...] 为客户提供个性化体验
How Twitch used agentic workflow with RAG on Amazon Bedrock to supercharge ad sales
在本文中，我们展示了我们如何创新地构建具有代理工作流和 Amazon Bedrock 上的知识库的检索增强生成 (RAG) 应用程序。我们在基于 Slack 聊天的助手中实施了 RAG 管道，以使 Amazon Twitch 广告销售团队能够快速抓住新的销售机会。
Accelerate analysis and discovery of cancer biomarkers with Amazon Bedrock Agents
Bedrock 多代理协作使开发人员能够构建、部署和管理多个无缝协作的专用代理，以解决日益复杂的业务工作流。在这篇文章中，我们向您展示了 Amazon Bedrock Agents 的代理工作流如何通过自然语言界面帮助研究科学家加速这一旅程。我们定义了一个示例分析管道，特别是针对具有生物标志物临床、基因组学和成像模式的肺癌生存率。我们展示了各种专用代理，包括生物标志物数据库分析师、统计学家、临床证据研究员和医学成像专家与主管代理合作。我们展示了代理的自我审查和规划的高级能力，通过将复杂的任务分解为一系列步骤并展示生成最终答案的思路链，有助于与最终用户建立信任。
Talk to your slide deck using multimodal foundation models on Amazon Bedrock – Part 3
在本系列的第 1 部分和第 2 部分中，我们探讨了使用多模态 FM 功能的方法，例如 Amazon Titan 多模态嵌入、Amazon Titan 文本嵌入和 Anthropic 的 Claude 3 Sonnet。在本文中，我们从准确性和定价的角度比较了这些方法。
在 AWS re:Invent 2024 上，我们很高兴推出 Amazon Bedrock Marketplace。这是 Amazon Bedrock 中一项革命性的新功能，可作为发现、测试和实施基础模型 (FM) 的集中枢纽。在本文中，我们讨论了 Amazon Bedrock Marketplace 和 Nemotron 模型的优势和功能，以及如何开始使用。
Use Amazon Bedrock tooling with Amazon SageMaker JumpStart models
在本文中，我们探讨了如何从 SageMaker JumpStart 部署 AI 模型并将它们与 Amazon Bedrock 的强大功能一起使用。用户可以将 SageMaker JumpStart 的模型托管与 Bedrock 的安全和监控工具相结合。我们以 Gemma 2 9B Instruct 模型为例进行了演示，展示了如何部署它并使用 Bedrock 的高级功能。
A guide to Amazon Bedrock Model Distillation (preview)
这篇文章介绍了 Amazon Bedrock 模型蒸馏的工作流程。我们首先介绍 Amazon Bedrock 中模型蒸馏的一般概念，然后重点介绍模型蒸馏中的重要步骤，包括设置权限、选择模型、提供输入数据集、启动模型蒸馏作业以及在模型蒸馏后对学生模型进行评估和部署。
Build generative AI applications quickly with Amazon Bedrock IDE in Amazon SageMaker Unified Studio
在本文中，我们将展示贵公司中的任何人都可以使用 Amazon Bedrock IDE 快速创建生成式 AI 聊天代理应用程序来分析销售绩效数据。通过简单的对话，业务团队可以使用聊天代理从结构化和非结构化数据源中提取有价值的见解，而无需编写代码或管理复杂的数据管道。
在本文中，我们将探讨先正达如何与 AWS 合作开发 Cropwise AI，这是一款由 Amazon Bedrock Agents 提供支持的生成式 AI 助手，可帮助销售代表向北美各地的农民提供更好的种子产品推荐。该解决方案通过将复杂数据简化为自然对话、快速访问详细的种子产品信息以及通过移动应用程序界面大规模实现个性化推荐，将种子选择过程转变为现实。
How Amazon Finance Automation built a generative AI Q&A chat assistant using Amazon Bedrock
Amazon Finance Automation 在 Amazon Bedrock 上开发了一个基于大型语言模型 (LLM) 的问答聊天助手。该解决方案使分析师能够快速检索客户查询的答案，并在同一通信线程内生成快速响应。因此，它大大减少了解决客户查询所需的时间。在这篇文章中，我们分享了 Amazon Finance Automation 如何使用 Amazon Bedrock 构建这个生成式 AI 问答聊天助手。
