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用亚马逊基石知识库和亚马逊S3矢量建筑成本效益的破布应用

Building cost-effective RAG applications with Amazon Bedrock Knowledge Bases and Amazon S3 Vectors

在这篇文章中,我们演示了如何将Amazon S3向量与Amazon BedRock知识库集成为RAG应用程序。您将学习一种实用方法来扩展知识库,以处理数百万个文档,同时保持检索质量并使用S3矢量的成本效益存储。

国民警卫队来洛杉矶打乱。部队最终与无聊

National Guard Came to LA to Fight Unrest. Troops Ended Up Fighting Boredom

英国总理凯尔·斯塔默(Keir Starmer)和德国总理弗里德里希·梅尔斯(Friedrich Merz)签署了一项具有里程碑意义的条约,该条约承诺加强国防纽带,因为欧洲国家试图保护乌克兰及其本身,以保护乌克兰的侵略性俄罗斯,面对唐纳德·特朗普总统在唐纳德·特朗普(Donald Trump)总统的美国专注于美国专业的政府的支持下。

AI在AWS中?锁定Iam第一AI在AWS中?锁定Iam第一

AI in AWS? Lock Down IAM First

AWS BEDROCK使云团队易于构建和部署生成的AI应用程序。只需单击几下,开发人员就可以站起来可以查询公司数据,自动化工作流以及与AWS服务互动的代理。但是这些新功能引入了新的风险。当AI代理进入基础架构的那一刻,您需要[…]

英国签署有关欧洲安全性的国防,贸易和移民条约

UK Signs Treaty on Defense, Trade and Migration with Germany as Europe Bolsters Security

英国总理凯尔·斯塔默(Keir Starmer)和德国总理弗里德里希·梅尔斯(Friedrich Merz)签署了一项具有里程碑意义的条约,该条约承诺加强国防纽带,因为欧洲国家试图保护乌克兰及其本身,以保护乌克兰的侵略性俄罗斯,面对唐纳德·特朗普总统在唐纳德·特朗普(Donald Trump)总统的美国专注于美国专业的政府的支持下。 在洛杉矶市中心首次遇到联邦移民袭击的激烈抗议活动在威尔希尔大道或退伍军人大道上无处可见,因此许多部队经历了时间聊天和开玩笑。 “我们正在观察从内而外的VA缓慢拆除,被埋葬在预算文件中。如果不受组织检查,这将从根本上削弱数百万退伍军人所依赖的VA系统。” 提名

Amazon Nova和Amazon Bedrock Agents

Accenture scales video analysis with Amazon Nova and Amazon Bedrock Agents

这篇文章是与埃森哲的伊兰·盖勒(Ilan Geller),卡马尔·曼纳尔(Kamal Mannar),德巴斯米塔·戈什(Debasmita Ghosh)和纳库尔·阿格瓦尔(Nakul Aggarwal)一起撰写的。视频亮点提供了一种强大的方法来促进受众参与度并扩展内容出版商的内容价值。这些简短的高影响力剪辑捕获了关键时刻,这些时刻可以推动观众保留,在社交媒体上放大覆盖范围,增强品牌身份并开放新的[…]

基岩机器人筹集了8000万美元,以商业化其自主建筑技术

Bedrock Robotics raises $80 million to commercialize its autonomous construction technology

BedRock Robotics,该公司为13万亿美元的全球建筑行业开发了高级自治系统,如今已从Stealth中获得了8000万美元的种子和A系列支持。 BedRock没有设计和销售昂贵的新机械,而是使用可逆的,当天的硬件和软件安装来升级客户现有的重型设备舰队,以实现完全自主的操作。 […]

Amazon Bedrock知识库现在支持Amazon OpenSearch服务托管群集作为矢量商店

Amazon Bedrock Knowledge Bases now supports Amazon OpenSearch Service Managed Cluster as vector store

亚马逊基岩知识库通过支持亚马逊OpenSearch服务托管群集的支持,扩大了其矢量商店的选项,从而进一步增强了其作为完全管理的检索增强发电(RAG)解决方案的能力。这种增强基于亚马逊基础知识库的核心功能,该功能旨在将基础模型(FMS)与内部数据源连接起来。这篇文章提供了一个全面的,分步的指南,以将亚马逊基础知识基础与OpenSearch服务托管群集作为其矢量商店。

Payu如何使用Amazon Bedrock

How PayU built a secure enterprise AI assistant using Amazon Bedrock

Payu提供了一个全栈数字金融服务系统,可通过技术来满足商人,银行和消费者的财务需求。在这篇文章中,我们解释了如何为Payu团队提供企业AI解决方案,并使用Amazon Bedrock将AI访问民主化,而不会损害数据居住要求。

AWS上的Nvidia DGX Cloud和Amazon Bedrock自定义模型导入

Supercharge generative AI workflows with NVIDIA DGX Cloud on AWS and Amazon Bedrock Custom Model Import

这篇文章与Nvidia的Andrew Liu,Chelsea Isaac,Zoey Zhang和Charlie Huang共同撰写。 Amazon Web服务(AWS)上的DGX Cloud代表了民主化获得高性能AI基础架构的重大飞跃。通过将NVIDIA GPU专业知识与AWS可扩展的云服务相结合,组织可以加速训练时间,降低操作复杂性并解锁[…]

雷夫斯说,削减城市繁文tape节将为家庭带来trick流的好处

Reeves to say cuts to City red tape will bring trickle-down benefits to households

校长宣布随着城市监管机构的转移而延长透明度的透明度,Ruredrachel Reeves会声称,为整个英国的家庭削减繁文tape节将对整个英国的家庭带来滴流的好处,因为她试图为新的金融服务策略提供支持。十年”。它将在周二晚上在伦敦市政厅的晚餐中向城市老板讲话面对城市老板。继续阅读...

使用Amazon Bedrock

Build AI-driven policy creation for vehicle data collection and automation using Amazon Bedrock

Sonatus与AWS生成AI创新中心合作,开发了自然语言界面,以使用生成AI生成数据收集和自动化策略。这项创新旨在将政策生成过程从几天减少到几分钟,同时使工程师和非专家都可以使用。在这篇文章中,我们探讨了如何使用Sonatus的Collector AI和Amazon Bedrock构建该系统。我们讨论背景,挑战和高级解决方案体系结构。

使用AWS无服务器数据湖构建安全的破布应用程序

Build secure RAG applications with AWS serverless data lakes

在这篇文章中,我们探讨了如何使用无服务器数据湖体系结构构建安全的RAG应用程序,这是支持生成AI开发的重要数据策略。我们使用亚马逊Web服务(AWS)服务,包括Amazon S3,Amazon DynamoDB,AWS Lambda和Amazon Bedrock知识库来创建一个全面的解决方案,以支持可以扩展到结构化数据的非结构化数据资产。该帖子涵盖了如何为您的企业数据实施细粒度的访问控件,并设计元数据驱动的检索系统,以尊重安全边界。这些方法将帮助您最大程度地提高组织数据的价值,同时保持强大的安全性和合规性。

博士职业探索同伴聚光灯:David Gonzalez-Medrano

PhD Career Exploration Fellow Spotlight: David Gonzalez-Medrano

由Penn Innovation今年夏天主持,我们将介绍由参加职业服务职业探索奖学金(CEF)的博士生撰写的博客文章,该计划可帮助博士候选人通过网络探索他们的职业兴趣…

我根本没有资格写有关特朗普及其政府的文章。我没有可以访问的语言 - 分析示威登记册

I am simply not qualified to write about Trump and his administration. I have no linguistic-analytical-rhetorical register that I can access that is appropriate to the sheer total batshittery...

...我一直在使用“混沌蒙基”,但这是不足的(对所有真正的混乱猴子都非常侮辱,我向他们道歉)。但是杰夫·蒂德里希(Jeff Tiedrich)很可能有适当的登记册:

建立对话数据助手,第1部分:用亚马逊基岩代理的文本到SQL

Build a conversational data assistant, Part 1: Text-to-SQL with Amazon Bedrock Agents

在这篇文章中,我们专注于使用Amazon Bedrock建立文本到SQL解决方案,Amazon Bedrock是一项用于构建生成AI应用程序的托管服务。具体来说,我们演示了亚马逊基岩代理商的功能。第2部分解释了我们如何扩展解决方案以使用Amazon Q快速提供业务见解,这是一位商业智能助理,以自动生成的可视化回答问题。

现在在Amazon Bedrock Flow中支持的长期执行流程中的公共预览

Long-running execution flows now supported in Amazon Bedrock Flows in public preview

我们宣布,在亚马逊基岩流动中的长期执行(异步)流量支持的公众预览。借助亚马逊基石流,您可以将基础型号(FMS),亚马逊基岩提示管理,亚马逊基岩代理,亚马逊基岩知识库,亚马逊基岩护栏和其他AWS服务一起构建和扩展预定义的生成AI工作流程。

用管道和亚马逊基岩建造智能AI语音代理 - 第2部分

Building intelligent AI voice agents with Pipecat and Amazon Bedrock – Part 2

在本系列的第1部分中,您了解了如何使用Amazon Bedrock和PipeCat的组合,这是语音和多模式对话AI代理的开源框架,以使用类似人类的对话AI来构建应用程序。您了解了语音代理的常见用例和级联模型方法,在此过程中,您可以在其中精心策划多个组件来构建语音AI代理。在这篇文章(第2部分)中,您探讨了如何使用语音到语音基础模型,亚马逊Nova Sonic以及使用统一模型的好处。

使用Amazon Bedrock Guardrails

Uphold ethical standards in fashion using multimodal toxicity detection with Amazon Bedrock Guardrails

在时装行业中,团队经常会迅速进行创新,经常利用AI。共享内容,无论是通过视频,设计还是其他方式,都可以带来内容审核的挑战。产生和共享不适当,进攻或有毒内容的风险(通过故意或无意采取的行动)仍然存在风险。在这篇文章中,我们介绍了亚马逊基岩护栏的多模式毒性检测功能,以防止有毒内容。无论您是时装行业的企业巨头还是一个新兴的品牌,都可以使用此解决方案来筛选潜在的有害内容,然后才能影响品牌的声誉和道德标准。出于本文的目的,道德标准是指时装设计师可以创建的有毒,不尊重或有害内容和图像。