基岩关键词检索结果

成本跟踪亚马逊基岩上的多租户模型推断

Cost tracking multi-tenant model inference on Amazon Bedrock

在这篇文章中,我们演示了如何使用Converse API的RequestMetadata参数跟踪和分析Amazon Bedrock上的多租户模型推理成本。该解决方案包括使用AWS胶水和Amazon快速仪表板的ETL管道,以可视化使用模式,代币消费以及不同租户和部门的成本分配。

特朗普管理员的目标是回滚基岩气候工具

Trump Admin Aims to Roll Back Bedrock Climate Tool

帕特森和尼勒,沃尔特·吉纳尔特朗普政府在推翻了一个具有里程碑意义的科学发现,这是...

表演线如何在亚马逊基岩上使用及时工程来检测违规行为

How PerformLine uses prompt engineering on Amazon Bedrock to detect compliance violations

Performline在营销合规行业内运作,这是更广泛的合规软件市场的专业子集,其中包括各种合规性解决方案,例如反洗钱(AML),了解您的客户(KYC)等。在这篇文章中,Performline和AWS探讨了表演线如何使用AmazonbedRock来加速合规过程,生成可行的见解并提供上下文数据,从而延长了大规模监督必不可少的速度和准确性。

在亚马逊基岩中使用生成AI,以增强设备维护中的推荐生成

Use generative AI in Amazon Bedrock for enhanced recommendation generation in equipment maintenance

在制造业世界中,服务报告中的宝贵见解在文档存储系统中通常仍然不足。这篇文章探讨了Amazon Web Services(AWS)客户如何构建一个解决方案,该解决方案可以使用生成AI自动化许多报告中关键信息的数字化和提取。

在亚马逊基岩上使用自定义的亚马逊NOVA模型实施按需部署

Implementing on-demand deployment with customized Amazon Nova models on Amazon Bedrock

在这篇文章中,我们浏览了亚马逊基岩的自定义模型按需部署工作流程,并使用AWS管理控制台和API或AWS SDK提供逐步实施指南。我们还讨论了在亚马逊基岩上部署定制的亚马逊新星模型的最佳实践和考虑因素。

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。 […]

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。

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。

火箭如何简化亚马逊基岩代理商的购房体验

How Rocket streamlines the home buying experience with Amazon Bedrock Agents

Rocketaiagent不仅仅是数字助理。这是由代理AI支持的重新构想客户参与方法。通过将Amazon Bedrock代理与Rocket的专有数据和后端系统相结合,Rocket在不等待的情况下创造了24/7的更智能,更可扩展和更多的人类体验。这篇文章探讨了火箭如何使用亚马逊基岩代理商将这种愿景带入生活,从而为AI驱动支持的新时代提供动力,该时代始终可用,深入个性化和建立以采取行动。

在亚马逊基岩知识库上与GraphRag的战斗财务欺诈

Combat financial fraud with GraphRAG on Amazon Bedrock Knowledge Bases

在这篇文章中,我们展示了如何使用Amazon Neptune Analytics使用Amazon Bedrock知识库来构建财务欺诈检测解决方案。

如何使用亚马逊基岩加速运输计划

How INRIX accelerates transportation planning with Amazon Bedrock

Inrix率先使用连接车辆的GPS数据进行运输智能。在这篇文章中,我们与Amazon Web Services(AWS)客户Inrix合作,展示了如何使用Amazon Bedrock使用丰富的运输数据来确定特定城市位置的最佳对策,以及如何在Street View图像中自动将这些对策自动可视化。与使用概念图的传统方法相比,这种方法允许大量的计划加速。

QWEN3推理模型现已在亚马逊基岩市场和亚马逊萨格人Jumpstart

Qwen3 family of reasoning models now available in Amazon Bedrock Marketplace and Amazon SageMaker JumpStart

今天,我们很高兴地宣布,Qwen3是QWEN家族中最新一代的大型语言模型(LLMS),可通过亚马逊基岩市场和Amazon Sagemaker Jumpstart获得。通过此启动,您可以在0.6B,4B,8B和32B参数尺寸中部署QWEN3模型,以构建,实验和负责任地扩展您的生成AI应用程序。在这篇文章中,我们演示了如何在Amazon Bedrock Marketplace和Sagemaker Jumpstart上使用Qwen3开始。

使用亚马逊基岩多模式RAG功能彻底改变药物数据分析

Revolutionizing drug data analysis using Amazon Bedrock multimodal RAG capabilities

在这篇文章中,我们探讨了亚马逊基岩的多模式抹布的能力如何通过有效处理包含文本,图像,图形和表格的复杂医疗文档来彻底改变药物数据分析。

使用亚马逊基岩的结构化数据响应:及时工程和工具使用

Structured data response with Amazon Bedrock: Prompt Engineering and Tool Use

我们演示了两种使用Amazon Bedrock生成结构化响应的方法:与Converse API一起使用及时工程和工具。及时的工程是灵活的,可与基岩型号(包括没有工具使用支持的型号)一起使用,并处理各种模式类型(例如,开放API模式),使其成为一个很好的起点。工具使用提供了更大的可靠性,一致的结果,无缝的API集成以及JSON模式的运行时验证,以增强控制。

使用亚马逊基岩

Build an intelligent multi-agent business expert using Amazon Bedrock

在这篇文章中,我们演示了如何使用亚马逊基岩代理商在亚马逊基岩代理中进行多代理协作来构建多代理系统,以解决生物制药行业中复杂的商业问题。我们展示了研发(R&D),法律和金融领域的专业代理商如何通过分析来自多个来源的数据来共同提供全面的业务见解。

通过在亚马逊基岩代理中实施控制回报来创新业务逻辑

Innovate business logic by implementing return of control in Amazon Bedrock Agents

在分布式系统和微服务体系结构的背景下,策划了各种组成部分之间的沟通提出了重大挑战。但是,随着亚马逊基岩代理的推出,景观正在发展,为控制能力返回的回归提供了简化的方法来创建代理和无缝集成。在这篇文章中,我们探讨了亚马逊基岩代理如何彻底改变代理商的创建,并证明了控制能力回归在整理多个系统之间复杂相互作用方面的功效。

使用亚马逊基岩自定义模型import

Deploy Qwen models with Amazon Bedrock Custom Model Import

现在,您可以为qwen2,qwen2_vl和qwen2_5_vl架构导入自定义权重,包括QWEN 2、2.5编码器,QWEN 2.5 VL和QWQ 32B之类的型号。在这篇文章中,我们介绍了如何使用Amazon BedRock自定义模型导入的如何部署QWEN 2.5型号,这使他们可以在AWS基础架构中以有效的成本在AWS基础架构中使用最先进的AI功能。

用亚马逊基岩构建生成AI解决方案

Build generative AI solutions with Amazon Bedrock

在这篇文章中,我们向您展示了如何使用Amazon Bedrock的功能在Amazon Web服务(AWS)上构建生成AI应用程序,并强调了如何在生成AI旅程的每个步骤中使用Amazon Bedrock。本指南对于经验丰富的AI工程师和生成AI空间的新移民都很有价值,可帮助您利用亚马逊基岩的最大潜力。