Powering enterprise search with the Cohere Embed 4 multimodal embeddings model in Amazon Bedrock
Cohere Embed 4 多模式嵌入模型现已作为 Amazon Bedrock 中完全托管的无服务器选项提供。在这篇文章中，我们将深入探讨 Embed 4 对于企业搜索用例的优势和独特功能。我们将向您展示如何快速开始在 Amazon Bedrock 上使用 Embed 4，利用与 Strands Agents、S3 Vectors 和 Amazon Bedrock AgentCore 的集成来构建强大的代理检索增强生成 (RAG) 工作流程。
在这篇博文中，我们探讨了 TR 如何通过 Open Arena 解决关键业务用例，Open Arena 是一种高度可扩展且灵活的无代码 AI 解决方案，由 Amazon Bedrock 和其他 AWS 服务（例如 Amazon OpenSearch Service、Amazon Simple Storage Service (Amazon S3)、Amazon DynamoDB 和 AWS Lambda）提供支持。我们将解释 TR 如何使用 AWS 服务来构建此解决方案，包括架构的设计方式、它解决的用例以及使用它的业务配置文件。
Connect Amazon Bedrock agents to cross-account knowledge bases
组织需要无缝访问其结构化数据存储库来为智能 AI 代理提供支持。然而，当这些资源跨越多个 AWS 账户时，可能会出现集成挑战。本文探讨了一种实用的解决方案，用于将 Amazon Bedrock 代理连接到驻留在不同 AWS 账户中的 Amazon Redshift 集群中的知识库。
Iterate faster with Amazon Bedrock AgentCore Runtime direct code deployment
Amazon Bedrock AgentCore 是一个代理平台，用于大规模安全地构建、部署和操作有效的代理。 Amazon Bedrock AgentCore Runtime 是 Bedrock AgentCore 的完全托管服务，它提供低延迟无服务器环境来部署代理和工具。它提供会话隔离，支持多种代理框架（包括流行的开源框架），并处理多模式 [...]
Clario streamlines clinical trial software configurations using Amazon Bedrock
这篇文章建立在我们之前讨论 Clario 如何开发由 Amazon Bedrock 提供支持的 AI 解决方案以加速临床试验的文章的基础上。从那时起，Clario 进一步增强了其人工智能能力，专注于创新解决方案，简化临床试验软件配置和工件的生成，同时提供高质量的临床证据。
AI 代理需要代表您浏览网页。当您的代理访问网站以收集信息、填写表格或验证数据时，它会遇到旨在阻止不需要的机器人的相同防御措施：验证码、速率限制和彻底阻止。今天，我们很高兴与大家分享 AWS 拥有一个解决方案。 Amazon Bedrock AgentCore [...]
こんにちは，你好。 Anthropic 最近推出的 Claude Sonnet 4.5 和 Claude Haiku 4.5（现已在 Amazon Bedrock 上提供）标志着生成式 AI 模型的重大飞跃。这些最先进的模型擅长复杂的代理任务、编码和企业工作负载，为开发人员提供增强的功能。除了新型号之外，我们很高兴地宣布 [...]
Generate Gremlin queries using Amazon Bedrock models
在这篇文章中，我们探索了一种创新方法，该方法使用 Amazon Bedrock 模型（例如 Amazon Nova Pro）将自然语言转换为 Gremlin 查询，从而帮助业务分析师和数据科学家访问图形数据库，而无需深厚的技术专业知识。该方法涉及三个关键步骤：提取图形知识、构建类似于文本到 SQL 处理的图形，以及通过迭代细化过程生成可执行的 Gremlin 查询，该过程在测试中实现了 74.17% 的总体准确率。
Build scalable creative solutions for product teams with Amazon Bedrock
在这篇文章中，我们探讨产品团队如何利用 Amazon Bedrock 和 AWS 服务通过生成式 AI 转变其创意工作流程，实现跨多种格式的快速内容迭代，同时保持品牌一致性和合规性。该解决方案展示了团队如何部署可扩展的生成式人工智能应用程序，以加速从产品描述和营销文案到视觉概念和视频内容的一切，显着缩短上市时间，同时提高创意质量。
Build a proactive AI cost management system for Amazon Bedrock – Part 2
在这篇文章中，我们探讨了 Amazon Bedrock 部署的高级成本监控策略，引入了精细的自定义标记方法，以实现精确的成本分配和全面的报告机制，这些机制建立在第 1 部分中建立的主动成本管理基础之上。该解决方案演示了如何实现调用级标记、应用程序推理配置文件以及与 AWS Cost Explorer 的集成，以创建生成式 AI 使用和生成的完整 360 度视图。 费用。
Iterative fine-tuning on Amazon Bedrock for strategic model improvement
组织在为其生成式 AI 模型实施单次微调方法时经常面临挑战。单次微调方法涉及选择训练数据、配置超参数并希望结果满足预期，但无法进行增量调整。单次微调经常会导致结果不理想，并且需要在改进 [...] 时从头开始整个过程
How Amazon Bedrock Custom Model Import streamlined LLM deployment for Salesforce
本文展示了 Salesforce 如何将 Amazon Bedrock 自定义模型导入集成到其机器学习操作 (MLOps) 工作流程中，在不更改应用程序的情况下重用现有终端节点，以及如何对可扩展性进行基准测试。我们分享有关运营效率和成本优化收益的关键指标，并提供简化部署策略的实用见解。
Build a device management agent with Amazon Bedrock AgentCore
在本文中，我们将探讨如何使用 Amazon Bedrock AgentCore 构建对话式设备管理系统。借助此解决方案，用户可以通过自然语言管理其 IoT 设备，使用 UI 执行检查设备状态、配置 WiFi 网络和监控用户活动等任务。
Medical reports analysis dashboard using Amazon Bedrock, LangChain, and Streamlit
在这篇文章中，我们演示了概念性医疗报告分析仪表板的开发，该仪表板结合了 Amazon Bedrock AI 功能、LangChain 的文档处理和 Streamlit 的交互式可视化功能。该解决方案通过上下文感知聊天系统将复杂的医疗数据转化为可访问的见解，该系统由 Amazon Bedrock 提供的大型语言模型和健康参数的动态可视化提供支持。
Make agents a reality with Amazon Bedrock AgentCore: Now generally available
了解客户为何选择 AgentCore 使用他们为生产工作负载选择的框架和模型来构建安全、可靠的 AI 解决方案。
How Clario automates clinical research analysis using generative AI on AWS
在这篇文章中，我们演示了 Clario 如何使用 Amazon Bedrock 和其他 AWS 服务来构建基于 AI 的解决方案，该解决方案可自动执行和改进 COA 访谈的分析。
Transform your MCP architecture: Unite MCP servers through AgentCore Gateway
今年早些时候，我们推出了 Amazon Bedrock AgentCore Gateway，这是一项完全托管的服务，充当集中式 MCP 工具服务器，提供统一的界面，代理可以在其中发现、访问和调用工具。今天，我们正在扩展对现有 MCP 服务器的支持，作为 AgentCore Gateway 中的新目标类型。借助此功能，您可以将多个与代理目标一致的特定于任务的 MCP 服务器分组到单个可管理的 MCP 网关接口后面。这降低了维护单独网关的操作复杂性，同时提供与 REST API 和 AWS Lambda 函数相同的集中式工具和身份验证管理。
Building smarter AI agents: AgentCore long-term memory deep dive
在这篇文章中，我们将探讨 Amazon Bedrock AgentCore Memory 如何通过反映人类认知过程的复杂提取、整合和检索机制将原始会话数据转换为持久的、可操作的知识。该系统解决了构建人工智能代理的复杂挑战，这些代理不仅存储对话，还提取有意义的见解、跨时间合并相关信息，并维护连贯的内存存储，从而实现真正的上下文感知交互。
