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Swann 使用 Amazon Bedrock 为数百万 IoT 设备提供生成式 AI
本文向您展示如何使用 Amazon Bedrock 及其 gen-AI 功能实施智能通知过滤。您将学习模型选择策略、成本优化技术以及基于 Swann Communications 在数百万设备上部署的物联网规模部署 gen-AI 的架构模式。
来源:亚马逊云科技 _机器学习如果您正在大规模管理物联网 (IoT) 设备，警报疲劳可能会损害系统的有效性。本文向您展示如何使用 Amazon Bedrock 及其 gen-AI 功能实施智能通知过滤。您将学习模型选择策略、成本优化技术以及基于 Swann Communications 在数百万设备上部署的物联网规模部署 gen-AI 的架构模式。
智能家居安全客户现在期望系统能够区分送货员和潜在入侵者，而不仅仅是检测运动。客户被大量的日常通知或误报淹没，许多警报是由与客户无关的事件触发的，例如经过的汽车、宠物走动等。用户对持续的错误警报感到沮丧，并开始完全忽略通知，包括真正的安全威胁。
作为自助 (DIY) 安全解决方案的先驱，Swann Communications 已构建了一个由超过 1174 万台联网设备组成的全球网络，为多个大洲的房主和企业提供服务。 Swann 与 Amazon Web Services (AWS) 合作开发了多模型生成式 AI 通知系统，将其通知系统从基本的反应式警报机制发展为智能的上下文感知安全助手。
推动解决方案的业务挑战
在实施新解决方案之前，Swann 面临着几个关键挑战，需要采用根本不同的安全通知方法。
为什么选择 AWS 和 Amazon Bedrock
在评估 AI 合作伙伴时，Swann 优先考虑可以可靠扩展的企业级功能。 AWS 脱颖而出有几个关键原因：
企业级AI能力
可扩展性和性能要求
解决方案架构概述和实现
生成式 AI 实施的最佳实践
结论
后续步骤
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