How Palo Alto Networks enhanced device security infra log analysis with Amazon Bedrock
Palo Alto Networks 的设备安全团队希望检测潜在生产问题的早期预警信号，以便为中小企业提供更多时间来应对这些新出现的问题。他们与 AWS GenAIIC 合作开发由 Amazon Bedrock 提供支持的自动日志分类管道。在这篇文章中，我们讨论 Amazon Bedrock 如何通过 Anthropic 的 Claude Haiku 模型和 Amazon Titan Text Embeddings 协同工作来自动分类和分析日志数据。我们探索这个自动化管道如何检测关键问题，检查解决方案架构，并分享实现可衡量的运营改进的实施见解。
How AutoScout24 built a Bot Factory to standardize AI agent development with Amazon Bedrock
在这篇文章中，我们将探讨 AutoScout24 用于构建标准化 AI 开发框架的架构，从而实现安全且可扩展的 AI 代理的快速部署。
Build a generative AI-powered business reporting solution with Amazon Bedrock
本文介绍了生成式 AI 指导的业务报告，重点是撰写有关您的业务的成就和挑战，提供智能、实用的解决方案，有助于简化和加速内部沟通和报告。
Securing Amazon Bedrock cross-Region inference: Geographic and global
在本文中，我们探讨了实施 Amazon Bedrock 跨区域推理配置文件的安全注意事项和最佳实践。无论您是构建生成式 AI 应用程序还是需要满足特定的区域合规性要求，本指南都将帮助您了解 Amazon Bedrock CRIS 的安全架构以及如何正确配置您的实施。
How Beekeeper optimized user personalization with Amazon Bedrock
Beekeeper 的自动排行榜方法和用于动态法学硕士和即时配对选择的人工反馈循环系统解决了组织在快速发展的语言模型领域面临的关键挑战。
在这篇文章中，我们讨论如何使用 Amazon NovainAmazon Bedrock 来实施人工智能驱动的图像识别解决方案，该解决方案可自动检测和验证模块组件，从而显着减少手动验证工作并提高准确性。
AI-Powered App Modernization with Amazon
为什么重要：了解 Amazon AI 驱动的应用程序现代化如何使用 Bedrock 和生成式 AI 简化遗留系统。
