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以下是 Amazon Bedrock 相关的文章

2026-02-26
使用vLLM在Amazon SageMaker AI和Amazon Bedrock上高效部署数十个微调模型的方案本文深入介绍了如何利用vLLM在Amazon SageMaker AI和Amazon Bedrock上高效部署数十个微调后的专家混合模型（MoE）。通过引入Multi-LoRA推理并进行内核级优化，显著提升了GPT-OSS 20B等模型的吞吐量（OTPS）并降低了首次令牌延迟（TTFT），解决了GPU资源利用率低下的问题。
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2026-02-26
使用 Amazon Bedrock AgentCore 和 Amazon Bedrock Knowledge Bases 构建智能活动代理本文展示了如何利用 Amazon Bedrock AgentCore 和 Knowledge Bases 快速部署企业级的智能活动助理。通过 AgentCore Memory 维护会话和长期偏好，AgentCore Identity 确保安全认证，以及 Knowledge Bases 实现托管 RAG，实现高度个性化和可扩展的智能体，无需管理底层基础设施。
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- AI新闻/评测
- AI工具应用
2026-02-25
使用 Amazon Rekognition、Amazon Neptune 和 Amazon Bedrock 构建智能照片搜索管理大型照片集极具挑战性。本文介绍如何利用AWS CDK集成Amazon Rekognition、Amazon Neptune和Amazon Bedrock，构建一个智能照片搜索系统。该系统能理解复杂关系并支持自然语言查询，如“查找所有祖父母与孙辈在生日聚会上的照片”，实现超越传统元数据标签的语义化发现。
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2026-02-25
Amazon Bedrock在泰国、马来西亚、新加坡、印度尼西亚和台湾推出Anthropic Claude最新Opus、Sonnet和Haiku模型的全球跨区域推理功能 Amazon Bedrock现已在泰国、马来西亚、新加坡、印度尼西亚和台湾向客户开放Anthropic Claude Opus 4.6、Sonnet 4.6和Haiku 4.5模型的全球跨区域推理（CRIS）功能。CRIS通过全球分布式推理架构提供更高的配额、成本效益和智能请求路由，助力客户构建高吞吐量、高弹性的生成式AI应用，如聊天机器人和金融分析系统。本文详细介绍了CRIS的工作原理、IAM权限配置、配额管理最佳实践以及如何从Claude 3.x模型迁移。
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2026-02-24
使用AWS上的Hugging Face smolagents构建多模型框架的智能体AI 本文探讨了如何结合Hugging Face smolagents和AWS托管服务，构建一个先进的智能体AI解决方案。该方案展示了多模型部署选项，包括使用Amazon SageMaker AI、Amazon Bedrock和容器化模型服务器，并集成了向量增强的知识检索与临床决策支持功能，适用于需要高可靠性和领域特定知识的企业应用。
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2026-02-20
使用 Union.ai 和 Flyte 在 Amazon EKS 上构建 AI 工作流随着AI/ML工作流规模的扩大，部署和组织模型变得越来越困难。本文将介绍如何利用Union.ai 2.0系统，结合Flyte Python SDK，在Amazon EKS上编排和扩展AI/ML工作流，并无缝集成S3 Vectors等AWS服务，实现从开发到生产的高效、可复现部署。
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2026-02-18
LinqAlpha 如何使用 Amazon Bedrock 上的“魔鬼代言人”评估投资论点本文介绍了波士顿的 LinqAlpha 如何利用 Amazon Bedrock 构建和扩展其“魔鬼代言人”（Devil’s Advocate）AI 代理，以系统性地压力测试投资论点。该系统通过分解假设、检索可信证据并生成结构化的反驳意见，帮助对冲基金和资产管理者在几分钟内识别投资盲点，实现比传统人工分析快5到10倍的效率，同时确保合规性和数据控制。
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2026-02-18
LinqAlpha 如何利用 Amazon Bedrock 上的“魔鬼代言人”评估投资论点 LinqAlpha 专为机构投资者构建了多智能体 AI 系统，旨在加速投资研究。本文重点介绍了他们如何使用 Amazon Bedrock 构建“魔鬼代言人”（Devil’s Advocate）智能体，系统化地挑战投资论点。通过整合 Claude 3.5/4.0 Sonnet 和 AWS 服务，该工具能以更快的速度、更高的严谨性，自动从客户的私有资料中提取、反驳并链接证据，显著提升投资决策的质量和合规性。
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2026-02-18
LinqAlpha如何使用Amazon Bedrock上的“魔鬼代言人”评估投资论点本文介绍了LinqAlpha如何利用Amazon Bedrock构建其“魔鬼代言人”（Devil’s Advocate）AI研究代理，系统地压力测试投资论点。该系统结合Claude 3.5 Sonnet模型，通过结构化流程，快速找出投资逻辑中的潜在风险和被忽视的假设，帮助机构投资者做出更高信念的决策。
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构建 Vertex AI 搜索应用：一份综合指南
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2026-02-18
AI 赋能人力资源：利用 Amazon Bedrock 变革人才获取本文详细介绍了如何利用 Amazon Bedrock、知识库、AWS Lambda 等 AWS AI 服务构建一个端到端的人工智能驱动的招聘系统。通过自动化职位描述优化、候选人沟通和面试准备，该系统旨在提高招聘效率、可扩展性并确保公平性，使人力资源专业人员能够将精力集中在评估和面试关键环节。
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- AI行业应用
- AI工具应用
2026-02-18
LinqAlpha如何利用Amazon Bedrock上的“魔鬼代言人”评估投资论点本文介绍了LinqAlpha如何构建“魔鬼代言人”（Devil's Advocate）AI研究代理，该系统专门用于系统性地压力测试投资论点。通过利用Amazon Bedrock上的Claude 3.7和4.0 Sonnet模型，LinqAlpha实现了将耗时的手动尽职调查转化为快速、结构化的洞察，并确保了论点批判的审计性和严谨性。
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2026-02-17
LinqAlpha 如何利用 Amazon Bedrock 上的“魔鬼代言人”评估投资论点本文介绍了 LinqAlpha 如何利用 Amazon Bedrock 构建和扩展其创新的“魔鬼代言人”（Devil’s Advocate）AI 代理。该系统旨在系统化地压力测试投资论点，通过多智能体协作，将传统耗时的人工尽职调查转化为快速、结构化的反驳意见，有效揭示投资中的潜在风险和盲点。
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2026-02-12
Swann利用Amazon Bedrock为数百万物联网设备提供生成式AI能力本文详细介绍了安全解决方案先驱Swann如何利用Amazon Bedrock的生成式AI能力，解决其全球数百万物联网设备上面临的警报疲劳问题。通过实施分层模型策略、优化提示词工程和业务逻辑预筛选，Swann显著提升了通知的相关性、降低了运营成本，并将通知相关性提高了89%。
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2026-02-12
掌握 Amazon Bedrock 限制和可用性：全面指南本文深入探讨了在生产级生成式AI应用中，如何有效处理Amazon Bedrock返回的429 ThrottlingException和503 ServiceUnavailableException错误。我们提供了实用的策略和代码示例，包括指数退避、令牌感知限速、断路器模式以及跨区域故障转移，旨在帮助您构建高度可靠、用户体验出色的AI应用。
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2026-02-10
New Relic 利用 AWS 生成式 AI 转型生产力 New Relic 借助 AWS 的生成式 AI 服务，开发了 New Relic NOVA 助手，解决了工程师查找文档耗时过长的问题。通过集成 Amazon Bedrock、Kendra 等服务，NOVA 已将信息检索时间减少 95%，实现了自动化操作工作流，显著提升了企业生产力。
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2026-02-10
New Relic 利用 AWS 生成式 AI 变革生产力新 Relic 借助 AWS 生成式 AI 服务，构建了 New Relic NOVA 智能助手，成功将内部信息搜索时间缩短了 95%，并实现了复杂运营工作流程的自动化。本文深入探讨了其基于 Amazon Bedrock、Amazon Kendra 等服务的技术架构、开发历程以及关键的 RAG 优化策略。
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2026-02-07
Amazon Bedrock 上的结构化输出：符合 Schema 的 AI 响应 AWS 发布了 Amazon Bedrock 的结构化输出功能，通过受限解码实现符合 JSON Schema 的 AI 响应。此功能将应用开发从“生成后验证”转变为“直接构建”，开发者可信赖模型输出，构建零验证数据管道、可靠的智能体系统和简化的应用架构，无需编写复杂的重试逻辑来处理解析失败或类型不匹配的问题。
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2026-02-06
Associa如何利用GenAI IDP加速器和Amazon Bedrock革新文档分类北美最大的社区管理公司Associa每天处理数百万份文件，但缺乏高效的自动化分类系统。本文深入探讨了Associa如何与AWS合作，利用<em>生成式AI智能文档处理（GenAI IDP）加速器</em>和<em>Amazon Bedrock</em>，构建了一个高精度的AI文档分类系统，将文档分类准确率提升至95%，同时大幅降低了运营成本和人工处理时间。
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2026-02-05
利用生成式AI加速营销构思——第2部分：从历史参考资料生成定制营销图像本文深入探讨如何通过集成Amazon Bedrock、AWS Lambda和Amazon OpenSearch Serverless，利用历史营销活动资产来增强生成式AI图像创建能力。通过对历史图像进行元数据富集、向量化和语义搜索，系统能够保持品牌一致性，并根据过去的成功经验为新活动生成定制化、高效的营销图像。
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