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以下是 Amazon Bedrock 相关的文章

2026-01-17
面向多智能体编排模式的高级微调技术：来自亚马逊大规模实践的经验总结本文深入探讨了亚马逊在处理高风险企业级应用时采用的高级大语言模型（LLM）微调和后训练技术。文章揭示了如何通过微调实现显著的业务成果，如亚马逊药房将危险药物错误减少了33%。内容涵盖了从SFT到GRPO、DAPO、GSPO等前沿推理优化方法的演进，并结合亚马逊内部的真实案例（如药房、全球工程服务和A+内容），提供了一个在AWS上选择合适微调技术的决策框架和参考架构。
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2026-01-16
亚马逊AMET支付团队如何利用Strands Agents加速测试用例生成亚马逊AMET支付团队过去每月需花费一周时间手动生成测试用例。为解决这一痛点，他们开发了SAARAM，一个结合Amazon Bedrock和Strands Agents SDK的多智能体AI解决方案。该方案通过模仿资深测试人员的认知流程，将测试用例生成时间从一周缩短至数小时，同时利用结构化输出显著降低了AI的幻觉问题，实现了测试覆盖率和效率的双重提升。
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2026-01-16
使用 Amazon Bedrock 护栏保护生成式 AI 应用程序本文演示了如何利用 Amazon Bedrock 护栏（Guardrails）为企业构建的自定义多提供商生成式 AI 网关添加集中式安全措施。通过使用 Amazon Bedrock 的 ApplyGuardrail API，您可以为 Amazon Bedrock 和第三方 LLM（如 Azure OpenAI）强制执行一致的提示安全和敏感数据保护策略，从而实现负责任的生成式 AI 应用。
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- AI新闻/评测
- AI工具应用
2026-01-16
使用 Amazon Bedrock 构建由生成式 AI 驱动的业务报告解决方案本文介绍了如何使用 Amazon Bedrock 构建一个生成式 AI 驱动的企业报告撰写助手，以解决传统报告流程耗时、低效和格式不一致的问题。该解决方案基于无服务器架构，集成了 Lambda、API Gateway 和 Bedrock，能自动化生成报告、提供实时反馈和专业润色，显著提高企业内部沟通和决策效率。
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2026-01-16
亚马逊AMET支付团队如何利用Strands智能体加速测试用例生成亚马逊AMET支付团队曾耗费大量人力进行手动测试用例生成。为解决这一效率瓶颈，他们引入了基于Amazon Bedrock和Strands Agents SDK构建的SAARAM多智能体AI解决方案。该方案通过模仿人类专家的认知工作流，将测试用例生成时间从一周缩短到几小时，同时利用结构化输出来显著减少模型幻觉，实现了质量与效率的双重提升。
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2026-01-15
AutoScout24如何利用Amazon Bedrock构建Bot Factory以标准化AI智能体开发欧洲领先的汽车市场平台AutoScout24正在通过构建企业级的“Bot Factory”来标准化AI智能体开发。本文详细介绍了他们如何利用Amazon Bedrock、AgentCore和Strands SDK等AWS服务，将零散的AI实验转化为可复用、安全且可扩展的生产框架，并成功部署了首个内部支持机器人，显著提升了工程团队的效率。
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2026-01-14
保护 Amazon Bedrock 跨区域推理：地域性和全局性考量本文深入探讨了Amazon Bedrock跨区域推理（CRIS）的安全考量和最佳实践。了解地理性和全局性CRIS配置的差异，以及如何使用IAM和SCP来满足数据驻留和合规性要求，确保大规模生成式AI应用的安全部署。
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2026-01-10
使用 AWS 生成式 AI 服务进行文本和音频情感分析：方法、挑战与解决方案本文探讨了如何利用 AWS 的生成式 AI 服务（如 Amazon Bedrock 和 Amazon Transcribe）实现文本和音频的情感分析。我们将深入研究多模态数据处理的挑战，并提供利用大型语言模型 (LLM) 进行精确情感分类的解决方案，包括提示工程和数据预处理技巧。
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2026-01-10
Beekeeper 如何利用 Amazon Bedrock 优化用户个性化体验面对大型语言模型（LLM）的快速演进，Beekeeper 构建了一个基于 Amazon Bedrock 的动态评估系统，用于持续测试和优化模型与提示词组合。该系统通过实时排行榜和用户反馈，自动为特定用例选择最佳选择，实现了质量、成本和速度的平衡，成功优化了面向一线员工的个性化服务。
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2026-01-09
使用 Amazon Bedrock 数据自动化和护栏检测及编辑个人身份信息本文介绍了如何利用Amazon Bedrock数据自动化（BDA）和护栏（Guardrails）构建一个自动化的解决方案，用于高效检测和编辑海量邮件内容及附件中的个人身份信息（PII）。该方案整合了文本和图像内容处理，确保数据隐私合规，并提供可选的React前端界面以供安全审阅。
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2026-01-09
使用 Amazon Bedrock 扩展 Flo Health 的医疗内容审核规模（第 1 部分） Flo Health 正在利用 Amazon Bedrock 和生成式 AI 开发“医疗自动化内容审核与修订优化解决方案”（MACROS），以大规模验证其女性健康内容的准确性。本文是系列文章的第一部分，详细介绍了该概念验证（PoC）的初始目标、解决方案概述和架构，重点展示了如何利用 AI 提升医疗知识的时效性和准确性。
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2025-12-25
使用 Amazon Bedrock 数据自动化以编程方式创建智能文档处理 (IDP) 解决方案本文深入探讨如何结合使用 Strands SDK、Amazon Bedrock AgentCore、知识库和 Bedrock Data Automation (BDA) 来构建一个智能文档处理 (IDP) 解决方案。通过一个 Jupyter 笔记本，用户可以上传多模态业务文档，并利用 BDA 解析和检索相关上下文，以增强到基础模型的提示词，实现自动化文档洞察提取。
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2025-12-24
超越思维链：在Amazon Bedrock上使用草稿链（Chain-of-Draft）本文深入探讨了“草稿链”（Chain-of-Draft, CoD）这一创新的提示词技术，旨在解决生成式AI部署中质量、成本和延迟的平衡难题。CoD借鉴了人类解决问题的模式，通过限制每一步推理的词数（最多5个词），显著减少了代币使用量（最高达75%）和延迟（最高达78%），同时保持了与传统思维链（CoT）相当的准确性。我们展示了如何在Amazon Bedrock和AWS Lambda上实现CoD，为优化LLM推理成本提供了一条高效的路径。
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- AI新闻/评测
- AI工具应用
2025-12-23
超越思维链：在 Amazon Bedrock 上使用“草稿链” 随着企业扩展生成式AI的部署，平衡质量、成本和延迟成为关键挑战。本文深入探讨了“草稿链”（Chain-of-Draft, CoD）这一创新提示技术，它能显著减少高达75%的Token使用量和超过78%的延迟，同时保持与传统思维链（CoT）相当的准确性。通过在Amazon Bedrock和AWS Lambda上的实际部署，我们将展示如何优化LLM交互成本和提升响应速度。
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2025-12-23
使用 Strands 的 AI Agent 增强 GenAI IDP 加速器的文档分析能力本文介绍了如何集成 Strands 的 AI Agent 到 Amazon 的 GenAI IDP 加速器中，以显著增强文档分析能力。通过利用 Strands 的智能代理，用户可以实现更高级的文档理解、数据提取和自动化工作流，从而加速企业级文档处理的效率和准确性。
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2025-12-23
使用 Amazon Bedrock 构建用于预测性维护中根本原因诊断的多模态生成式 AI 助手本文详细介绍了如何利用 Amazon Bedrock 构建一个多模态生成式 AI 助手，该助手专为预测性维护场景设计，能够对设备故障进行根本原因诊断。通过结合文本、图像等多种数据源，AI 助手能更准确地分析问题，加速故障排除，提升工业运维效率。
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2025-12-17
使用 Amazon Bedrock 运维生成式 AI 工作负载并扩展到数百个用例 – 第 1 部分：GenAIOps 本文是关于生成式 AI 运营（GenAIOps）的系列文章第一部分，重点介绍了如何将 DevOps 原则应用于 Amazon Bedrock 驱动的生成式 AI 工作负载。我们将探讨 GenAIOps 如何帮助企业应对扩展、安全性和治理等挑战，并展示在探索、生产和重塑三个阶段中实施关键实践的策略。
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2025-12-17
利用 Amazon Bedrock 上的 TwelveLabs Marengo 解锁视频理解能力本文深入探讨了如何利用 Amazon Bedrock 上的 TwelveLabs Marengo 模型，通过其创新的多向量架构实现对复杂视频内容的高级理解。我们将展示如何结合 Amazon OpenSearch Serverless 构建高效的视频语义搜索和分析解决方案，实现超越传统元数据匹配的智能内容发现能力。
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2025-12-17
塔塔电力CoE如何利用Amazon SageMaker AI和Amazon Bedrock构建可扩展的AI驱动太阳能电池板检测解决方案本文深入探讨了塔塔电力（Tata Power）如何与Oneture Technologies合作，利用AWS服务（包括Amazon SageMaker AI和Amazon Bedrock）构建了一个革命性的AI驱动太阳能电池板安装检测系统。该方案解决了传统手动检测耗时长、可扩展性差和质量不一致的痛点，实现了超过90%的准确率和80%的复检率下降，加速了清洁能源的推广。
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2025-12-16
使用 Amazon Bedrock 运营生成式 AI 工作负载并扩展到数百个用例 - 第 1 部分：GenAIOps 企业正快速将生成式AI从实验推向生产部署。本文是关于GenAIOps（将DevOps原则应用于生成式AI）系列的第一部分，重点介绍如何使用Amazon Bedrock实施GenAIOps实践。文章详细阐述了从DevOps到GenAIOps的转变，对比了两个生命周期的实践扩展，并介绍了探索阶段的关键步骤，包括数据管理、环境搭建和性能评估。
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