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以下是 Amazon Bedrock 相关的文章

2025-12-16
使用 Amazon Bedrock 运行生成式 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，面临扩展、安全和治理的新挑战。本文介绍生成式AI运维（GenAIOps），即DevOps原则在生成式AI中的应用，并展示如何使用Amazon Bedrock实现GenAIOps实践。重点讲解了如何演进DevOps架构、管理数据、建立开发环境和评估性能，为构建和扩展生产级生成式AI应用提供实用的实施策略。
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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 随着企业将生成式AI从实验推向生产，规模化、安全性和治理成为关键挑战。本文介绍了生成式AI运维（GenAIOps），它是DevOps原则在生成式AI解决方案中的应用。作为系列文章的第一部分，我们将重点介绍如何为Amazon Bedrock驱动的应用演进DevOps架构，并展示在不同采用阶段的实际实施策略，帮助您构建可靠、高效的GenAI应用。
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2025-12-16
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 企业正在将生成式AI从实验推向生产，面临规模化、安全和治理的新挑战。本文介绍了生成式AI运维（GenAIOps），它是DevOps原则在生成式AI解决方案中的应用。作为系列文章的第一部分，我们将重点介绍如何演进DevOps架构以实施GenAIOps实践，特别是在使用Amazon Bedrock消费基础模型（FM）时的具体策略。
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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 本文是关于Amazon Bedrock的GenAIOps系列的第一部分，重点介绍如何将DevOps原则应用于生成式AI工作负载，以实现规模化、安全和治理。了解如何从探索阶段过渡到生产阶段，并利用Bedrock的功能来管理数据、评估性能和将AI测试集成到CI/CD管道中。
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2025-12-12
使用 Langfuse 为 Amazon Bedrock AgentCore 实现可观测性本文深入探讨了如何将开源可观测性平台 Langfuse 与 Amazon Bedrock AgentCore 集成，以解决 AI 代理推理过程“不可见”的挑战。通过集成，用户可以获得对 AI 代理性能、交互和任务执行的深度洞察，从而更快地调试问题、优化成本。文章提供了使用 Strands 代理部署在 AgentCore Runtime 上的完整实施指南和代码示例。
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2025-12-12
使用 Langfuse 增强 Amazon Bedrock AgentCore 的可观测性随着AI智能体（Agent）的兴起，其复杂决策过程的“不可见性”对组织信任和调试构成了挑战。本文将深入介绍如何将开源可观测性平台Langfuse与Amazon Bedrock AgentCore集成，以获得对AI智能体性能的深度可见性。我们将通过一个使用Strands Agent部署在AgentCore Runtime上的完整案例，展示如何更快地调试问题、优化成本，并全面洞察智能体的执行路径、工具调用和模型交互。
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- AI基础/开发
- AI工具应用
2025-12-12
瑞士电信如何利用 Amazon Bedrock AgentCore 为客户支持和销售构建企业级智能体AI 本文深入探讨了瑞士电信（Swisscom）如何利用 Amazon Bedrock AgentCore 克服企业级AI智能体扩展的挑战。面对严格的数据保护法规和复杂的基础设施，瑞士电信通过 AgentCore 的运行时、身份、内存和 Strands Agents 框架，成功构建了安全、可扩展的客户支持和销售智能体，实现了开发加速和合规性保障。
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2025-12-12
Harmonic Security如何利用Amazon SageMaker、Amazon Bedrock和Amazon Nova Pro的低延迟微调模型改进其数据泄露检测系统网络安全公司Harmonic Security正在面临保护敏感数据与支持第三方生成式AI工具之间的挑战。本文详细介绍了他们如何与AWS生成式AI创新中心合作，利用Amazon SageMaker、Amazon Bedrock和Amazon Nova Pro微调ModernBERT模型，成功将数据泄露检测延迟从1-2秒降低到500毫秒以下，并在吞吐量和准确性方面实现了显著提升。
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2025-12-11
使用 Bedrock AgentCore 网关拦截器应用细粒度访问控制随着企业采用AI代理自动化工作流程，管理对组织内数千个工具的安全访问成为关键挑战。本文介绍了Amazon Bedrock AgentCore Gateway推出的新功能——网关拦截器，它提供了细粒度的安全、动态访问控制和灵活的Schema管理，解决了规模化部署中的安全和治理难题。
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- AI基础/开发
- AI工具应用
2025-12-10
使用 Bedrock AgentCore 网关拦截器实现细粒度访问控制随着企业采用AI代理自动化工作流，安全访问数千个工具成为关键挑战。本文介绍了Amazon Bedrock AgentCore Gateway新推出的网关拦截器功能，它提供了细粒度的访问控制、动态权限管理和灵活的Schema映射。通过拦截器，企业可以根据用户身份和执行上下文动态过滤工具可用性，并安全地管理多跳工作流中的身份上下文，确保最小权限原则。
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2025-12-10
Myriad Genetics如何利用AWS开源生成式AI智能文档处理加速器实现快速、准确且经济高效的文档处理本文深入探讨了Myriad Genetics如何与AWS生成式AI创新中心合作，利用Amazon Bedrock和Amazon Nova模型改造其文档处理流程。通过采用开源GenAI智能文档处理（IDP）加速器，Myriad显著降低了文档分类成本77%，将处理速度提高了80%，并将关键信息提取的准确率提升至与人工相当的水平，实现了快速、准确且经济高效的文档处理。
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2025-12-10
CBRE如何利用Amazon Bedrock实现统一的物业管理搜索和数字助手本文深入探讨了CBRE如何与AWS合作，通过集成Amazon Bedrock、Amazon OpenSearch Service等技术，成功改造了其PULSE系统。该方案实现了跨越结构化和非结构化数据的统一搜索与智能数字助手，大幅提升了物业管理专业人员的信息获取效率和数据分析能力，并强调了在AI驱动下的安全与性能优化。
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2025-12-10
康泰纳仕如何利用 Amazon Bedrock 加速合同处理和版权分析全球媒体巨头康泰纳仕（Condé Nast）面临着复杂的合同和版权管理挑战。本文详细介绍了康泰纳仕如何与AWS合作，利用Amazon Bedrock和Anthropic的Claude模型，构建了一个自动化的合同处理解决方案。该方案将合同分析时间从数周缩短到数小时，显著提高了效率、准确性，并释放了专家资源，使其能专注于战略性工作。
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2025-12-10
使用 Bedrock AgentCore 网关拦截器实现细粒度访问控制随着企业采用AI代理自动化工作流，安全访问成为关键挑战。AWS发布了Amazon Bedrock AgentCore Gateway的新功能——网关拦截器，它提供了细粒度的访问控制、动态权限管理和灵活的Schema转换能力。本文详细介绍了如何利用请求和响应拦截器，实现基于用户身份和上下文的工具访问过滤、数据保护以及安全的身份上下文传播。
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2025-12-10
Myriad Genetics如何利用AWS开源生成式AI智能文档处理加速器实现快速、准确且经济高效的文档处理本文深入探讨了Myriad Genetics如何通过与AWS生成式AI创新中心合作，利用Amazon Bedrock和Amazon Nova模型，使用开源的GenAI IDP加速器，彻底改造其医疗文档处理流程。该方案在提高准确性的同时，将文档分类成本降低了77%，处理速度提升了80%，并成功实现了关键信息提取的自动化，为医疗保健行业提供了高效、经济的文档处理范例。
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2025-12-09
利用 Amazon Nova 2 Lite 和 Amazon Quick Suite 创建智能保险核保代理本文介绍了如何利用Amazon Nova 2 Lite、Amazon Bedrock AgentCore和Amazon Quick Suite构建企业级的智能保险核保解决方案。该方案旨在解决数据孤岛、黑盒AI决策的合规性难题以及需要一致的自动化规则等挑战，通过自然语言交互实现可解释、可审计的风险评估和欺诈检测。
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2025-12-09
使用 MCP 将 API Gateway 连接到 AgentCore Gateway，以简化 AI 智能体工具交互本文介绍了如何使用多模型中心（MCP）将 Amazon API Gateway 连接到 Amazon Bedrock 中的 AgentCore Gateway，从而实现 AI 智能体工具调用的无缝集成。通过设置 REST API，开发者可以轻松地将自定义工具暴露给智能体，极大地简化了 AI 应用程序的开发流程，提高了工具交互的效率和灵活性。
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2025-12-04
AWS在AWS re:Invent大会上发布新功能，旨在简化企业定制LLM的创建过程在AWS re:Invent大会上，亚马逊云科技（AWS）宣布了Amazon Bedrock和Amazon SageMaker AI的新功能，重点是简化企业构建和微调定制化大型语言模型（LLMs）的流程。新推出的SageMaker无服务器模型定制和Bedrock中的强化微调功能，旨在降低企业创建差异化AI模型的门槛，即使在AWS尚未占据主导地位的AI模型市场中，也可能成为其竞争优势。
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2025-12-03
AWS在AWS re:Invent大会上为Amazon Bedrock AgentCore发布多项新功能在AWS re:Invent大会上，亚马逊云科技（AWS）宣布为其AI智能体平台Amazon Bedrock AgentCore带来多项新功能，旨在简化企业构建和监控AI智能体的过程。新特性包括引入Policy功能来设置智能体交互边界、增强AgentCore Memory以实现长期记忆，以及AgentCore Evaluations评估系统，以确保智能体的正确性与安全性。
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- AI新闻/评测
- AI工具应用
2025-12-03
AWS 首席执行官马特·加曼（Matt Garman）希望在人工智能时代重申亚马逊的云主导地位面对谷歌和微软的强劲追赶，AWS首席执行官马特·加曼阐述了他的核心战略：以超大规模提供更廉价、更可靠的AI服务。他认为AI正日益成为大型产品中的一项内嵌功能，而非独立实验，AWS正凭借Bedrock平台和自研模型巩固其在企业级AI部署中的领导地位。
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- AI新闻/评测
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