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以下是 Amazon Bedrock 相关的文章

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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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
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