什么是 Amazon Bedrock？
Amazon Bedrock 是一项完全托管的服务，通过单个 API 提供来自 AI21 Labs、Anthropic、Cohere、Luma（即将推出）、Meta、Mistral AI、poolside（即将推出）、Stability AI 和 Amazon 等领先人工智能公司的高性能基础模型（FM），并提供通过安全性、隐私性和负责任的人工智能构建生成式人工智能应用程序所需的一系列广泛功能。使用 Amazon Bedrock，您可以轻松试验和评估适合您的使用案例的热门 FM，通过微调和检索增强生成（RAG）等技术利用您的数据对其进行私人定制，并构建使用您的企业系统和数据来源执行任务的代理。由于 Amazon Bedrock 是无服务器的，因此您无需管理任何基础设施，并且可以使用已经熟悉的 AWS 服务将生成式人工智能功能安全地集成和部署到您的应用程序中。
客户如何利用 Amazon Bedrock 上的生成式人工智能进行创新
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Amazon Bedrock 演示
观看本视频，了解 AWS 数据和人工智能副总裁 Swami Sivasubramanian 如何通过演示重点介绍如何在企业内部使用 Amazon Bedrock，利用数据构建生成式人工智能应用，从而创造全新的客户体验。
构建生成式人工智能应用程序所需的一切
各种领先的基础模型（FM）可供选择
Amazon Bedrock 可帮助您快速适应并利用最新的生成式人工智能创新，轻松访问来自 AI21 Labs、Anthropic、Cohere、Luma（即将推出）、Meta、Mistral AI、poolside（即将推出）、Stability AI 和 Amazon 等领先人工智能公司的高性能 FM 选项。此外，Amazon Bedrock Marketplace 让您在完全托管的端点上发现、测试和使用 100 多种热门新兴的专业 FM。无论您选择哪种模型，Amazon Bedrock 的单一 API 访问都可以让您灵活地使用不同的 FM，并且只需最少的代码更改即可升级到最新的模型版本。
使用您的数据私下调整模型
模型定制有助于提供差异化和个性化的用户体验。要为特定任务自定义模型，只需简单几步即可使用自己的标记数据集私下微调 FM。通过微调和持续预训练，Amazon Bedrock 可以制作一个只有您可以访问的基础 FM 的单独副本，并且您的数据不会用于训练原始基础模型。
提供更相关的 FM 响应
为了向 FM 提供最新的专有信息，组织使用了检索增强生成（RAG），该技术涉及从公司数据来源获取数据以及使用这些数据丰富提示，从而提供更相关和更准确的响应。Amazon Bedrock 知识库是一项完全托管式 RAG 功能，让您能够使用上下文和相关的公司数据自定义 FM 响应。Amazon Bedrock 知识库可自动执行完整的 RAG 工作流程，包括摄取、检索、提示增强和引用，让您无需编写自定义代码以集成数据来源和管理查询。对于包含多模态数据的非结构化数据来源，您可以配置 Amazon Bedrock 知识库来解析、分析和提取有意义的见解。要无缝处理复杂的多模态数据，您可以选择 Bedrock Data Automation 或基础模型作为解析器。对于结构化数据来源，Amazon Bedrock 知识库提供内置的托管自然语言到结构化查询语言的转换功能，可让用户直接从来源中检索数据，无需移动或预处理数据。
跨公司系统执行复杂任务
Amazon Bedrock 代理使用公司系统和数据来源来规划和执行多步骤任务，从回答客户有关产品可用性的问题到接受订单，不一而足。借助 Amazon Bedrock，只需简单几步即可创建代理，方法是先选择 FM 并为其提供对企业系统、知识库和 AWS Lambda 函数的访问权限，以便安全地执行您的 API。代理会分析用户请求并自动调用必要的 API 和数据来源来完成请求。Amazon Bedrock 代理提供增强的安全性和隐私性，无需设计提示、管理会话上下文或手动编排任务。
从非结构化多模态内容中自动为人工智能驱动的应用程序生成实用的见解
Amazon Bedrock Data Automation 可简化从文档、图像、音频和视频等非结构化多模态内容中生成有价值的见解，可实现以快速且经济高效的方式构建强大的生成式人工智能应用程序，并自动执行 IDP、媒体分析和 RAG 工作流程。这些见解包括关键时刻的视频摘要、不当图像内容的检测和复杂文档的自动分析，等等。您可以自定义输出内容，根据特定业务需求量身定制见解。Bedrock Data Automation 还整合了输出数据的置信度分数和视觉定位，可减轻幻觉并提高结果可靠性。
