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SageMaker 融通式合作开发工作室中的 Amazon Bedrock
加快生成式人工智能应用程序的开发
概览
通过 SageMaker 融通式合作开发工作室访问 Amazon Bedrock 的功能，快速构建和自定义您的生成式人工智能应用程序。这个直观的界面允许您使用高性能基础模型（FM）并使用 Amazon Bedrock 知识库、Amazon Bedrock 防护机制、Amazon Bedrock 代理和 Amazon Bedrock 流等高级功能。您可以在 SageMaker 融通式合作开发工作室的安全环境中更快地开发生成式人工智能应用程序，确保符合您的要求和负责任的人工智能指南。
轻松实现跨技能等级的生成式人工智能开发
借助 SageMaker 融通式合作开发工作室中的 Amazon Bedrock，您可以通过专为各种技能水平的开发人员设计的简单易用的体验来开发生成式人工智能应用程序。直观的界面使团队能够在使用 Amazon Bedrock 功能的同时进行高效协作。您可以访问受管的数据，根据业务需求快速创建原型、迭代和部署生产就绪的生成式人工智能应用程序。
构建自定义生成式人工智能应用程序
自定义基础模型以满足您的要求、数据、工作流和负责任的人工智能标准。使用检索增强生成（RAG）从您的专有数据来源创建知识库，根据业务需求量身定制模型。使用代理构建聊天代理应用程序，添加用于保护和隐私的防护机制，并使用提示工程、函数和流程等高级功能，而无需管理底层服务。
利益相关者之间的无缝协作
使用 SageMaker 融通式合作开发工作室中的 Amazon Bedrock，无论技能水平如何，都可以在业务和技术团队之间进行无缝协作。您可以安全地构建、自定义和共享生成式人工智能应用程序，从而实现跨职能部门的可信团队合作。这可以帮助您的团队创建各种解决方案，从公司特定的内容生成到工作流自动化和软件开发。
轻松评估和采用高性能模型
通过生成式人工智能体验平台访问来自领先人工智能公司的各种高性能基础模型。您可以比较不同的模型和配置，轻松评估它们的性能。使用自动模型评测，您可以根据性能、质量和安全指标确定和选择最适合您的用例的模型。
实施负责任的人工智能防护机制
创建防护机制，并对用户输入和模型响应设置内容过滤器，以确保其生成式人工智能应用程序生成恰当的输出。通过调整不同类别的过滤级别和添加拒绝主题，以符合负责任的人工智能指南和所需的输出，以自定义防护机制行为。
客户
Adastra
我们使用内置的数据治理和用户友好的界面，构建复杂的数据分析、机器学习和生成式人工智能应用程序。在使用 Amazon SageMaker 融通式合作开发工作室之前，为客户的数据和信息工作程序部署多种工具主要是靠手动，而且非常耗时，同时也难以确保稳定的数据架构预置。现在，借助 Amazon SageMaker 融通式合作开发工作室，我们可以为数据工程师和机器学习科学家部署单一的数据工作程序工具。我们还在自动化数据基础设施的部署，使我们能够为客户简化流程并增强客户体验。
丰田汽车北美公司
为了解决分散在汽车业务中的孤立数据集问题，我们正在通过实施 Amazon SageMaker 帮助统一及管理我们的联网汽车、销售、制造和供应链部门的数据。借助这种方法，我们能够毫不费力地搜索、发现并共享数据，为预防质量问题奠定基础，提高客户满意度，并简化生成式人工智能应用程序的开发。
