Author: AWS Team

本博客介绍使用 Lambda、ElastiCache、RDS For postgreSQL 实现基于 Langchain 的智能客服 SaaS 系统，解决问题包括： Lambda 中共享第三方依赖库的构建，安全隔离不同租户的资料库，为不同用户的保持历史会话记录，以及保护服务对外的安全访问避免恶意调用，和不同层级的企业客户进行分层和限流。本博客展示了智能客户的方案进行的 POC 测试，和可落地的代码参考。

本篇将继续下沉到具体行业进行场景以及实施案例的介绍。1）通用场景：基于企业内部知识库例如IT/HR信息的问答2）制造行业：装备维保知识库问答和售后客服 3）金融行业：智能客服和智能报告生成 4）教育行业：面向学生和面向学校的智能问答机器人 5）医疗行业：医疗论文论文信息检索。

基于 Loghub 实现跨区域构建全球一体化日志中心

本博文将探讨如何重构或重建零售订单管理系统，使用无服务器服务的异步事件驱动法帮助零售商提高弹性和可扩展性，以及专注创新。

本篇博文将重点介绍使用 C#和 Rust 语言编写的 Lambda 扩展，展示选择使用 Rust 编写 Lambda 扩展的优势。同时，还会解释如何优化 C#编写的 Lambda 扩展，实现三倍的性能提升。该解决方案也适用于您选择的其他编程语言。

本文介绍了利用 CloudFormation 的能力来封装 AWS 相关服务，并在部署时只需输入相应参数，即可快速搭建满足 CDN 或者 WAF 日志分析需求的服务架构。

基于 MQTT，如何简单高效的实现端到端、一站式解决“万物互联”的方案备受关注。 我们观察到，在工业物联网和车联网行业中，有诸多采用 EMQ 来实现端到端、一站式解决“万物互联”的方案，本文将为大家演示在亚马逊云平台上如何利用 EMQ 实现数据接入和展现。

在服装销售环节，广东志华软件科技有限公司通过 SageMaker 自建算法实现销售预测，帮助服装企业预测市场趋势，根据预测结果实现智能配货，节省因为缺货导致的调货成本，以及根据预测结果调整营销策略，从而更好地适应市场需求。

Amazon WorkSpaces Web 是 Amazon WorkSpaces 在 AWS 最终用户计算产品组合中提供的一项功能，可以按需预制和自动管理容量和扩展，与 AppStream 2.0 相比其专为促进安全、基于 Web 的工作负载而构建。本文将带领读者从 AWS 控制台以图形界面的方式快速配置 Amazon WorkSpaces Web。

客户在使用托管的 Amazon ElastiCache for Redis 时会根据业务的需求选择最合适的实例机型，本次测试主要是测试 Amazon ElastiCache for Redis 在集群模式多 AZ 部署时不同副本数、不同实例机型、有无工作负载的多种情况下集群故障转移、只读实例扩容和集群分片扩容所需的时间，为部署模式和实例机型选择提供指导。