Author: AWS Team

每个客户需要创建和管理的访问权限资源千差万别，为此 Cloud Foundations 近期新增“产品工厂”功能满足定制化的云上资源自动化创建和管理需求。在此我们可以把一套架构具体地视为一个“产品”。通过 JSON 格式定义产品，通过 Amazon Service Catalog 预置产品生成流水线管道，执行并批准流水线从而部署该产品至指定账户和区域。

基于大语言模型（LLM）的智能问答机器人在提升工作效率、降低运营成本等方面展现出巨大潜力，将其与办公应用（如钉钉）集成，可进一步优化企业员工的办公体验，本文将介绍如何利用亚马逊云科技的 Amazon Bedrock 服务构建智能问答机器人。

最近，随着人工智能技术的迅速发展，代码助手已经成为软件开发领域备受关注的工具。像 Amazon CodeWhi […]

1. 功能背景 1.1 功能需求 客户当前已经在 AWS 中部署了 Lambda 函数对内外部用户提供服务，其 […]

本实验将以 Amazon 的 PB 级数据仓库 Redshift 举例说明，对使用自然语言进行数据查询的三种方法进行展开介绍，对比分析，帮助用户根据不同的需求场景选择合适的方法。

在开发生成式 AI 应用程序时，大量客户纷纷寻求有关如何管理安全、隐私和合规性的指导。如果能在设计和架构阶段便发现并解决 LLM 漏洞、威胁和风险，团队就能专注于尽可能地实现生成式人工智能所带来的经济价值和生产力效益。清楚地认识风险可以提高生成式人工智能应用程序的透明度和可信度，推动实现更好的可观测性，能够更好地满足合规要求，并促使领导者做出明智的决策。

简介 2023 年 10 月 4 日，Amazon Elastic Kubernetes Service（Am […]

本博客将展示如何采用 Amazon DocumentDB 和 Amazon Bedrock 构建游戏行业产品推荐，博客中的 Demo 已经接入了目前最新的 Bedrock Claude 3 Sonnet 模型。Anthropic 目前的评估表明，Claude 3 模型系列在数学应用题解决（MATH）和多语言数学（MGSM）基准（目前用于大语言模型的关键基准）方面优于同类模型。另外我们使用了 Amazon Bedrock Titan 模型来生成向量，并使用 DocumentDB 将 Titan 生成的向量存储在 Amazon DocumentDB 数据库中，利用 DocumentDB Vector Search 的相似性向量搜索和 DocumentDB Text Search 全文检索功能实现 RAG 双路召回，并将 RAG 双路召回合并结果，返回给 Amazon Bedrock Claude 3 Sonnet，进行内容总结归并。

本文将介绍如何利用 Amazon Managed Workflows for Apache Airflow（MWAA）和 Amazon Batch，构建一个弹性、高效的系统，用于管理和执行 Bladed 载荷仿真任务。Bladed 是一种用于风能和风力涡轮机的仿真软件，对于模拟风力涡轮机在不同工况下的性能至关重要。通过结合 MWAA 和 Batch，我们可以实现任务的灵活调度和计算资源的高效利用，从而提高 Bladed 仿真的整体效率。

简介 我们于近日宣布可将 Credentials Fetcher 与 Amazon Elastic Conta […]