亚马逊AWS官方博客

Category: Application Integration

基于 GraphRAG 的汽车售后知识检索方案

本文提出一种基于 AWS 托管服务(Amazon Neptune、OpenSearch Serverless、Bedrock 等)构建的图谱增强 RAG(GraphRAG)智能维修知识助手参考架构,通过融合知识图谱的关系检索与向量数据库的语义检索,实现对汽车售后多模态维修文档的深度解析、实体抽取、混合检索及可溯源问答,有效解决维修知识难以即时获取和关联查询的痛点,并可推广至其他知识密集型领域。

基于 Amazon Bedrock 的企业级 AI 数字员工平台 ava me+ 实践

本文分享神州泰岳 ava me+企业数字员工平台如何构建在 AWS 云基础设施之上,形成一套”访问 → 应用 → 模型 → Agent 执行 → 数据 → DevOps → 安全”的云原生分层架构。通过 Amazon Bedrock 提供模型推理能力、Amazon ECS Fargate 承载弹性应用、隔离沙箱承载 Agent 代码执行,me+ 让企业无需自建大模型基础设施,仅通过浏览器即可雇佣、编排一支”数字员工团队”,把市场内容生产、客户咨询响应、运营日报周报、产品调研与竞品分析、跨部门流程协同等专业能力沉淀为可复用、可协作的 AI 岗位。

Story2Video 技术实践:从故事文本到可发布短视频的 AIGC Pipeline

内容创作团队常常面临一个问题:把一段故事线快速转成可发布的短视频,涉及脚本、分镜、配音、口型同步和字幕,链路长且难以维持一致性。在这篇文章中,我们向面向视频生成的架构师、AI 工程师和内容平台团队展示如何使用 Amazon Bedrock、ComfyUI 和 Fish-Speech 组合出一条端到端的 AIGC pipeline

快时尚电商行业智能体设计思路与应用实践(七)Amazon Bedrock AgentCore Runtime 深度解析和场景分析

在本文中,我们将介绍 AgentCore Runtime,这是 AgentCore 的核心组件,它使您能够使用”任何框架和模型”,安全、大规模地部署和运行高效的 Agent。对于快时尚电商企业而言,这意味着您可以快速构建智能客服 Agent 处理海量咨询、部署穿搭推荐 Agent 提升转化率、运行库存管理 Agent 优化供应链,所有这些都具备实际部署所需的规模、可靠性和安全性。