亚马逊AWS官方博客
Category: Artificial Intelligence
使用 Amazon Q Developer CLI 调用 MCP Server 实现 AWS Support 案例自动创建
如何从零开始搭建 MCP server 并注册到 Amazon Q Developer CLI中,通过自建的 MCP server 扩充了 Q Developer CLI 的能力,增强了运维的自动化的工作效率 。
基于 Agentic AI + Amazon Redshift MCP Server 实现 Agentic Data Analysis
本文探讨和验证 Agentic AI 与 Amazon Redshift MCP Server 的结合如何实现 Agentic Data Analysis,并展望这一技术在未来数据分析领域的潜力和发展方向。
基于 Amazon OpenSearch Service 与 DeepSeek 构建知识库问答应用
将 Amazon OpenSearch Service 与 DeepSeek 模型相结合,企业可以构建一个既智能又安全的知识库系统。这种架构不仅保障了数据主权,还能根据企业特定需求进行定制化训练,打造真正契合企业文化和业务场景的智能助手。在本文中,我们将详细探讨如何利用 Amazon OpenSearch Service 和 DeepSeek 模型在亚马逊云科技中国区快速构建一个企业级知识库应用,从技术选型、架构设计到实际部署,为您提供一套可落地的实施方案。
认识 SwiftChat:一款跨平台、高性能的 AI 助手应用程序
SwiftChat 是一款以 Amazon Bedrock 为核心,LLMs 为核心驱动的多模态 AI 聊天应用,以其出色的性能、多平台支持和丰富功能集成而广受好评。本文将深入分析 SwiftChat 的架构设计、技术实现、用户体验特点及其在各种场景下的应用价值,特别是在教育、企业演示、开源定制和日常工作助手方面的优势。
使用 Amazon Bedrock Agents 加速生物标志物的分析和发现
该博文旨在介绍基于 Amazon Bedrock Agents 搭建多模态生物标志物分析工作流程。
Amazon Bedrock 上的模型擂台赛:Nova、Claude,谁是最强图片/视频审核大模型?
本文将探讨如何使用亚马逊云科技上提供的生成式 AI 大模型进行视频以及图像内容审核。本文将使用相同的视频图像审核测试数据集,从审核准确率、误报率、漏报率等多项指标全面评估亚马逊云科技 Amazon Bedrock 上三款多模态大模型的表现差异,这包括亚马逊自研大模型 Nova 系列的 Lite 和 Pro 模型、Anthropic 的 Claude 3.7 Sonnet 模型,对比分析不同模型在色情内容和暴力内容审核场景下的优势,为您选择和构建合适的基于大模型的内容审核解决方案提供洞见与参考。
AWS 一周综述:Amazon Nova Premier、Amazon Q 开发者版、Amazon Q CLI、Amazon CloudFront、AWS Outposts 等(2025 年 5 月 5 日)
上周,我前往泰国参加了曼谷 AWS Summit。这是一场充满活力且激动人心的活动。我们设立了开发者休息室,开 […]
提升开发运维效率:原力棱镜游戏公司的 Amazon Q Developer CLI 实践
本文介绍原力棱镜游戏公司利用 Amazon Q Developer CLI 提升开发运维效率的实践。通过案例展示其在 EKS 集群管理、微信小程序转型等场景的应用优势,提出明确意图、迭代交互、审核生成内容等最佳实践建议,推动业务创新。
基于 AWS 构建音视频直播审核方案
1. 前言 随着互联网内容形态的多样化发展,用户生成内容(UGC)呈现爆发式增长。社交平台、直播、短视频、语聊 […]
在 AWS 上一键部署 DeepSeek 蒸馏模型
介绍 亚马逊云科技一直在持续关注客户需求与技术发展,并为客户提供丰富且有深度的模型。随着 DeepSeek V […]