Category: Artificial Intelligence

这篇文章探讨了构建企业级AI平台的重要性和方法。它提出了四步法：识别关键业务流程、评估所需 AI 能力、设计灵活可扩展的技术架构、培养人才并整合团队。文章详细介绍了一个七层架构框架，从基础设施到应用层。同时，提供了实施路线图，建议采用案例驱动、迭代式方法，逐步建立全面的 AI 生态系统，同时确保法律合规和风险管理。

语音界面对于在客户支持呼叫自动化、游戏、互动式教育和语言学习等不同领域提升客户体验至关重要。然而，在构建支持语 […]

现在，我们宣布，Pixtral Large 25.02 模型现已作为完全托管式无服务器产品在 Amazon B […]

自我们一年前推出 Amazon Bedrock Guardrails 以来，Grab、Remitly、KONE […]

本文主要介绍了利用 Amazon Bedrock Data Automation (BDA) 对视频数据进行自动化处理和检索的解决方案。BDA 为视频搜索提供了源数据，无服务器的架构为整体的设计提供了低成本的计算资源，后续的数据的存储选用 DocumentDB 也是希望可以用灵活地手段做 Json 数据处理。在 AI 模型的加持下，希望本文能够为 AI 与视频搜索提供了一种新思路。​

在 2024 年 re:Invent 上，我们宣布推出 Amazon Nova 模型，这是新一代基础模型（FM […]

在这篇博客文章中，我们将展示如何通过集成像 Amazon Q Developer 这样的智能 GenAI 工具来为单元测试，自动化测试场景快速、准确地生成测试用例，并以一些实际的代码用例， 来描述测试的最佳实践原则，以及 Amazon Q 如何能够在其中扮演重要的角色。

在农业现代化中，作物健康监测对保障粮食安全及提升农业效率意义重大。马铃薯种植广泛，其叶片健康鉴别极为关键。传统人工鉴别方式弊端多，而人工智能技术带来新途径。我们聚焦模型可行性验证，涵盖构建图像分类模型、比对视觉微调模型，以及用大语言模型协同给出防治建议。

制药行业客户面临多样化翻译难题，传统机器翻译存局限。我们为此开发基于 LLM 的智能翻译工作流，含简单、增强、专家三种模式，可适应不同场景，保持文档格式。本文探讨其设计执行，展示提升翻译效率与准确性的显著成效。

本文剖析 RAG 在电销话术生成中的工程化实践，聚焦生产级挑战：通过 Amazon Bedrock 构建知识库，结合 Dify 编排检索-生成链。针对海量文档检索瓶颈，提出多种优化思路——元数据自动过滤缩小搜索域、重排序模型、LLM 提炼高密度知识块，并基于查询分解机制应对复杂问题。