亚马逊AWS官方博客

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推出新一代 Amazon OpenSearch 无服务器,用于构建您的代理式人工智能应用程序

今天,我们宣布推出新一代 Amazon OpenSearch 无服务器,这是一款完全托管的搜索与向量引擎,专为构建人工智能代理的客户打造。新一代 OpenSearch 无服务器的每秒请求量可从零扩至数千,并在空闲时恢复至零,相较于按峰值容量预置的传统 OpenSearch 服务集群,成本可降低高达 60%。

认识我们最新的 AWS 大侠 – 2026 年 5 月

我们很高兴欢迎四位杰出的社区领袖成为我们最新的 AWS 大侠。这些人体现了协作和知识共享精神,使 AWS 社区蓬勃发展。从构建人工智能驱动的工具来帮助其他构建者浏览 AWS re:Invent,到领导拉丁美洲一些最大的 AWS 社区,再到通过博客和活动分享深厚的云架构专业知识。他们致力于通过教育、指导和社区组织提升他人,这激发了世界各地的构建者的灵感。

Amazon Bedrock 推出新的高级提示优化和迁移工具

今天,我们宣布推出 Amazon Bedrock Advanced Prompt Optimization,这是一款新工具,可用于优化 Amazon Bedrock 上任何模型的提示,同时将原始提示与最多 5 个模型的优化提示进行比较。通过新的提示优化,您可以迁移到新模型或提高当前模型的性能。您可以对提示进行测试,确保在已知使用案例中看不到这些提示的任何回归,还可以改进性能不佳的任务。

Amazon Redshift 推出带有集成数据湖查询引擎的基于 AWS Graviton 的 RG 实例

今天,我们宣布推出 Amazon Redshift RG 实例,这是一个由 AWS Graviton 提供支持的新实例系列。RG 实例提供更好的性能,运行数据仓库工作负载的速度最高可达 RA3 实例的 2.2 倍,而每个 vCPU 的价格则低 30%。借助这些实例的集成数据湖查询引擎,您可以通过单个引擎在数据仓库和数据湖中运行 SQL 分析,其性能最高可达适用于 Apache Iceberg 的 RA3 的 2.4 倍,速度最高可达适用于 Apache Parquet 的 RA3 的 1.5 倍。 Redshift RG 实例集速度、成本效率和集成数据湖查询引擎于一身,非常适合处理当今分析和代理式人工智能工作负载的高查询量和低延迟要求。