亚马逊AWS官方博客

Amazon API Gateway 中 REST API 和 HTTP API 跨源资源共享的配置技巧

对于大多数 Cloudfront 日志场景，Kinesis Firehose 提供了一种简单、可靠且经济高效的解决方案。而对于有特殊需求或对成本有更高要求的场景, 本文提出一种使用 Lambda 函数可以带来更大的优化空间。

 我很高兴地宣布 EC2 Image Builder 支持 macOS。除了对 Windows 和 Linu […]

本文将 SD3 在 AWS 的主要使用方式做了总结，并针对性的提出其适用场景。

本文通过一个企业翻译应用案例，全面阐述了大语言模型应用从构思到上线的完整过程。文章讨论了业务场景发现与目标设定的重要性，分析了翻译应用面临的主要挑战，如专有名词翻译、长文本处理、翻译风格、准确度提升等。针对这些挑战，文章提出了使用定制模型、自省机制、专有词表、长文本拆解等解决方案。此外，还探讨了安全合规、部署策略、模型评估、用户反馈等重要考虑因素。最后，文章勾勒出一个通用的大语言模型应用架构，为企业构建和部署大语言模型应用提供了全面的参考框架。

 四个月前，我们在 Amazon Bedrock 中推出了 Anthropic 的 Claude 3.5，这 […]

本文介绍了一种在 AWS 中使用 AWS Network Firewall（NFW）检查和过滤私有子网出站流量的新部署架构，该方案无需变更现有 NAT 网关和公网业务子网，并能实现变更过程的零停机。

在这篇博客中，我们将讨论使用双路召回的方式来优化医疗文献检索。其一是利用大模型对所有医疗文献的摘要进行 embedding，输出的向量数据存储到向量数据库；用户检索时，把用户输入的医疗术语进行 embedding 向量化，在向量数据库中进行相似性检索，找到最相似的文档。其二是通过对文献的摘要提取关键字，存入 Aurora PostgreSQL 中并创建倒排索引，实现对用户输入进行全文检索。两种方法结合，提高文档召回的精确度，缩小上图中的 Medical data 的范围和尺寸，达到减少幻觉并降低 token 数的诉求。

 代理式工作流正迅速成为 AI 创新的基石，该服务使智能系统能够以类似人类解决问题的方式自主处理和优化复杂任 […]

背景 随着 IT 信息系统在各行各业的演进越来越快，用户对 IT 信息系统的依赖性越来越强，对 IT 信息系统 […]