亚马逊AWS官方博客

提示词工程是一种高效灵活的技术,通过设计合理的提示,可以激发大型语言模型中蕴含的知识,从而在下游任务中获得良好的生成质量。本文全面介绍了提示词工程的基本原理、设计方法，以及在不同任务场景下的应用实践，包括直接提示、链式提示、图谱提示、生成类提示和集成式提示等 16 种技术。提示词工程为大型语言模型的应用开辟了广阔的前景，将与其他人工智能技术相互融合，构建更加智能、高效和人性化的人机交互系统。

本文将探讨如何基于 EKS Pod 自定义网络和 Karpenter 来构建特定业务 Pod 的子网隔离方案，以满足用户对网络安全、业务隔离和系统灵活性需求。

本文介绍了通过 Lyra Starter Game UE5 Dedicated Server 在不同机型上压测的性能表现，展示了 Graviton 4 实例在 UE Dedicated Server 应用下的极致性价比，欢迎更多的 UE 开发者测试 Amazon Web Service Graviton 4 实例并感受它带来的性价比提升。

这个解决方案演示了如何使用亚马逊个性化服务（Amazon Personalize）为 Amazon Pinpoint 生成高度个性化的客户细分。它利用机器学习来分析客户数据，如产品互动和属性，以识别对特定产品类别或属性感兴趣的细分群体。通过自动化工作流程完成 Amazon Personalize 模型训练，生成用户细分，并将其导入 Amazon Pinpoint。营销人员可以随后创建有针对性的活动和旅程，通过电子邮件、推送通知和短信等渠道与细分用户进行互动。

此解决方案通过多项 AWS 服务，包括 AWS VPC、AWS transit gateway、AWS NetworkFirewall，完成了以下流量管控目标： 1. 所有跨 VPC 通信的流量都经过东西向防火墙审查； 2. 所有互联网入站/出站流量均经过南北向防火墙审查。

 今天，我们宣布推出 AWS Parallel Computing Service（AWS PCS），这是一 […]

本文展示如何在 Windows 上使用 UE5 Engine Editor 进行跨平台编译，生成在亚马逊云科技 Graviton 4 实例上运行的 Dedicated Server。

在这篇博客中，我们将使用纽约出租车的测试数据，用来模拟一个实时交易数据，将实时数据写入 Amazon Aurora，并通过 Zero-ETL 技术将数据同步到 Amazon Redshift，在 Redshift 中对数据进行聚合，然后将聚合后的数据，再回写到 Aurora，使用 Aurora 来进行实时的汇总和查询。

本文介绍了 Amazon Lex 的新生成式 AI 功能以及和 Amazon Connect 结合提供智能语音客服功能具体的配置过程。通过应用大型语言模型（LLM），Amazon Lex 能够理解更复杂的问题，并提供更自然、更人性化的回答。Lex 提供的新生成式 AI 功能包括：描述性机器人构建、辅助槽位解析，训练话语生成以及 AMAZON.QnAItent 自动构建。

日本 AWS 用户组（JAWS-UG）举办了以“无国界”为主题的 2024 年 JAWS PANKRATION […]