概览
本指南展示了如何通过生成式人工智能助手即时获取见解。该助手可转变多种来源（包括 Web 文档、PDF、媒体文件和 YouTube 视频）的内容使用。使用
Amazon Bedrock 大型语言模型 (LLM) 和其他 AWS 服务，您可以上传文档或共享 URL，然后即时收到全面的摘要，而无需筛选大量内容。交互式聊天界面支持与人工智能助手进行实时对话，让您可以提出问题并深入探讨主题。所有互动和聊天会话均会保存以供将来参考，通过高效的信息管理提升您的工作效率。
工作原理
这些技术细节包含一张架构图，用于说明如何有效使用本解决方案。该架构图展示了关键组件及其相互作用，并逐步概述了架构的结构和功能。
自信地进行部署
为部署做好准备了吗？ 查看 GitHub 上的示例代码，了解详细的部署说明，以根据需要按原样部署或进行自定义部署。
Well-Architected 支柱
上面的架构图是按照 Well-Architected 最佳实践创建的解决方案示例。要做到完全的良好架构，您应该遵循尽可能多的 Well-Architected 最佳实践。
Amplify 通过提供强大的持续集成、持续部署（CI/CD）管道来简化开发和部署工作流程，从而帮助确保一致且自动化的部署。 Amazon Bedrock 支持与多个基础模型轻松集成。例如，本指南通过 Amazon Bedrock 实施 Anthropic 的大型语言模型，以处理输入文档和 Web URL、生成摘要并启用聊天功能。 此外，DynamoDB 还提供自动扩缩功能，可消除数据库管理的运营开销。
阅读卓越运营白皮书Amplify 提供内置 SSL/TLS 加密的安全托管，并通过 Amazon Cognito 实现身份管理，以进行可靠的身份验证和授权。借助 Amazon Bedrock，您可以完全控制用于自定义生成式人工智能应用程序基础模型的数据。该服务对传输中和静止的数据均进行加密，同时有助于确保数据的隔离和保护。在对基础模型进行微调时，Amazon Bedrock 会创建该模型的专用副本，防止数据与模型提供商共享或用于基础模型的改进。通过 AWS 身份和访问管理 (IAM)，您可以保持对资源访问的精确控制，管理相关资源的用户权限和登录功能。此外，DynamoDB 通过静止数据加密帮助确保数据安全。
阅读安全白皮书Amazon CloudWatch 监控本指南中配置的所有服务，收集指标并通过直观的仪表板显示这些指标，从而可以查看应用程序的运行状况和运行状态。CloudWatch 提供高级分析功能，可简化分布式系统的调试流程，从而提供对应用程序性能和底层服务行为的详细见解。
阅读可靠性白皮书Amplify 通过全球内容分发网络（CDN）分发和自动性能优化提供高性能的前端体验。 Amazon Bedrock 通过统一的 API 接口简化了对包括 AI21 Labs、Anthropic、Cohere、Meta、Mistral AI、Stability AI 和 Amazon 在内的行业领导者提供的高性能基础模型的访问。Claude 3 Sonnet 模型在智能和处理速度之间实现了最佳平衡，支持 200000 文本令牌的广泛上下文窗口，并保持 4096 的最大令牌限制。
阅读性能效率白皮书Amplify 采用即用即付模式，有助于使成本与实际使用量保持一致。Amplify 还提供内置的托管优化功能，以降低带宽成本。 Amazon Bedrock 对模型推理和自定义操作收费。该服务为推理功能提供两种不同的定价计划。第一种是按需和批量计划，支持按即用即付方式使用基础模型，无需基于时间的承诺；第二种是预置吞吐量计划，允许您预置特定的吞吐量级别以满足应用程序性能需求，但需基于时间的承诺。
阅读成本优化白皮书Amazon Bedrock 的统一 API 方法支持高效访问高性能基础模型，使您能够为可持续性计划选择最佳模型。这种整合的接入点在简化资源利用的同时，为注重可持续性的应用程序保持性能标准。本指南还使用 Amplify 自动扩缩功能，帮助确保仅在需要时使用计算资源，从而减少空闲容量。DynamoDB 具有按需容量模式，可扩展资源以匹配实际使用模式。
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