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Amazon Bedrock in SageMaker Unified Studio
Entwicklung generativer KI-Anwendungen beschleunigen
Übersicht
Greifen Sie über SageMaker Unified Studio auf die Funktionen von Amazon Bedrock zu, um Ihre generativen KI-Anwendungen schnell zu erstellen und anzupassen. Über diese intuitive Oberfläche können Sie mit leistungsstarken Basismodellen (FMs) arbeiten und erweiterte Features wie Amazon-Bedrock-Wissensdatenbanken, Amazon-Bedrock-Integritätsschutz, Amazon Bedrock Agents und Amazon Bedrock Flows nutzen. In der sicheren Umgebung von SageMaker Unified Studio können Sie generative KI-Anwendungen schneller entwickeln und so sicherstellen, dass sie Ihren Anforderungen und Richtlinien für verantwortungsvolle KI entsprechen.
Mühelose generative KI-Entwicklung für alle Kompetenzstufen ermöglichen
Mit Amazon Bedrock in SageMaker Unified Studio können Sie generative KI-Anwendungen mithilfe einer einfachen, zugänglichen Umgebung entwickeln, die für Entwickler aller Qualifikationsstufen konzipiert ist. Die intuitive Oberfläche ermöglicht es Teams, effektiv zusammenzuarbeiten und gleichzeitig die Funktionen von Amazon Bedrock zu nutzen. Sie können auf kontrollierte Daten zugreifen, schnell Prototypen erstellen, iterieren und produktionsbereite generative KI-Anwendungen bereitstellen, die auf Ihre Geschäftsanforderungen zugeschnitten sind.
Benutzerdefinierte generative KI-Anwendungen erstellen
Passen Sie FMs an Ihre Anforderungen, Daten, Workflows und verantwortungsvollen KI-Standards an. Erstellen Sie mithilfe von Retrieval Augmented Generation (RAG) Wissensdatenbanken aus Ihren geschützten Datenquellen, um Ihre Modellantworten an die Geschäftsanforderungen anzupassen. Erstellen Sie Chat-Agentenanwendungen mithilfe von Agenten, fügen Sie Integritätsschutz für Sicherheit und Datenschutz hinzu und nutzen Sie erweiterte Features wie Prompt-Engineering, Funktionen und Abläufe – und das alles, ohne die zugrunde liegenden Services verwalten zu müssen.
Nahtlose Zusammenarbeit zwischen Stakeholdern
Mit Amazon Bedrock in SageMaker Unified Studio können Sie unabhängig vom Qualifikationsniveau nahtlos zwischen Geschäfts- und Technikteams zusammenarbeiten. Sie können generative KI-Anwendungen sicher erstellen, anpassen und gemeinsam nutzen und so eine vertrauenswürdige funktionsübergreifende Teamarbeit ermöglichen. Auf diese Weise können Ihre Teams verschiedene Lösungen erstellen, von der unternehmensspezifischen Inhaltsgenerierung bis hin zur Workflow-Automatisierung und Softwareentwicklung.
Leistungsstarke Modelle einfach bewerten und einführen
Greifen Sie über den generativen KI-Playground auf eine Vielzahl von leistungsstarken FMs führender KI-Unternehmen zu. Sie können verschiedene Modelle und Konfigurationen vergleichen, um deren Leistung einfach zu bewerten. Mithilfe der automatisierten Modellbewertung können Sie anhand von Leistungs-, Qualitäts- und Sicherheitsmetriken das beste Modell für Ihren Anwendungsfall identifizieren und auswählen.
Verantwortungsvollen KI-Integritätsschutz implementieren
Erstellen Sie Integritätsschutz und richten Sie Inhaltsfilter sowohl für Benutzereingaben als auch für Modellantworten ein, um angemessene Ergebnisse Ihrer generativen KI-App sicherzustellen. Passen Sie das Verhalten des Integritätsschutzes an, indem Sie die Filterstufen für verschiedene Kategorien anpassen und abgelehnte Themen hinzufügen, die mit Ihren Richtlinien für verantwortungsbewusste KI und den gewünschten Ausgaben übereinstimmen.
Kunden
Adastra
Wir entwickeln komplexe Datenanalytik-, ML- und GenKI-Anwendungen mit integrierter Daten-Governance und benutzerfreundlichen Oberflächen. Vor Amazon SageMaker Unified Studio war die Bereitstellung mehrerer Tools für die Daten- und Informations-Worker unserer Kunden größtenteils manuell und zeitaufwändig, und die Sicherstellung einer robusten Datenarchitektur war eine Herausforderung. Mit Amazon SageMaker Unified Studio können wir jetzt ein einziges Data-Worker-Tool für Dateningenieure und ML-Wissenschaftler bereitstellen. Wir automatisieren auch die Bereitstellung der Dateninfrastruktur, sodass wir den Prozess für unsere Kunden vereinfachen und ihr Erlebnis verbessern können.
Toyota Motor North America
Zur Bewältigung von isolierten Datensätzen, die in unseren Automobilbetrieben verteilt sind, implementieren wir Amazon SageMaker, um Daten aus unseren vernetzten Auto-, Vertriebs-, Fertigungs- und Lieferketteneinheiten zu vereinheitlichen und zu verwalten. Dieser Ansatz ermöglicht es uns, Daten mühelos zu suchen, zu entdecken und auszutauschen und so die Grundlage dafür zu schaffen, Qualitätsprobleme vorzubeugen, die Zufriedenheit unserer Kunden zu erhöhen und die Entwicklung generativer KI-Anwendungen zu vereinfachen.
