Startup Build Lösungen

Entwickelt für die Bedürfnisse von Startups

Erstellen Sie Ihr MVP mit Beispielcode und Anleitungen auf diesem zentralen Weg, um schneller bessere Ergebnisse zu erzielen.

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Entdecken Sie Startup-Lösungen von AWS und AWS-Partnern

Startups sind auf der Suche nach zuverlässigen AWS-Lösungen und architektonischer Anleitung für eine schnelle Entwicklung. Startup Build Solutions bietet AWS und von Partnern entwickelte Optionen mit zwei Bereitstellungsmethoden, die auf die unterschiedlichen Branchen- und Technologieanforderungen von Startups zugeschnitten sind. Melden Sie sich mit Ihrer AWS Builder ID an, um auf den Leitfaden zuzugreifen.

[GenAI] Claude-Code mit Amazon Bedrock

Leitfaden für die Nutzung von Claude-Code mit Amazon Bedrock

[Container] Erstellung mit Amazon EKS

Praktische Workshops für Amazon EKS

[GenAI] RAG mit S3-Vektoren

Beispiele für die Verwendung von S3-Vektoren für die RAG-Architektur

AWS-Datenbank-Kochbuch: von den Grundlagen bis zur Implementierung von GenKI

Ein Kochbuch zur nahtlosen Bereitstellung von relationalen Datenbanken in AWS

[Analytik] Aufbau einer kosteneffizienten Datenplattform

Beispiele für den Aufbau einer kosteneffizienten Datenplattform mit Amazon Athena und dbt

[Security] AWS Security Check mithilfe der CLI von Amazon Q Developer

Beispiele für die Verwendung der CLI von Amazon Q Developer zur Bewertung und Stärkung der Sicherheit von AWS-Konten

[Analytics] Null-ETL-Integrationen aufbauen

Beispiele, die veranschaulichen, wie Null-ETL-Integrationen erstellt werden

[GenAI] KI-Agenten erstellen

Beispiele, die veranschaulichen, wie ein KI-Agent entwickelt wird

[Operation] Implementieren von Beobachtbarkeit auf AWS

Leitfaden zum Implementieren von Beobachtbarkeit auf AWS

[Generative KI] MCP Server und Client erstellen

Beispiel für die Erstellung eines MCP-Servers und -Clients in AWS

[Analytik] Entwickeln von Datenanalytik mithilfe von Amazon DMS

Beispielarchitektur zum Entwickeln von Datenanalytik mithilfe von Amazon DMS

RAG mit Amazon-Bedrock-Wissensdatenbanken

Beispielarchitektur zum Erstellen eines RAG-Chatbots mithilfe der Amazon-Bedrock-Wissensdatenbanken

Web Analytics erstellen (Iceberg in AWS)

Beispiele, die veranschaulichen, wie Webprotokolle mit API Gateway erfasst und über Amazon Kinesis in S3 gespeichert werden.

NEU! Partner-Lösungen: Build Gen AI Anwendung mit MongoDB

Dieser Leitfaden stellt eine Referenzarchitektur für den Aufbau einer produktionsreifen generativen KI-Anwendung vor. Diese Architektur wurde mit Blick auf Startups entwickelt und nutzt: MongoDB Atlas, Amazon Bedrock, Langchain und Streamlit.

NEU! AWS-Lösungen: Bauen mit Amazon Bedrock

Erfahren Sie, wie Sie mithilfe von Basismodellen, die beim Verfassen von E-Mails, Zusammenfassen von Texten, Beantworten von Fragen, Erstellen von Chatbots, Kreieren von Bildern und Generieren von Code helfen, die Produktivität steigern. Zudem werden Sie praktische Erfahrungen beim Implementieren dieser Nutzungsmuster mithilfe von Bedrock-APIs, SDKs und Open-Source-Software wie LangChain und FAISS sammeln.

Assistent für Angebotsanfragen mit generativer KI hosten

Dieses Handbuch enthält den Code und die Infrastruktur als Code für einen Assistenten für Angebotsanfragen (RFP) mit generativer KI, der Amazon Bedrock und das AWS Cloud Development Kit (CDK) nutzt.

Anwendungen für generative KI erstellen

Beispiele, die veranschaulichen, wie Sie Ihre eigenen Gen-KI-Lösungen erstellen können.

Interne Microservices erstellen

Musterlösungen zum Erstellen von Anwendungen mithilfe von Microservice-Mustern.

Ereignisgesteuerte Anwendungen

Musterlösungen für die Erstellung ereignisgesteuerter Serverless-Anwendungen.

Automatisierung mit Machine Learning vorantreiben

Beispiele, die veranschaulichen, wie automatisierte Lösungen für Machine Learning mithilfe von AWS-KI-Services erstellt werden.

Analysieren Sie Daten über einen Data Lake

Beispiellösung für die Bereitstellung einer Data-Lake-Infrastruktur auf AWS mithilfe von CDK-Pipelines.

Semantische Suche in AWS

Beispiele, die veranschaulichen, wie die AWS-Infrastruktur für die semantische Suche und Beantwortung von Fragen in Dokumenten mit ML eingerichtet wird.

In Sekunden vom Konzept zur Cloud-fähigen Lösung

Starten Sie Ihr Projekt mit intelligenten Prompts und Automatisierungsagenten. Ganz gleich, ob Sie eine einfache Webanwendung erstellen oder komplexe Microservices skalieren, unsere von Experten entwickelten Ressourcen erzeugen produktionsreife AWS-Architekturen, die auf Ihre Bedürfnisse zugeschnitten sind. Kopieren Sie Prompts für KI-Tools oder laden Sie komplette Automatisierungs-Workflows herunter.