Amazon Bedrock SSS

Amazon Bedrock aracıları; geliştiricilerin, çok çeşitli kullanım örnekleri için karmaşık görevleri tamamlayabilen ve tescilli bilgi kaynaklarına dayalı güncel cevaplar sunabilen üretici yapay zeka tabanlı uygulamalar oluşturmasını kolaylaştıran, tam olarak yönetilen yeteneklerdir. Sadece birkaç kısa adımla Amazon Bedrock aracıları, herhangi bir manuel kodlama yapmadan görevleri otomatik olarak parçalar ve bir düzenleme planı oluşturur. Aracı, bir API aracılığıyla şirket verilerine güvenli bir şekilde bağlanır, verileri otomatik olarak makine tarafından okunabilir bir formata dönüştürür ve en doğru yanıtı oluşturmak için isteği ilgili bilgilerle artırır. Aracılar daha sonra kullanıcının isteğini yerine getirmek için API'leri otomatik olarak çağırabilir. Örneğin bir üretim şirketi, envanter seviyelerini, satış verilerini, tedarik zinciri bilgilerini izlemeyi otomatikleştiren ve verimliliği en üst düzeye çıkarmak için en uygun yeniden sipariş noktalarını ve miktarlarını önerebilen üretici yapay zeka uygulaması geliştirmek isteyebilir. Tam yönetilen yetenekler olarak Amazon Bedrock aracıları, sistem entegrasyonu ve altyapı tedarik yönetiminin farklılaşmamış yükünü ortadan kaldırarak geliştiricilerin, kuruluşları genelinde üretici yapay zekayı tam anlamıyla kullanmalarına olanak tanır.

Amazon Bedrock aracılarını kullanarak FM'leri şirketinizin veri kaynaklarına güvenli bir şekilde bağlayabilirsiniz. Bilgi tabanıyla, Amazon Bedrock'taki FM'lerin, FM'yi sürekli olarak yeniden eğitmeden modelin daha alakalı, bağlama özgü ve doğru yanıtlar üretmesine yardımcı olan ek verilere erişimini sağlamak için aracıları kullanabilirsiniz. Kullanıcı girdisine dayanarak, aracılar uygun bilgi tabanını belirler, ilgili bilgileri alır ve bilgileri girdi istemine ekler ve modeli tamamlamak için daha fazla bağlam bilgisi verir.

Amazon Bedrock aracıları; üretkenliği artırmanızı, müşteri hizmetleri deneyiminizi geliştirmenizi veya iş akışlarını otomatikleştirmenizi (sigorta taleplerini işleme koyma gibi) sağlayabilir.

Aracılar sayesinde geliştiriciler, özel kod yazmadan izleme, şifreleme, kullanıcı izinleri, sürüm oluşturma ve API çağrı yönetimi için kesintisiz destekten yararlanabilirler. Amazon Bedrock aracıları, kullanıcı tarafından talep edilen görevlerin istem mühendisliğini ve düzenlemesini otomatikleştirir. Geliştiriciler, geliştirilmiş bir kullanıcı deneyimi için aracının oluşturduğu istem şablonunu esas alabilir. Kullanıcı girişini, düzenleme planını ve altyapı modeli yanıtını güncelleyebilirler. İstek şablonuna erişim sayesinde geliştiriciler, Agent düzenleme üzerinde daha iyi kontrole sahiptir.

Tamamen yönetilen aracılar sayesinde altyapıyı sağlama veya yönetme konusunda endişelenmenize gerek kalmaz ve uygulamaları daha hızlı bir şekilde üretime taşıyabilirsiniz.

Amazon Bedrock tarafından işlenen her müşteri içeriği, Amazon Bedrock'ı kullanmakta olduğunuz AWS Bölgesinde bekleme durumunda şifrelenir ve depolanır.

Hayır. Kullanıcı girdileri ve model çıktıları, model sağlayıcılarıyla paylaşılmaz.

Amazon Bedrock, güvenlik ve gizlilik gereksinimlerini desteklemek için çeşitli özellikler sunar. Amazon Bedrock; Fedramp Orta, Hizmet Kuruluş Denetimi (SOC), Uluslararası Standartlar Teşkilatı (ISO), Sağlık Sigortası Taşınabilirlik ve Sorumluluk Yasası (HIPAA) uygunluğu gibi ortak uyumluluk standartları kapsamındadır ve müşteriler Bedrock'ı Genel Veri Koruma Tüzüğü (GDPR) uyarınca kullanabilirler. Amazon Bedrock, SOC 1, 2 ve 3 raporlarının kapsamına dahil edilmiştir ve müşterilerin güvenlik kontrollerimiz hakkında fikir edinmelerini sağlar. AWS kontrollerimizin kapsamlı üçüncü taraf denetimleriyle uyumluluğu gösteriyoruz. Amazon Bedrock; ISO 9001, ISO 27001, ISO 27017, ISO 27018, ISO 27701, ISO 22301 ve ISO 20000 standartlarına yönelik ISO Uyumluluğu kapsamındaki AWS hizmetlerinden biridir. Amazon Bedrock, en iyi uygulamaların kullanımını ve AWS bulut tekliflerinin güvenlik durumunu doğrulayan CSA Security Trust Assurance and Risk (STAR) Seviye 2 sertifikasına sahiptir. Amazon Bedrock ile içeriğiniz temel modelleri geliştirmek için kullanılmaz ve herhangi bir model sağlayıcıyla paylaşılmaz. Verilerinizi internet trafiğine maruz bırakmak zorunda kalmadan Amazon VPC'den Amazon Bedrock'a özel bağlantı kurmak için AWS PrivateLink'i kullanabilirsiniz.

 

Hayır. AWS ve üçüncü taraf model sağlayıcıları Amazon Nova'yı, Amazon Titan'ı veya üçüncü taraf modellerini eğitmek için Amazon Bedrock'a girdi olarak verilen veya Amazon Bedrock'tan çıktı olarak alınan müşteri verilerini kullanmaz.

Amazon Bedrock, çalışma zamanı hizmetleri için SDK'ları destekler. iOS ve Android SDK'larının yanı sıra Java, JS, Python, CLI, .Net, Ruby, PHP, Go ve C++ hem metin hem de konuşma girişini destekler.

Akış tüm SDK'lerde desteklenir.

Güncel fiyatlandırma bilgileri için lütfen Amazon Bedrock fiyatlandırması sayfasına bakın.

Amazon Bedrock, AWS Destek sözleşmenize bağlı olarak Geliştirici Desteği, İşletme Desteği ve Kurumsal Destek planları kapsamında desteklenir.

Girdi ve çıktı belirteçlerini takip etmek için CloudWatch ölçümlerini kullanabilirsiniz.

Amazon Bedrock ile FM'leri gizli olarak özelleştirebilir ve verilerinizin nasıl kullanıldığını ve şifrelendiğini kontrol edebilirsiniz. Amazon Bedrock, temel altyapı modelinin (FM) ayrı bir kopyasını oluşturur ve modelin bu özel kopyasını eğitir. İstemler dahil verileriniz, bir istemi tamamlamak için kullanılan bilgiler ve altyapı modeli (FM) yanıtları. Özelleştirilmiş altyapı modelleri (FM), API çağrısının işlendiği bölgede kalır.

Amazon Titan Text Express ve Amazon Bedrock'ta Amazon Titan modelleri için sürekli ön eğitim başlattık. Sürekli ön eğitim, büyük miktarlarda etiketlenmemiş veri kullanarak bir Amazon Titan temel modelinde ön eğitime devam etmenize olanak tanır. Bu tür bir eğitim, modeli genel bir etki alanı kitaplığından tıp, hukuk, finans vb. gibi daha spesifik bir etki alanı kitaplığına uyarlarken Amazon Titan temel modelinin becerilerinin çoğunu koruyacaktır. 

İşletmeler belirli bir etki alanındaki görevler için modeller oluşturmak isteyebilir. Temel modeller, söz konusu alanda kullanılan teknik jargon konusunda eğitilmemiş olabilir. Bu nedenle, doğrudan temel modelde ince ayar yapılması, doğru sonuçlar elde etmek için büyük miktarda etiketli eğitim kaydı ve uzun bir eğitim süresi gerektirir. Bu yükü hafifletmek amacıyla müşteri sürekli ön eğitim işi için büyük miktarlarda etiketlenmemiş veri sağlayabilir. Bu iş Amazon Titan temel modelini yeni etki alanına uyarlayacaktır. Daha sonra müşteri, önemli ölçüde daha az etiketli eğitim kaydı ve daha kısa eğitim süresiyle yeni önceden eğitilmiş özel modele aşağı akış görevlerine göre ince ayar yapabilir. 

Amazon Bedrock sürekli ön eğitim ve ince ayarlama çok benzer gereksinimlere sahiptir. Bu nedenle hem sürekli ön eğitimi hem de ince ayarlamayı destekleyen birleşik API'ler oluşturmayı seçiyoruz. API'lerin birleştirilmesi öğrenme eğrisini azaltır ve müşterilerin uzun süren işleri takip etmek için Amazon EventBridge, eğitim verilerini almak için Amazon S3 entegrasyonu, kaynak etiketleri ve model şifrelemesi gibi standart özellikleri kullanmasına yardımcı olur. 

Sürekli ön eğitim, Amazon Titan modellerinin temel işlevselliğini korurken Amazon Titan modellerini etki alanınıza özgü verilerinize kolayca uyarlamanıza yardımcı olur. Sürekli ön eğitim işi oluşturmak için Amazon Bedrock konsoluna gidin ve "Özel Modeller" ögesine tıklayın. İki sekmesi olan özel model sayfasına gideceksiniz: Modeller ve Eğitim işleri. Her iki sekme de sağda bir "Modeli Özelleştir" açılır menüsü sağlar. "Sürekli Ön Eğitim İşi Oluştur" bölümüne gitmek için açılır menüden "Sürekli Ön Eğitim" seçeneğini seçin. Kaynak modelini, adı, model şifrelemesini, giriş verilerini, hiper parametreleri ve çıktı verilerini sağlayın. Ek olarak iş için AWS Kimlik ve Erişim Yönetimi (IAM) rolleri ve kaynak politikalarıyla ilgili ayrıntıların yanı sıra etiketler sağlayabilirsiniz.

Amazon Bedrock'a özel olan Amazon Titan model ailesi, Amazon'un iş dünyasında yapay zeka ve makine öğrenimi konularındaki 25 yıllık yenilik yapma deneyimlerini bir araya getiriyor. Amazon Titan altyapı modelleri (FM), müşterilere tam olarak yönetilen bir API aracılığıyla çok çeşitli yüksek performanslı görüntü modeli, çok modlu model ve metin modeli seçenekleri sunar. Amazon Titan modelleri AWS tarafından oluşturulur ve büyük veri kümeleri üzerinde önceden eğitilerek çeşitli kullanım örneklerini desteklemek için oluşturulmuş güçlü, genel amaçlı modeller haline gelir ve aynı zamanda yapay zekanın sorumlu kullanımını destekler. Bunları olduğu gibi kullanın veya kendi verilerinizle özel olarak kişiselleştirin. Amazon Titan hakkında daha fazla bilgi edinin.

Amazon Titan altyapı modellerini (FM) geliştirmek ve eğitmek amacıyla işlenen veriler hakkında daha fazla bilgi edinmek için Amazon Titan Model Eğitimi ve Gizlilik sayfasını ziyaret edin.

Web'den, Amazon Simple Storage Service (Amazon S3), Confluence (ön izleme), Salesforce (ön izleme), SharePoint (ön izleme) gibi depolardan içerik alabilirsiniz. Ayrıca, desteklenmeyen kaynaklardan akış verilerini veya verileri programlı olarak alabilirsiniz. Ayrıca Redshift veri deposu ve AWS Glue veri kataloğu gibi yapılandırılmış veri kaynaklarınıza da bağlanabilirsiniz.

Amazon Bedrock Bilgi Tabanları, doğal dili eyleme geçirilebilir SQL sorgularına dönüştürmek ve verileri almak için SQL'e yönetilen Doğal Dil sağlar ve bu kaynaklardan gelen verileri kullanarak uygulama oluşturmanıza olanak tanır.

Evet, oturum bağlam yönetimi yerleşiktir ve uygulamalarınızın birden çok etkileşimde bağlamı korumasına olanak tanır ve bu da çok dönüşlü konuşmaları desteklemek için gereklidir.

Evet, alınan tüm bilgiler alıntıları içerir, şeffaflığı artırır ve üretilen yanıtlarda halüsinasyon riskini en aza indirir.

Amazon Bedrock Bilgi Tabanları, çok modlu veri işlemeyi destekleyerek geliştiricilerin resimler, grafikler, diyagramlar ve tablolar dahil olmak üzere hem metin hem de görsel verileri analiz eden üretken yapay zeka uygulamaları oluşturmasına olanak tanır. Model yanıtları, metne ek olarak görsel öğelerden elde edilen içgörülerden yararlanabilir ve daha doğru ve bağlamsal olarak alakalı cevaplar sağlayabilir. Ek olarak, yanıtlar için kaynak atıfta bulunması, yanıtlarda şeffaflığı ve güveni artıran görsel öğeler içerir.

Amazon Bedrock Bilgi Tabanları, resimler, tablolar, grafikler ve diyagramlar içerebilen PDF formatında görsel açıdan zengin belgeleri işleyebilir. Yalnızca görüntü verileri için Bedrock Bilgi Tabanları, JPEG ve PNG gibi standart görüntü formatlarını destekleyerek kullanıcıların metin tabanlı sorgulara dayalı olarak alakalı görüntüleri alabilecekleri arama özelliklerini etkinleştirir.

Müşterilerin Bedrock Bilgi Tabanları için üç ayrıştırma seçeneği vardır. Yalnızca metin işleme için, yerleşik varsayılan Bedrock ayrıştırıcısı ek ücret ödemeden kullanılabilir, çok modlu veri işlemenin gerekli olmadığı durumlar için idealdir. Amazon Bedrock Veri Otomasyonu (BDA) veya altyapı modelleri, çok modlu verileri ayrıştırmak için kullanılabilir. Daha fazla bilgi için ürün belgelerine bakın. 

Amazon Bedrock Bilgi Tabanları, içerik karşılaştırması, hata işleme, aktarım hızı kontrolü ve şifreleme gibi çeşitli iş akışı karmaşıklıklarını ele alarak verilerinizin AWS'nin katı güvenlik standartlarına göre güvenli bir şekilde işlenmesini ve yönetilmesini sağlar.

Amazon Bedrock'ta Model Değerlendirmesi yalnızca birkaç kısa adımda kullanım durumunuz için en iyi altyapı modelini (FM) değerlendirmenize, karşılaştırmanıza ve seçmenize olanak tanır. Amazon Bedrock, otomatik değerlendirme ve insan değerlendirmesi seçenekleri sunar. Doğruluk, sağlamlık ve toksisite gibi önceden tanımlanmış ölçümlerle otomatik değerlendirmeyi kullanabilirsiniz. Samimiyet, stil ve marka sesine uyum gibi öznel veya özel ölçümler için insan değerlendirme iş akışlarını kullanabilirsiniz. İnsan değerlendirmesi için kurum içi çalışanlarınızı veya AWS tarafından yönetilen bir ekibi gözden geçirici olarak kullanabilirsiniz. Amazon Bedrock'ta Model Değerlendirmesi, dahili seçilmiş veri kümeleri sağlar veya kendi veri kümelerinizi getirebilirsiniz.

Otomatik değerlendirmeleri kullanarak doğruluk, sağlamlık ve toksisite gibi önceden tanımlanmış çeşitli ölçümleri değerlendirebilirsiniz. Samimiyet, alaka düzeyi, stil ve marka sesine uyum gibi öznel veya özel ölçümler için insan değerlendirme iş akışlarını da kullanabilirsiniz.

Otomatik değerlendirmeler, mevcut altyapı modellerinin listesini standart kriterlere (doğruluk, toksisite ve sağlamlık gibi) göre hızlı bir şekilde daraltmanıza olanak tanır. İnsan temelli değerlendirmeler genellikle insan yargısını gerektiren ve otomatik değerlendirmelerin bulunmayabileceği (marka sesi, yaratıcı niyet, samimiyet gibi) daha nüanslı veya öznel kriterleri değerlendirmek için kullanılır.

Seçilmiş dahili veri kümelerini kullanarak veya kendi istem veri kümelerinizi getirerek Amazon Bedrock modellerini doğruluk, sağlamlık ve toksiklik gibi ölçümler için hızlı bir şekilde değerlendirebilirsiniz. İstek veri kümeleriniz çıkarım için Amazon Bedrock modellerine gönderildikten sonra model yanıtları her boyut için değerlendirme algoritmalarıyla puanlanır. Arka uç motoru, bireysel hızlı yanıt puanlarını özet puanlar olarak toplar ve bunları anlaşılması kolay görsel raporlar aracılığıyla sunar.

Amazon Bedrock, birkaç kısa adımda insan incelemesi iş akışları oluşturarak şirket içi çalışanlarınızı getirmenize veya modelleri değerlendirmek için AWS tarafından yönetilen bir uzman ekibini kullanmanıza olanak tanır. Amazon Bedrock'ın sezgisel arabirimi sayesinde insanlar beğenme veya beğenmeme simgesine tıklayarak, 1 ila 5 ölçeğinde derecelendirerek, birden çok yanıt arasından en iyisini seçerek veya istemleri derecelendirerek model yanıtlarını inceleyebilir ve geri bildirim verebilir. Örneğin, bir ekip üyesine iki modelin aynı isteme nasıl yanıt verdiği gösterilebilir ve kendisinden daha doğru, alakalı veya stilistik çıktılar gösteren modeli seçmesi istenebilir. Talimatları ve düğmeleri ekibinizin değerlendirme Kullanıcı Arayüzünde görünecek şekilde özelleştirerek sizin için önemli olan değerlendirme kriterlerini belirtebilirsiniz. Ayrıca örnekleri ve model değerlendirmesinin genel amacını içeren ayrıntılı talimatlar da sağlayabilirsiniz, böylece kullanıcılar çalışmalarını buna göre ayarlayabilirler. Bu yöntem, insan yargısı veya daha nüanslı konu uzmanlığı gerektiren ve otomatik değerlendirmelerle kolayca değerlendirilemeyen öznel kriterleri değerlendirmek açısından kullanışlıdır.

Amazon Bedrock bütünlük korumaları, kullanım örneklerinize ve sorumlu yapay zeka politikalarınıza dayalı olarak üretici yapay zeka uygulamalarınız için önlemler uygulamanıza yardımcı olur. Bütünlük Korumaları, istenmeyen ve zararlı içeriği filtreleyerek kullanıcılar ile altyapı modelleri (FM) arasındaki etkileşimi kontrol etmeye yardımcı olur ve yakın gelecekte kimliği tanımlayabilecek bilgileri (PII) düzenleyerek üretici yapay zeka uygulamalarında içerik güvenliğini ve gizliliğini artıracaktır. Belirli kullanım örneklerine göre uyarlanmış farklı yapılandırmalara sahip birden fazla bütünlük koruması oluşturabilirsiniz. Ek olarak bütünlük korumalarıyla, müşteri tanımlı politikaları ihlal edebilecek kullanıcı girdilerini ve altyapı modeli (FM) yanıtlarını sürekli olarak izleyebilir ve analiz edebilirsiniz.

Bütünlük korumaları, üretici yapay zeka uygulamalarınızı korumaya yardımcı olacak bir dizi politika tanımlamanızı sağlar. Bir bütünlük korumasında aşağıdaki politikaları yapılandırabilirsiniz.

• Bağlamsal temellendirme denetimleri: Yanıtların kaynak bilgilerinde temellendirilmemesi (ör. olgusal olarak yanlış veya yeni bilgiler) ve kullanıcının sorgusu veya talimatıyla alakasız olması durumunda halüsinasyonların algılanmasına ve filtrelenmesine yardımcı olur.
• Otomatik Akıl Yürütme denetimleri: Oluşturulan içerikteki olgusal yanlışlıkları tespit etmeye yardımcı olur, düzeltmeler önerir ve Otomatik Akıl Yürütme Politikası adı verilen bilginin yapılandırılmış, matematiksel bir temsiline göre kontrol ederek yanıtların neden doğru olduğunu açıklar.
• İçerik filtreleri: Nefret, hakaret, cinsel, şiddet, suistimal ve istem saldırıları gibi kategoriler arasında zararlı metin içeriğini algılamak ve filtrelemek için eşikleri yapılandırmanıza yardımcı olur. Ek olarak, içerik filtreleri bu kategorilerdeki zararlı görüntü içeriğini algılayabilir ve filtreleyebilir, böylece güvenli çok modlu uygulamalar oluşturmaya yardımcı olur.
• Reddedilen konular: Uygulamanız bağlamında istenmeyen bir dizi konu tanımlamaya yardımcı olur. Örneğin, bir çevrim içi bankacılık asistanı, yatırım tavsiyesi vermekten kaçınacak şekilde tasarlanabilir.
• Kelime filtreleri: Kullanıcı girdilerinde ve altyapı modeli (FM) tarafından oluşturulan yanıtlarda engellenecek bir dizi kelime tanımlamanıza yardımcı olur.
• Hassas bilgi filtresi: FM tarafından oluşturulan yanıtlarda düzeltilebilen bir dizi PII gibi hassas bilgilere tepki vermenize yardımcı olur. Kullanım durumuna bağlı olarak Bütünlük Korumaları, PII içeren bir kullanıcı girişini engellemenize de yardımcı olabilir.

Amazon Bedrock Bütünlük Korumaları, Amazon Bedrock'ta desteklenen FM'ler, ince ayarlı modeller ve Amazon Bedrock dışındaki kendi kendine barındırılan modeller dahil olmak üzere çok çeşitli modellerle çalışır. Kullanıcı girişleri ve model çıktıları, ApplyGuardrail API kullanılarak üçüncü taraf ve kendi kendine barındırılan modeller için bağımsız olarak değerlendirilebilir. Amazon Bedrock Bütünlük Korumaları, sorumlu yapay zeka politikalarınızla uyumlu üretken yapay zeka uygulamaları oluşturmak amacıyla Amazon Bedrock Temsilcileri ve Amazon Bedrock Bilgi Tabanları ile de entegre edilebilir

AWS, aşağıdaki genel kullanıma sunulan Amazon üretken yapay zeka hizmetlerinin üretici çıktısından kaynaklanan telif hakkı talepleri için sınırsız fikri mülkiyet (IP) tazminatı sunar: Amazon Titan modelleri, ve Hizmet Koşulları Bölüm 50.10'da listelenen diğer hizmetler ("Tazmin Edilen Üretken Yapay Zeka Hizmetleri"). Bu, müşterilerin, müşteri tarafından sağlanan girdilere veya diğer verilere yanıt olarak Tazmin Edilen Üretici Yapay Zeka Hizmetleri tarafından oluşturulan çıktıdan kaynaklı telif hakkı ihlaline yönelik üçüncü taraf iddialarından korunduğu anlamına gelir. Müşteriler ayrıca hizmetleri, ihlale neden olacak verileri girmeyerek veya bir Hizmetin filtreleme özelliklerini devre dışı bırakmayarak sorumlu bir şekilde kullanmalıdır.

Her biri farklı kullanıma hazır korumalara sahip beş bütünlük koruması politikası mevcuttur

• İçerik filtreleri: Cezai suçlar dahil olmak üzere nefret, hakaret, cinsel, şiddet ve istem saldırısı adı verilen jailbreak ve prompt saldırısı gibi kullanıma hazır 6 kategoriye sahiptir. Her kategori, saldırganlık açısından metin ve görsel içeriği için daha fazla özelleştirilmiş eşiklere (düşük/orta/yüksek) sahip olabilir.
• Reddedilen konu: Müşterinin basit doğal dil açıklaması kullanarak tanımlayabileceği özelleştirilmiş konulardır
• Hassas bilgi filtresi: 30'dan fazla kullanıma hazır PII ile birlikte gelir. Müşterinin hassas olan özel bilgileri eklenerek daha da özelleştirilebilir.
• Kelime filtreleri: Küfür filtrelemesi olarak anılır ve özel kelimelerle daha da özelleştirilebilir.
• Bağlamsal temellendirme denetimleri: Model yanıtını doğrulamak üzere kaynak bilgilerin referans olarak kullanılabileceği RAG, özetleme ve konuşma uygulamaları için halüsinasyonları tespit etmede yardımcı olabilir.

Her biri farklı kullanıma hazır korumalara sahip beş bütünlük koruması politikası mevcuttur

• İçerik filtreleri: Cezai suçlar dahil olmak üzere nefret, hakaret, cinsel, şiddet ve istem saldırısı adı verilen jailbreak ve prompt saldırısı gibi kullanıma hazır 6 kategoriye sahiptir. Her kategori, saldırganlık açısından daha fazla özelleştirilmiş eşiklere (düşük/orta/yüksek) sahip olabilir.
• Reddedilen konu: Müşterinin basit doğal dil açıklaması kullanarak tanımlayabileceği özelleştirilmiş konulardır
• Hassas bilgi filtresi: 30'dan fazla kullanıma hazır PII ile birlikte gelir. Müşterinin hassas olan özel bilgileri eklenerek daha da özelleştirilebilir.
• Kelime filtreleri: Küfür filtrelemesi olarak anılır ve özel kelimelerle daha da özelleştirilebilir.
• Bağlamsal temellendirme denetimleri: Model yanıtını doğrulamak üzere kaynak bilgilerin referans olarak kullanılabileceği RAG, özetleme ve konuşma uygulamaları için halüsinasyonları tespit etmede yardımcı olabilir.

Temel modeller yerel korumalara sahiptir ve bunlar her modelle ilişkili varsayılan korumalardır. Bu yerel korumalar, Amazon Bedrock bütünlük korumalarının bir parçası DEĞİLDİR. Amazon Bedrock bütünlük korumaları, müşteri tarafından uygulama gereksinimlerine ve sorumlu yapay zeka politikalarına göre isteğe bağlı olarak uygulanabilen ek bir özelleştirilmiş koruma katmanıdır.

Amazon Bedrock bütünlük korumalarının bir parçası olarak, sosyal güvenlik numarası ve telefon numarası algılama, 30'dan fazla kullanıma hazır kimliği tanımlayabilecek bilgilerin bir parçasıdır. Tam listeye buradan ulaşabilirsiniz.

Amazon Bedrock bütünlük korumalarını kullanmak için ayrı bir maliyet vardır. Hem girdi hem de çıktılara uygulanabilir. Fiyatlandırma bölümüne buradan ulaşabilirsiniz. İçerik filtreleri ile görüntü desteğinin fiyatı (şu anda genel ön izlemede) genel kullanılabilirlik (GA) sırasında duyurulacaktır.

Amazon Bedrock bütünlük korumalarını kullanmak için ayrı bir maliyet vardır. Hem girdi hem de çıktılara uygulanabilir. Fiyatlandırma bölümüne buradan ulaşabilirsiniz.

Evet. Amazon Bedrock Bütünlük Koruması API'leri, müşterilerin otomatik testler çalıştırmasına yardımcı olur. "Test durumu oluşturucu" aracını, üretimde bütünlük korumaları dağıtmadan önce kullanmak isteyebilirsiniz. Henüz yerel bir test durumu oluşturucu yok. Bütünlük korumaları, üretim trafiğinin sürekli izlenmesi adına her girdi ve çıktı için tüm ihlallerin ayrıntılı günlüklerini sağlar. Böylece müşteriler, kendi üretici yapay zeka uygulamalarında giren ve çıkan her girdiyi ayrıntılı olarak izleyebilir. Bu günlükler CloudWatch veya S3'te saklanabilir ve müşterilerin gereksinimlerine göre özel panolar oluşturmak için kullanılabilir.

Otomatik Akıl Yürütme Politikası kullanarak yapılan Otomatik Akıl Yürütme denetimleri, hem içerikteki doğru iddiaları hem de olgusal yanlışlıkları gösterebilir. Hem doğru hem de yanlış ifadeler için, Otomatik Akıl Yürütme denetimi, çıktısı için doğrulanabilir, mantıksal açıklamalar sağlar. Otomatik Akıl Yürütme denetimi, bir Politika oluşturmak için bir etki alanı uzmanının önceden katılımını gerektirir ve yalnızca kuralları tanımlayan içeriği destekler. Öte yandan, Bedrock Bütünlük Koruması’ndaki Bağlamsal temellendirme denetimleri, üretilen içeriğin herhangi bir ek ön çalışma gerektirmeden bir bilgi tabanından girdi olarak sağlanan belgeleri yakından takip etmesini sağlamak için makine öğrenimi tekniklerini kullanır. Hem Otomatik Akıl Yürütme Denetimleri hem de Bağlamsal Temellendirme, Bütünlük Koruması API çıktısında geri bildirimlerini sağlar. Oluşturulan içeriği güncellemek için geri bildirimi kullanabilirsiniz.

Amazon Bedrock Marketplace, müşterilerine Amazon Bedrock'ın sunucusuz FM'lerine ek olarak 100'den fazla popüler, yeni ortaya çıkan veya özel model sunar, böylece müşteriler üretken yapay zeka uygulamalarını kolayca oluşturabilir ve optimize edebilirler. Amazon Bedrock konsolunda müşteriler, çeşitli sağlayıcılar tarafından sunulan geniş bir FM kataloğunu keşfedebilecekler. Ardından, bu modelleri tam olarak yönetilen uç noktalara dağıtabilirsiniz ve burada istediğiniz sayıda bulut sunucusu ve bulut sunucusu türünü seçebilirsiniz. Modeller devreye alındıktan sonra, modellere Amazon Bedrock'ın Invoke API'si aracılığıyla erişilebilir. Sohbet ayarlı, metinden metne modeller için müşteriler, FM farklılıklarını özetleyen ve tek bir parametre değişikliğiyle model geçişini sağlayan birleşik bir API olan yeni Converse API'mizi kullanabilir. Uygun olduğunda, modeller Amazon Bedrock Oyun Alanı, Temsilciler, Bilgi Tabanları, İstem Yönetimi, İstem Akışları, Bütünlük Korumaları ve Model Değerlendirmesi ile kullanılabilir.

Üretken yapay zeka endüstrisi yenilik yapmaya devam ettikçe hızla ortaya çıkan güçlü modellerden yararlanmak için Amazon Bedrock Marketplace'i kullanmalısınız. Piyasaya çıkış süresini hızlandırabilecek, doğruluğunu artırabilecek veya üretken yapay zeka iş akışlarınızın maliyetini azaltabilecek, benzersiz gereksinimlerinize göre uyarlanmış popüler, yeni ortaya çıkan ve özel modellere hızlı bir şekilde erişebilir ve bunları devreye alabilirsiniz. Modellere Bedrock'ın birleşik API'leri aracılığıyla erişebilir ve Bedrock'ın Converse API'si ile uyumluysa, bunları Temsilciler, Bilgi Tabanları ve Bütünlük Korumaları gibi Bedrock araçlarıyla yerel olarak kullanabilirsiniz. Amazon Bedrock Marketplace'i Amazon Bedrock'ın sunucusuz modellerine kolayca tek bir yerden bağlayabilirsiniz.
 

Sunucusuz Amazon Bedrock modelleri ile birlikte Amazon Bedrock Marketplace model listelerini arayabileceğiniz Bedrock konsolundaki Amazon Bedrock Model Catalog sayfasına gitmeniz yeterlidir.. Kullanmak istediğiniz Amazon Bedrock Marketplace modelini seçtikten sonra Model Ayrıntıları sayfasından modele abone olabilir ve sağlayıcı tarafından belirlenen EULA'yı ve fiyat(lar)ı kabul edebilirsiniz. Genellikle birkaç dakika süren abonelik tamamlandıktan sonra, Model Ayrıntısı sayfasında Dağıt'a tıklayarak veya API'leri kullanarak modeli tam olarak yönetilen bir SageMaker uç noktasına dağıtabilirsiniz. Dağıtım adımında, iş yükünüzü karşılamak için istediğiniz bulut sunucusu sayısını ve bulut sunucusu türünü seçebilirsiniz. Tipik olarak 10-15 dakika süren uç nokta kurulduktan sonra, modelin Bedrock'ın Converse API'si ile uyumlu olması koşuluyla, uç noktaya çıkarım çağrıları yapmaya başlayabilir ve modeli Bedrock'ın gelişmiş araçlarında kullanabilirsiniz.

Özel Model İçe Aktarma (Mistral, Mixtral, Flan ve Llama2/3/3.1/3.2) tarafından desteklenen mimarilere sahip modeller SageMaker'da ince ayarlanabilir ve Özel Model İçe Aktarma yoluyla Amazon Bedrock'ta kullanılabilir hale getirilebilir. Özel Model İçe Aktarma tarafından desteklenmeyen modellere yine de SageMaker'da ince ayar yapılabilir. Ancak, bu modellerin ince ayarlanmış versiyonu Amazon Bedrock'ta kullanılamaz.

Bedrock Veri Otomasyonu Nedir? Amazon Bedrock Veri Otomasyonu, üretken yapay zeka uygulamalarının geliştirilmesini kolaylaştıran ve belgeler, görüntüler, ses ve videolar içeren iş akışlarını otomatikleştiren Bedrock'ın GenAI destekli bir özelliğidir. Geliştiriciler, Bedrock Veri Otomasyonu’ndan yararlanarak geliştirme süresini ve çabasını azaltabilir, böylece akıllı belge işleme, medya analizi ve diğer çok modlu veri merkezli otomasyon çözümleri oluşturmayı kolaylaştırabilir. Bedrock Veri Otomasyonu, açıklanabilirlik ve yerleşik halüsinasyon azaltma için güven puanları ile görsel topraklama gibi özelliklerin yanı sıra alternatif çözümlerden daha düşük maliyetle sektör lideri doğruluk sunar. Bu, yapılandırılmamış, çok modlu veri kaynaklarından güvenilir ve doğru içgörüler sağlar. Müşteriler, sistemlerinin ve uygulamalarının gerektirdiği tutarlı formatlarda belirli içgörüler oluşturmak için Bedrock Veri Otomasyonu çıktısını kolayca özelleştirebilir. Geliştiriciler, örnek verilerini kullanarak çıktıları yapılandırıp özelleştirebilecekleri Amazon Bedrock konsolunda Bedrock Veri Otomasyonu’nu kullanmaya başlarlar. Daha sonra, yapılandırılmamış içeriklerini üretim ölçeğinde yüksek doğruluk ve tutarlılıkla işlemek için Bedrock Veri Otomasyonu’nun birleşik çok modlu çıkarım API'sini uygulamalarına entegre edebilirler. Bedrock Veri Otomasyonu ayrıca Bedrock Bilgi Tabanları ile entegre edilmiştir ve geliştiricilerin, almayla artırılmış üretim (RAG) için daha alakalı yanıtlar sağlamak için yapılandırılmamış çok modlu içeriklerinden anlamlı bilgiler üretmelerini kolaylaştırır.

Bedrock Veri Otomasyonu, yapılandırılmamış kurumsal verileri, GenAI uygulamaları ve ETL iş akışları tarafından kullanılabilecek uygulamaya özgü çıktı biçimlerine dönüştürmeyi kolaylaştırır. Müşterilerin artık birden fazla modeli yönetmek ve düzenlemek, istemleri yönetmek, güvenlik bütünlük korumalarını uygulamak veya alt sistem gereksinimlerine uyum sağlamak için çıktıları bir araya getirmek için zaman ve çaba harcamalarına gerek yok. Bedrock Veri Otomasyonu, yapılandırılmamış verilerin son derece doğru, tutarlı ve uygun maliyetli işlenmesini sağlar. Bedrock Veri Otomasyonu, sorumlu yapay zeka göz önünde bulundurularak oluşturulmuştur ve müşterilere Bedrock Veri Otomasyonu’nu kurumsal iş akışlarına entegre etmeyi kolaylaştıran görsel temel ve güven puanları gibi temel özellikler sunar.

Bedrock Veri Otomasyonu yetenekleri, müşterilerin uygulamalarına kolayca entegre edebilecekleri tam olarak yönetilen bir API aracılığıyla kullanılabilir. Müşterilerin temel bilgi işlem kaynaklarını ölçeklendirme, modelleri seçme ve düzenleme veya FM'ler için istemleri yönetme konusunda endişelenmelerine gerek yoktur.

Bir ayrıntılı plan, müşterilerin doğal dil veya bir şema düzenleyicisi kullanarak çıktı gereksinimlerini belirtmek için kullandıkları bir özelliktir. Çıkarmak istedikleri alanların bir listesini, her alan için bir veri biçimini ve her alan için doğal dil talimatlarını içerir. Örneğin, geliştiriciler “Aşağıdaki alanlara sahip faturalar için bir ayrıntılı plan oluştur: vergi, son tarih, fatura tarihi” veya “Fatura toplamının satır öğelerinin toplamıyla eşleştiğini onayla” yazabilirler. Çıkarım API çağrılarının bir parçası olarak ayrıntılı planlara başvururlar, böylece sistem bilgiyi ayrıntılı planda açıklanan biçimde döndürür.

Belgeler

Bedrock Veri Otomasyonu, belgeler için hem standart çıktıyı hem de özel çıktıyı destekler.

• Standart çıktı, belgelerden metin çıkarılmasını ve belge özeti ve tablolar/şekiller/diyagramlar için altyazılar gibi üretken çıktıları sağlayacaktır. Çıktı okuma sırasına göre döndürülür ve isteğe bağlı olarak üstbilgiler/altbilgiler/başlıklar/tablolar/şekiller/diyagramları içeren düzen öğesine göre gruplandırılabilir. Standart çıktı, Bedrock Bilgi Tabanları ile BDA entegrasyonu için kullanılacaktır.
• Özel Çıktı, doğal dil veya bir şema düzenleyicisi kullanarak çıktı gereksinimlerini belirten ayrıntılı planlardan yararlanır. Ayrıntılı planlar, çıkarılacak alanların bir listesini ve her alan için bir veri biçimini içerir.

Bedrock Veri Otomasyonu, PDF, PNG, JPG, TIFF, maksimum 100 sayfa ve API isteği başına maksimum 500 MB dosya boyutunu destekleyecektir. BDA, maksimum 5 belge paketi eşzamanlılığını ve müşteri başına saniyede 1 sayfa aktarım hızını destekleyecektir.

Görüntüler
Bedrock Veri Otomasyonu, görüntüler için hem standart çıktıyı hem de özel çıktıyı destekler.

• Standart çıktı görüntüler için özetleme, algılanan müstehcen içerik, algılanan metin ve Reklam sınıflandırması: IAB sağlar. Standart çıktı, Bedrock Bilgi Tabanları ile BDA entegrasyonu için kullanılacaktır.
• Özel Çıktı, doğal dil veya bir şema düzenleyicisi kullanarak çıktı gereksinimlerini belirten ayrıntılı planlardan yararlanır. Ayrıntılı planlar, çıkarılacak alanların bir listesini ve her alan için bir veri biçimini içerir.

Bedrock Veri Otomasyonu, JPG, PNG, maksimum 4K çözünürlüğü ve API isteği başına maksimum 5 MB dosya boyutunu destekleyecektir. BDA, müşteri başına saniyede 1 görüntüde maksimum 100 görüntü eşzamanlılığını destekleyecektir.

Videolar

Bedrock Veri Otomasyonu, videolar için her iki standart çıktıyı destekler.

• Standart çıktı, tam video özeti, sahne segmentasyonu, sahne özeti, tam ses transkripsiyonu, konuşmacı tanımlama, algılanan müstehcen içerik, algılanan metin ve videolar için Etkileşimli Reklamcılık Bürosu (IAB) sınıflandırmasını sağlayacaktır. Tam video özeti, ürüne genel bakış, eğitimler, haber yayınları ve belgeseller gibi açıklayıcı diyaloglara sahip içerik için optimize edilmiştir.

Bedrock Veri Otomasyonu, H.264 ile MOV ve MKV'yi, maksimum 4 saatlik video süresini ve API isteği başına maksimum 2 GB dosya boyutunu destekleyecektir. BDA, müşteri başına dakikada 20 video dakikasında maksimum 25 video eşzamanlılığını destekleyecektir.

Ses

Bedrock Veri Otomasyonu, ses için her iki standart çıkışı destekler.

• Standart çıktı, ses dosyaları için özetleme, tam transkripsiyon ve algılanan müstehcen içerik sağlayacaktır.

Bedrock Veri Otomasyonu, FLAC, M4A, MP3, MP4, Ogg, WebM, WAV, maksimum 4 saatlik ses süresi ve API isteği başına maksimum 2 GB dosya boyutunu destekleyecektir. Standart çıktı, ses dosyaları için özetleme, tam transkripsiyon ve algılanan müstehcen içerik sağlayacaktır.

Amazon Bedrock Veri Otomasyonu şu anda ABD Batı (Oregon) Bölgesinde kullanılabilir.

Amazon Bedrock IDE (ön izleme), geliştiricilerin yüksek performanslı altyapı modelleri (FM) kullanarak üretken yapay zeka uygulamalarını hızlı bir şekilde oluşturmalarına ve yinelemelerine olanak tanıyan, Amazon SageMaker Birleşik Stüdyosu (ön izleme) ile entegre edilmiş yönetilen bir ortak çalışma ortamıdır. Üretken yapay zeka uygulamalarını hızlı bir şekilde oluşturmak için bu modelleri denemek, projeler üzerinde işbirliği yapmak ve çeşitli Bedrock araçlarına ve kaynaklarına erişimi kolaylaştırmak için sezgisel bir arayüz sağlar.

Amazon SageMaker Birleşik Stüdyosu içinde Amazon Bedrock IDE'ye erişmek için geliştiricilerin ve yöneticilerinin şu adımları izlemesi gerekir:

1. Amazon SageMaker Birleşik Stüdyosu’nda yeni bir etki alanı oluşturun.
2. Gen AI uygulama geliştirme proje profilini etkinleştirin.
3. Amazon SageMaker Birleşik Stüdyosu içindeki şirketinizin tek oturum açma (SSO) kimlik bilgilerini kullanarak Amazon Bedrock IDE'ye erişin.

Artık Amazon SageMaker Birleşik Stüdyosu’nda entegre olan Amazon Bedrock IDE, birkaç önemli iyileştirmeyle Amazon Bedrock Stüdyosu (ön izleme) üzerine inşa edilmiştir. Önde gelen şirketlerin gelişmiş yapay zeka modellerine erişim, yapay zeka istemleri oluşturma ve test etme araçları, ve Bedrock Bilgi Tabanları, Bütünlük Korumaları, Akışlar ve Temsilciler ile sorunsuz entegrasyon sağlar. Ekipler, ihtiyaçlarına göre uyarlanmış özel yapay zeka uygulamaları oluşturmak için paylaşılan bir çalışma alanında işbirliği yapabilir.

Bedrock IDE'deki yeni özellikler arasında yan yana yapay zeka modeli karşılaştırması için bir model merkezi, sohbet, görüntü ve video etkileşimlerini destekleyen genişletilmiş bir oyun alanı ve web tarama ile geliştirilmiş Bilgi Tabanı oluşturma yer alıyor. Daha karmaşık sohbet uygulamaları için Temsilci oluşturmayı sunar ve yapay zeka uygulamalarının ve istemlerinin kuruluşlar içinde paylaşılmasını kolaylaştırır. Bedrock IDE ayrıca temel uygulama koduna erişim ve sohbet uygulamalarını CloudFormation şablonları olarak dışa aktarma yeteneği sunar. AWS altyapı ayrıntılarını yöneterek, çeşitli beceri düzeylerindeki kullanıcıların yapay zeka uygulamalarını daha verimli bir şekilde oluşturmasını sağlayarak öncekinden daha çok yönlü ve güçlü bir araç haline getirir.

Amazon Bedrock IDE, Amazon SageMaker Birleşik Stüdyosu içinde yönetilen bir geliştirme ortamı sunarak ekipler arasında işbirliği sağlar. Ekipler projeler oluşturabilir, meslektaşlarını davet edebilir ve birlikte üretken yapay zeka uygulamaları oluşturabilir. Prototipleri hakkında hızlı geri bildirim alabilir ve uygulamaları Amazon SageMaker Birleşik Stüdyosu’ndaki herhangi biriyle veya etki alanındaki belirli kullanıcılarla paylaşabilirler. Sağlam erişim kontrolleri ve yönetişim özellikleri, yalnızca yetkili üyelerin veriler veya üretken yapay zeka uygulamaları gibi proje kaynaklarına erişmesine izin verir, veri gizliliğini ve uyumluluğunu destekler ve böylece güvenli işlevler arası işbirliği ve paylaşımı teşvik eder. Ayrıca, üretken yapay zeka uygulamaları bir oluşturucudan Amazon SageMaker Birleşik Stüdyosu etki alanındaki belirli kullanıcılarla veya belirli kişilerle paylaşılabilir ve bu sayede bu tür varlıkların uygun erişim hakları, denetimleri ve yönetişimi sağlanır.

Amazon Bedrock IDE'nin Amazon SageMaker Birleşik Stüdyosu ile entegrasyonu, AWS'nin üretken yapay zeka geliştirmeyi basitleştirme ve kolaylaştırma çabasını temsil etmektedir. Bu entegrasyon, veriler, araçlar ve geliştiriciler arasındaki engelleri ortadan kaldıran ve üretken yapay zeka uygulamalarının verimli bir şekilde oluşturulmasını ve dağıtılmasını sağlayan kapsamlı bir ortam yaratır.

Birleşik ortam, veri hazırlamadan model geliştirmeye ve üretken yapay zeka uygulama oluşturmaya kadar geliştirme yaşam döngüsü boyunca çeşitli beceri düzeylerindeki geliştiriciler arasında sorunsuz işbirliğine olanak tanır. Ekipler, bilgi tabanı oluşturma, model ince ayar ve yüksek performanslı üretken yapay zeka uygulama geliştirme için tümleşik araçlara güvenli ve yönetilen bir çerçeve içinde erişebilir.

Amazon SageMaker Birleşik Stüdyosu’nda geliştiriciler, analiz, makine öğrenimi ve üretken yapay zeka yeteneklerini tek bir çalışma alanında birleştirerek ihtiyaçlarına göre farklı araçlar arasında zahmetsizce geçiş yapabilir. Bu birleşik yaklaşım, geliştirme karmaşıklığını azaltır ve üretken yapay zeka projeleri için değere ulaşma süresini hızlandırır.

AWS, Amazon Bedrock IDE'yi Amazon SageMaker Birleşik Stüdyosu’na getirerek, kurumsal düzeyde güvenlik ve yönetişimi korurken üretken yapay zeka geliştirme girişinin önündeki engelleri azaltıyor ve sonuçta kuruluşların üretken yapay zeka ile daha hızlı ve daha etkili bir şekilde yenilik yapmalarını sağlıyor.
 

Şu anda Amazon Bedrock Stüdyosu, AWS Yönetim Konsolu üzerinden erişilen bir ön izleme özelliği olarak kullanılabilir. Amazon Bedrock Stüdyosu, Amazon Bedrock IDE olarak yeniden adlandırıldı ve Amazon SageMaker Birleşik Stüdyosu içinde ön izleme aşamasındadır ve Bilgi Tabanları, Bütünlük Korumaları, Temsilciler, Akışlar ve istem mühendisliği araçları gibi gelişmiş yeteneklerle üretken yapay zeka uygulamaları oluşturmak, değerlendirmek ve paylaşmak için özel bir ortam sağlar. Amazon SageMaker Birleşik Stüdyosu ile yapılan bu entegrasyon, AWS Yönetim Konsolu’ndaki önceki ön izleme sürümüne kıyasla daha zengin özelliklere sahip, yönetilen ve işbirliğine dayalı bir geliştirme deneyimi sunar.

Amazon Bedrock Stüdyosu’nun tamamı Amazon Bedrock IDE altındaki Amazon SageMaker Birleşik Stüdyosu’nun bir parçasıdır. Amazon SageMaker Birleşik Stüdyosu'nun 'Keşfet' bölümünde bulunan Üretken Yapay Zeka Oyun Alanı, altyapı modelleri (FM'ler) ve meslektaşlarınız tarafından bir konuşma arayüzü aracılığıyla paylaşılan tüm üretken yapay zeka uygulamalarını denemenize olanak tanır. Tam üretken yapay zeka uygulama ortamı olan Amazon Bedrock IDE, Amazon SageMaker Birleşik Stüdyosu'nun 'Oluştur' bölümünde bulunur ve projeler aracılığıyla erişilebilir.

Her teklifin ne zaman kullanılacağı ile ilgili olarak:

• AWS Yönetim Konsolu’ndaki mevcut Amazon Bedrock Stüdyosu: Devamlı projeler için AWS Konsolu’ndaki mevcut Amazon Bedrock Stüdyosu’nu 28 Şubat 2025 tarihine kadar kullanmaya devam edebilirsiniz, ardından destek sona erer. Amazon SageMaker'ın yönetilen ortamında erişmek için Amazon Bedrock IDE'yi içeren yeni bir Amazon SageMaker etki alanı oluşturmanız gerekir.
• Amazon SageMaker Birleşik Stüdyosu’nda Üretken Yapay Zeka Oyun Alanı (Keşfet bölümü): Amazon Bedrock IDE'de uygulama oluşturmadan önce farklı modelleri ve yapılandırmaları test ederek FM'lerle ilk denemeler için sohbet, görüntü ve video oyun alanlarını kullanın.
• Amazon SageMaker Birleşik Stüdyosu’nda Amazon Bedrock IDE (Oluştur bölümü): Üretime hazır üretken yapay zeka uygulamaları oluşturmaya yönelik gelişmiş özelliklerden yararlanmak için Oluştur bölümünde bulunan Amazon Bedrock IDE'yi kullanın. Bunlara entegre yönetişim, güvenli işbirliği, Bilgi Tabanları, Temsilciler, Akışlar, Bütünlük Korumaları ve istem mühendisliği araçları dahildir.

Amazon Bedrock IDE, altyapı modelleri (FM'ler) kullanarak üretken yapay zeka uygulamaları oluşturmaya odaklanan yönetilen bir işbirliği ortamıdır. Amazon SageMaker Birleşik Stüdyosu ile entegre edilen bu ürün, Bedrock'ın yüksek performanslı FM'lerine erişmek ve bunları denemek için sezgisel bir arayüzün yanı sıra Bilgi Tabanları, Bütünlük Korumaları, Temsilciler ve Akışlar gibi özelleştirme araçları sağlar.

Amazon SageMaker Birleşik Stüdyosu içinde Amazon Bedrock IDE, Amazon SageMaker'ın analiz, makine öğrenimi (ML) ve üretken yapay zeka yetenekleriyle sorunsuz bir şekilde entegre olur. Kullanıcılar, verilerinden içgörüler oluşturmak, Amazon SageMaker AI'nın eğitim ve dağıtım araçlarını kullanarak ML modelleri oluşturmak ve bu bileşenleri Amazon Bedrock IDE'de oluşturulan üretken yapay zeka uygulamalarıyla birleştirebilmek için analiz hizmetlerinden yararlanabilir. Bu birleşik ortam, analiz, ML ve üretken yapay zeka yeteneklerini birleştiren veri odaklı uygulamaların uçtan uca geliştirilmesini sağlar. Kullanıcılar aynı yönetilen Amazon SageMaker Birleşik Stüdyosu ortamında ML ve üretken yapay zeka modelleri oluşturup dağıtabilir, özel mülk veriler ve özelleştirmelerle uyarlanmış üretken yapay zeka uygulamaları oluşturabilir ve paylaşabilir ve iş birliğini kolaylaştırabilir
 

Hizmete AWS Yönetim Konsolu üzerinden erişen mevcut Amazon Bedrock Stüdyosu kullanıcıları, projelerini doğrudan Amazon SageMaker Birleşik Stüdyosu’na taşıyamazlar. Amazon SageMaker'ın yönetilen ortamında Amazon Bedrock IDE'ye erişmek için geliştiricilerin ve yöneticilerinin Amazon SageMaker Birleşik Stüdyosu’nda yeni bir etki alanı oluşturması, Gen AI uygulama geliştirme proje profilini etkinleştirmesi ve Amazon SageMaker Birleşik Stüdyosu içindeki şirketlerinin tek oturum açma (SSO) kimlik bilgilerini kullanarak Amazon Bedrock IDE'ye erişmesi gerekir.

Ancak mevcut kullanıcılar, 28.02.2025 tarihine kadar AWS Yönetim Konsolu üzerinden Amazon Bedrock Stüdyosu’na (ön izleme) erişmeye devam edebilirler. Bu tarihten sonra, Amazon SageMaker Birleşik Stüdyosu içindeki yeni Amazon Bedrock IDE deneyimine geçiş yapmaları gerekmektedir.

Amazon SageMaker Birleşik Stüdyosu içindeki Amazon Bedrock IDE, platform ve altyapı modelleri (FM'ler), Bilgi Tabanları, Temsilciler, Akışlar ve Bütünlük Korumaları gibi temel Amazon Bedrock kaynakları için tanımlanan hesap sınırları ve kotalarına bağlıdır.

Amazon Bedrock IDE hiçbir ekstra ücret gerektirmez ve kullanıcılar yalnızca oluşturdukları üretken yapay zeka uygulamalarının gerektirdiği temel kaynakların kullanımı için ödeme yapar. Örneğin, müşteriler yalnızca üretken yapay zeka uygulamalarında kullandıkları ilişkili model, Bütünlük Koruması ve Bilgi Tabanı için ödeme yapacaklardır. Daha fazla bilgi edinmek için Amazon Bedrock fiyatlandırma sayfasını ziyaret edin.

Amazon SageMaker Birleşik Stüdyosu içindeki Amazon Bedrock IDE, Amazon Bedrock ile aynı SLA'lara tabidir. Daha fazla bilgi için Amazon Bedrock Hizmet Seviyesi Sözleşmesi sayfasını ziyaret edin.

Amazon SageMaker Birleşik Stüdyosu’nda Amazon Bedrock IDE ile sorunsuz başlatma deneyimi için ayrıntılı belgeleri Amazon Bedrock IDE Kullanıcı Kılavuzu’nda bulabilirsiniz. Başka sorularınız varsa veya daha fazla yardıma ihtiyacınız varsa lütfen AWS hesap ekibinize ulaşmaktan çekinmeyin.