Amazon Bedrock 提供了一种托管服务，通过提供对基础模型 (FM) 的访问和自定义工具，从而构建聊天机器人和虚拟助手以用于客户服务任务。 开发人员可以选择预训练模型，例如 Claude、Jurassic-2 或 Titan，这些模型针对自然语言理解和生成进行了优化。 这些模型处理客户查询，生成响应，并处理订单跟踪、退货或常见问题解答等任务。 Bedrock 简化了与现有 AWS 服务的集成，例如用于业务逻辑的 Lambda 或用于客户数据的 DynamoDB，使开发人员可以专注于定制聊天机器人的行为，而无需管理基础设施。 例如，一家零售公司可以使用 Bedrock 的 Claude 模型来解释客户关于交货时间的疑问，然后将其与 Lambda 结合以从 API 获取实时运输数据。
为了自定义聊天机器人，Bedrock 支持使用特定领域的数据微调模型。 开发人员可以上传历史客户服务记录、产品手册或支持政策，以训练模型以符合公司术语和工作流程。 Bedrock 的知识库功能使聊天机器人能够从结构化数据库（例如产品目录）或非结构化文档（例如 PDF 指南）中提取答案，从而确保准确、最新的响应。 例如，电信公司可以配置虚拟助手，通过将 Bedrock 连接到包含费率计划和合同详细信息的知识库来回答计费问题。 此外，Bedrock 的防护栏让开发人员可以定义响应边界（例如阻止攻击性语言或限制敏感操作）以保持合规性和品牌一致性。
通过 AWS 集成简化了部署。 开发人员可以使用 Amazon Lex 构建语音或文本界面的前端，然后通过 API 将请求路由到 Bedrock。 Bedrock 的无服务器架构在高峰时段（例如假日购物高峰）自动扩展，无需手动干预。 对于多步骤任务（例如处理退货），Bedrock Agents 可以协调工作流程：验证订单 ID、检查退货资格，并触发 Lambda 函数以生成运输标签。 CloudWatch 等监控工具跟踪延迟和错误率，而 IAM 策略强制执行访问控制。 一个实际的例子是旅行社聊天机器人，它使用 Bedrock 在航班延误期间建议行程变更，从而利用来自 DynamoDB 和外部预订 API 的实时数据。 这种方法可以减少开发时间，同时保持安全性和可扩展性。