Amazon Bedrock 可以通过提供对经自然语言交互优化的预训练基础模型 (FM) 的访问，简化用于 Alexa 等语音接口的对话式代理的开发。这些模型，例如 Amazon Titan 或 Anthropic 的 Claude 等第三方选项，旨在理解上下文、生成类似人类的响应并处理多轮对话。对于语音平台，Bedrock 的模型处理基于文本的输入（由 Alexa 的自动语音识别等服务从语音转录而来），并生成可以使用文本转语音 (TTS) 系统转换回语音的响应。这使得开发人员可以专注于设计对话流程，而不是从头开始训练模型。例如，使用 Bedrock 构建的旅行助手可以解析用户的语音请求，例如“下周找去西雅图的航班”，生成结构化响应，并将其返回给 Alexa 进行语音传递。
与语音平台的集成通常涉及将 Bedrock 的 API 连接到语音接口的后端。对于 Alexa，开发人员将使用 Alexa Skills Kit (ASK) 创建自定义技能，该技能将用户的语音指令路由到 AWS Lambda 函数。Lambda 函数将转录的文本发送到 Bedrock 的 InvokeModel API，检索生成的响应，并将其格式化以便 Alexa 进行语音输出。Bedrock 的低延迟推理确保响应速度足够快，适用于实时语音交互。开发人员还可以利用会话管理工具来维护对话上下文——例如，当用户稍后询问“哪些有户外座位？”时，记住用户之前关于“素食餐厅”的请求。这需要将会话 ID 和历史记录在语音平台和 Bedrock 之间传递，以实现连贯的多轮对话。
对于特定领域用例，定制至关重要。Bedrock 允许使用持续预训练或提示工程等技术，利用专有数据（例如，产品目录或支持常见问题解答）对模型进行微调。例如，可以通过在匿名患者交互数据上训练 Bedrock 模型来定制医疗保健语音助手，使其能够识别医学术语。开发人员还可以使用系统提示控制响应的语气和结构——例如，指示模型优先缩短语音响应。AWS IAM 角色和私有 VPC 端点等安全功能确保在处理敏感数据时的合规性。通过结合 Bedrock 可扩展的推理能力、定制选项以及 AWS 的语音集成工具，开发人员可以构建在语音驱动环境中感觉自然的助手，同时保持对功能和数据的控制。