Amazon Bedrock 通过提供对生成式语言模型 (LLM) 的访问来简化本地化和翻译任务，这些模型可以处理多语言内容改编。开发人员可以使用 Anthropic 的 Claude 或 Amazon Titan 等模型，这些模型经过预训练，包含跨多种语言和文化背景的各种数据集。 这些模型超越了字面翻译，能够理解语境、习语和地区差异。 例如，一个模型可以将英语中的“It’s raining cats and dogs”翻译成西班牙语的“Está lloviendo a cántaros”（使用文化上适当的习语），而不是字面的、毫无意义的短语。 这种能力对于调整用户界面、营销内容或面向全球受众的文档，同时保留含义和语气非常有用。
Bedrock 允许自定义这些模型，以提高特定用例的准确性。 开发人员可以使用他们自己的数据集来微调模型，例如行业特定的术语或品牌特定的语言。 例如，医疗保健应用程序可以训练一个模型，以确保医学术语在各种语言中保持一致的翻译，或者电子商务平台可以调整产品描述以反映当地的计量单位（例如，“英里”与“公里”）或货币格式。 该服务还提供 API 和 SDK，以便将这些模型直接集成到应用程序中，从而实现实时翻译工作流程。 例如，客户支持聊天机器人可以使用 Bedrock 自动翻译用户语言和支持团队语言之间的查询和响应，从而减少人工工作。
从实际的角度来看，Bedrock 可以处理部署和扩展这些模型所需的基础设施。 开发人员可以实现诸如实时多语言聊天、网站的动态内容本地化或大批量文本处理（例如，翻译数千个产品列表）等功能。 托管服务方面减少了运营开销，因为 AWS 管理模型更新、可扩展性和性能优化。 例如，旅游应用程序可以使用 Bedrock 以用户的母语提供特定位置的推荐，不仅调整文字，还调整文化参考（例如，建议当地的节日或庆典）。 通过将预先训练的多语言功能与定制工具相结合，Bedrock 可以在不需要机器学习方面的深入专业知识的情况下实现高效的、感知语境的本地化。