企业通过 API 利用 Bedrock 的托管基础模型 (FM) 将其集成到现有工作流程中，针对特定任务对其进行自定义，并将它们连接到内部系统。 例如，在文档处理中，Bedrock 可以自动执行数据提取，而在客户支持中，它可以为聊天机器人或工单路由提供支持。 集成通常涉及配置 Bedrock 的 API 端点、预处理数据以及将输出连接到下游应用程序（如数据库或通信工具）。 这种方法允许团队添加 AI 功能，而无需管理基础设施。
文档处理： 一种常见的用例是从非结构化文档（如发票或合同）中自动提取结构化数据。 开发人员将 Bedrock 连接到文档存储系统（例如，Amazon S3）并使用 Anthropic 的 Claude 等模型来分析文本。 例如，扫描的 PDF 首先可以使用 Amazon Textract 等 OCR 工具进行处理，然后输入到 Bedrock 中以识别关键字段（日期、金额、条款）。 根据业务规则验证输出并将其插入数据库或 ERP 系统。 这减少了手动录入并加快了应付账款等工作流程。 自定义提示可以提高准确性 - 例如，“从该发票中提取供应商名称、总成本和到期日，以 JSON 格式输出。”
客户支持： 团队通过 API 将 Bedrock 集成到服务台平台（例如，Zendesk）中，以处理日常咨询。 例如，在过去的服务单上微调的模型可以对收到的请求进行分类、建议回复或升级复杂案例。 使用 Bedrock 语言模型的聊天机器人可以实时回答常见问题解答，从而减少座席的工作量。 Webhook 可能会触发 Bedrock 来分析电子邮件或聊天记录中的客户情绪，标记沮丧的用户以优先处理。 开发人员通常会实施后备机制（例如将不明确的查询路由给人工）以保持可靠性。
员工培训： Bedrock 可以通过处理内部文档或合规性准则来生成定制的培训材料。 例如，模型可以将冗长的政策文件概括为清单，或为 LMS 平台创建测验问题。 与 Cornerstone 或 Moodle 等系统的集成涉及对 Bedrock 的 API 调用以动态生成内容。 在技术培训中，Bedrock 可能会模拟 IT 人员的故障排除场景，使用历史事件数据作为上下文。 开发人员可以跟踪模型输出的准确性并迭代地优化提示 - 例如，“生成一个配置 X 工具的分步指南，使用我们的内部安全标准。” 输出存储在知识库中或通过内部应用程序交付。