Amazon Bedrock 与 SageMaker 和 Comprehend 等 AWS AI 服务的不同之处在于，它专注于通过托管的无服务器 API 提供对基础模型 (FM) 的访问。 Bedrock 允许开发人员将来自 Anthropic (Claude) 或 AI21 Labs (Jurassic) 等提供商的预训练模型集成到应用程序中，而无需管理基础设施。 它通过为多个 FM 提供统一的接口来简化文本生成、摘要或图像创建等任务，这些 FM 可以使用专有数据进行微调。 例如，开发人员可以使用 Bedrock 的 Claude 模型构建一个聊天机器人，该机器人可以适应公司特定的术语，并利用检索增强生成 (RAG) 来实现上下文感知响应。 这与需要更深层次的 ML 专业知识或专注于更窄任务的服务形成对比。
相比之下，Amazon SageMaker 是一个更广泛的机器学习平台，用于构建、训练和部署自定义模型。 它为 ML 生命周期的每个阶段提供工具，例如用于实验的 Jupyter 笔记本、内置算法和可扩展的训练基础设施。 开发人员可以使用 SageMaker 从头开始创建自定义推荐模型，预处理数据，选择 TensorFlow 等框架，并将其部署为端点。 与 Bedrock 的即用型 FM 不同，SageMaker 需要动手操作来设计和优化模型。 Bedrock 抽象了模型层，而 SageMaker 提供了针对定制解决方案的灵活性，但需要更多的设置和维护工作。
Amazon Comprehend 通过预训练的固定功能 API 针对特定的自然语言处理 (NLP) 任务。 例如，它可以检测客户反馈中的情绪或从文档中提取医学术语，而无需自定义。 虽然 Bedrock 允许微调 FM 以满足独特的需求，但 Comprehend 为常见的 NLP 用例提供统包解决方案。 如果开发人员需要在支持票证中进行实体识别，Comprehend 提供了即时 API，但它无法适应其预定义的功能。 Bedrock 弥合了 Comprehend 的简单性和 SageMaker 的灵活性之间的差距，能够在不进行全面 ML 开发的情况下自定义通用模型。 这使得 Bedrock 非常适合需要具有中等定制的高级 AI 功能的应用程序，例如使用微调的 FM 生成与品牌声音一致的营销文案。