Amazon Bedrock 通过提供托管服务来实现跨行业解决方案，该服务允许访问来自不同提供商的基础 AI 模型 (FM)。这些模型包括自然语言处理 (NLP)、计算机视觉和个性化等功能，这些功能可以作为开发人员的构建块。团队无需从头开始构建 AI 系统，而是可以利用预训练模型并针对特定用例对其进行自定义。例如，零售公司可以使用语言模型来支持聊天机器人，而医疗保健组织可以使用同一模型来分析临床笔记。 Bedrock 抽象了基础设施管理，使开发人员能够专注于将模型调整到他们的领域。
各行各业以不同的方式应用这些共享功能。在零售业中，Bedrock 的个性化模型可以根据用户行为推荐产品，而 NLP 模型可以通过聊天机器人自动执行客户支持。 金融服务可能会使用异常检测模型来标记欺诈交易，或者使用文本提取来处理贷款申请等文档。 医疗保健组织可以微调计算机视觉模型来解释医学图像，或者应用 NLP 从非结构化患者记录中提取见解。 这些调整依赖于相同的核心模型，但使用特定于行业的数据进行定制。 例如，金融领域的欺诈检测系统可能会根据历史交易数据训练模型，而医疗保健应用程序可能会将医学术语纳入其训练数据集。
从技术上讲，Bedrock 通过 API、定制工具和合规性功能简化了调整。 开发人员通过标准化 API 访问模型，从而减少了集成工作。 他们可以使用专有数据微调模型，而无需深入的 ML 专业知识，例如添加零售产品目录以改进推荐。 AWS 基础设施负责处理可伸缩性，确保跨不同工作负载的性能。 加密和访问控制等安全功能符合行业标准——医疗保健的 HIPAA 合规性或金融的 PCI DSS。 这种灵活性、易用性和治理的结合使组织能够部署 AI 解决方案，以解决特定领域的挑战，同时利用共享的基础功能。