Amazon Bedrock 通过简单的 API 提供对基础模型的托管访问，从而简化了文档摘要。开发人员可以使用预训练的大型语言模型 (LLMs)，例如 Anthropic 的 Claude 或 Amazon Titan，来处理冗长的文档，而无需构建自定义基础设施。例如，开发人员可以通过 Bedrock 的 API 发送一份 100 页的报告，指定摘要长度或关注领域等参数，并在几秒钟内收到简洁的概览。这种方法会自动处理文本分割、上下文管理和计算扩展，从而高效地处理 PDF、研究论文或日志。
该服务抽象化了基础设施的复杂性，让开发人员能够专注于集成。Bedrock 的批量处理能力可以异步处理数 GB 的文件，例如法律合同或财务审计，而不会阻塞应用程序工作流程。例如，开发人员可以构建一个系统，每天接收销售报告，将其发送给 Bedrock 进行摘要，并展示关键趋势，如区域收入下降或库存短缺。该 API 还支持通过简单的提示工程（而非模型再训练）进行自定义，例如为非专业读者过滤技术术语或强调特定部分。
Bedrock 的多模型支持让团队能够为其用例选择最佳的 LLM。医疗保健应用可能会使用 Claude 的医疗领域专业知识来总结患者试验数据，而新闻聚合器则可以利用 Titan 来分解复杂的地缘政治分析。开发人员可以通过将摘要与其他 Bedrock 功能（例如实体提取以突出显示关键术语，如财报中的公司名称）相结合来进一步优化输出。数据按照 AWS 安全标准进行加密和隔离，这对于内部战略备忘录或专有研究等敏感文档至关重要。这种灵活性、安全性和可扩展性的平衡使得 Bedrock 在跨行业自动化洞察方面具有实用性。