政府机构和公共部门可以使用 Amazon Bedrock 构建由 AI 驱动的工具，以简化公共服务、提高可访问性并减少行政工作量。 例如，机构可以部署聊天机器人来回答常见的公民查询，或自动执行表单处理以简化福利、许可或执照的申请。 Bedrock 的托管基础模型 (FM) 使开发人员能够创建这些解决方案，而无需管理底层基础设施，同时内置的安全和合规功能符合公共部门的要求。
一个实际的用例是为公共查询构建信息聊天机器人。 机构经常处理关于诸如报税、医疗保健注册或许可证申请等服务的重复问题。 通过使用 Bedrock，开发人员可以使用机构特定的数据（例如政策文件或常见问题解答）微调大型语言模型 (LLM)（例如 Anthropic 的 Claude 或 Amazon Titan），以创建一个提供准确、上下文感知响应的聊天机器人。 例如，机动车辆管理局 (DMV) 可以部署一个聊天机器人，解释许可证续订步骤、检查所需文件并链接到在线表格。 该系统可以通过 API 与后端数据库集成，以获取实时信息（例如当地办事处的等待时间）并处理多语言请求，从而提高非英语使用者的可访问性。 Bedrock 的防护栏功能确保响应保持在主题范围内并避免有害输出，这对于维护公众信任至关重要。
另一个应用是自动文书工作协助。 公共部门的员工通常花费大量时间处理诸如签证申请、拨款请求或住房援助文书工作等表单。 开发人员可以使用 Bedrock 的视觉模型从扫描的文档（例如身份证、收入证明）中提取数据，并将其与 LLM 结合起来，以验证条目、标记错误或指导用户填写复杂的表单。 例如，社会服务机构可以构建一个工具，该工具以简单的语言向公民提出问题（例如，“您的月收入是多少？”），将他们的答案转换为结构化的表单字段，并突出显示缺失的信息。 该模型还可以为个案工作者生成摘要，从而减少手动审查时间。 通过使用 AWS Lambda 和 Amazon API Gateway 将这些工具部署到安全 Web 门户，机构可以确保在税务季节等高峰期进行扩展，同时保持符合 GDPR 或 HIPAA 等数据隐私法规。
最后，Bedrock 可以增强内部工作流程。 机构可以使用检索增强生成 (RAG) 来创建知识库，以帮助员工快速查找政策手册、法律文本或历史记录中的信息。 例如，城市规划部门可以构建一个交叉引用分区法律、许可历史和环境法规的工具，以回答复杂的许可问题。 开发人员可以通过将 Bedrock 的模型连接到包含机构文档的向量数据库（例如 Amazon OpenSearch）来实现这一点。 此外，Bedrock 的模型评估工具使团队能够在部署之前根据准确性或偏差指标测试性能。 虽然这些解决方案需要仔细的测试和人工监督，但它们表明了机构如何使用 Bedrock 来改进服务交付，而无需广泛的 AI 专业知识。