如果您的应用程序需要 Amazon Bedrock 当前不支持的功能，首先应评估是否能以创造性的方式利用 Bedrock 现有工具达到预期效果。例如，如果 Bedrock 缺乏特定的模型架构，可以探索是否可以通过组合多个模型或使用定制提示工程来弥补差距。假设您需要对模型输出进行更精细的控制，比如强制执行严格的格式规则，您可以将 Bedrock 的 API 调用与后处理逻辑相结合。开发人员可以使用 Claude 进行文本生成，然后应用一个单独的脚本来验证或重新格式化输出。类似地，如果 Bedrock 不支持带有数据提取的文档摘要等专业任务，您可以串联多个模型调用：首先使用 Claude 总结文本，然后使用 Titan 的嵌入或基于正则表达式的自定义解析器提取结构化数据。务必查看 AWS 文档和发布说明以获取更新，因为 Bedrock 会频繁添加新模型和功能。
如果在 Bedrock 内部的变通方法不足，请考虑集成互补的 AWS 服务。例如，如果您需要 Bedrock 中没有的模型，可以使用 Amazon SageMaker 单独部署，并通过 API 网关与 Bedrock 同时调用。假设您的应用程序需要使用自定义数据对基础模型进行微调——这是 Bedrock 目前尚未完全支持的功能。您可以在 SageMaker 中使用 Bedrock 的输出作为训练数据训练一个较小的、任务特定的模型，然后将这两个系统协同使用。另一种方法是使用 AWS Lambda 在发送请求到 Bedrock 之前对数据进行预处理（例如分解复杂查询），或对结果进行后处理以满足特定要求。对于推理参数的控制，如温度或 token 限制——Bedrock 已经对某些模型支持这些功能——在假定存在限制之前，请确保您已利用所有可用的 API 选项。
如果 Bedrock 和 AWS 服务都无法弥补差距，请向 AWS 提供反馈并探索混合解决方案。通过 Bedrock 的反馈渠道或 AWS 支持来请求缺失的功能，并说明您的具体用例。在等待更新期间，构建一个结合 Bedrock 和第三方工具的临时架构。例如，如果 Bedrock 缺乏您所需的多语言模型，可以将不支持的语言路由到另一个提供商的 API（如 Azure 或 OpenAI），同时将 Bedrock 用于其他任务。在代码中使用抽象层来管理多个提供商，以便在 Bedrock 添加支持时轻松迁移。始终将这些变通方法记录为技术债务，以便日后重新审视。如果限制至关重要，请评估 Bedrock 是否仍然是长期的合适选择，但除非不可避免，否则优先考虑增量改进而非全面平台迁移。