Amazon Bedrock 为开发者提供了对基础模型 (FM) 的托管式访问，用于构建生成式 AI 应用，无需基础设施管理即可实现特定行业的解决方案。其灵活性使团队能够通过 API 集成预训练模型，使用专有数据微调模型，并部署可扩展的应用。以下是跨行业的三个常见用例。
医疗保健 在医疗保健领域，Bedrock 支持自动化医疗文档和患者互动等应用。例如，医院可以使用 Claude 或 Titan 模型来转录和总结医患对话，提取关键症状或治疗计划到电子健康记录 (EHR) 中。这减少了管理工作量并最大限度地减少错误。另一个用例是药物发现：研究人员可以在化学数据集上微调模型，以预测分子相互作用或生成用于测试的合成化合物。Bedrock 符合 HIPAA 标准和数据加密，确保在处理过程中敏感健康数据保持安全。
金融服务 金融机构使用 Bedrock 进行欺诈检测和个性化客户洞察。银行可以根据交易历史训练模型，识别异常模式，实时标记潜在欺诈。对于面向客户的任务，模型可以生成个性化的投资摘要或用简单的语言解释复杂的金融产品。例如，财富管理应用可以使用 Bedrock 分析市场数据和用户风险概况，然后起草量身定制的投资组合建议。Bedrock 与 Lambda 和 S3 等 AWS 服务的集成简化了构建处理大数据集同时遵守 GDPR 等法规的管道。
零售和电子商务 零售商利用 Bedrock 实现动态客户互动和库存优化。电子商务平台可以部署由 Claude 提供支持的聊天机器人来处理产品咨询、退货或尺码推荐，从而降低支持成本。生成式模型还可以自动化生成产品描述——例如，通过分析材料或用例等属性，为数千种商品创建 SEO 友好的文本。此外，零售商利用 Bedrock 根据销售历史、天气数据和趋势训练模型来预测需求，优化仓库库存水平。通过与 Amazon SageMaker 集成，团队可以进一步定制模型，用于客户评论情感分析等特定任务。
这些示例说明了 Bedrock 的托管服务模型如何使跨行业的开发者能够专注于解决特定领域的问题，而不是基础设施。通过提供对最先进 FM 的安全、可扩展访问，它加速了针对业务需求定制的生成式 AI 应用的开发。