Amazon Bedrock 可以利用基础模型 (FM) 来增强电子商务平台，从而自动化个性化推荐和客户支持等任务。开发人员可以通过 API 使用 Bedrock 的预训练模型来集成 AI 功能，而无需管理基础设施。 以下是两个具有实施细节的实际使用案例。
个性化产品推荐 Bedrock 的 FM 分析用户行为（例如，购买历史、浏览模式）以生成定制的建议。 例如，开发人员可以通过向模型提供结构化数据（用户 ID、产品浏览量、购物车添加量）和非结构化数据（产品评论）来构建推荐引擎。 该模型识别模式，例如用户经常购买登山装备，并建议相关的物品，如防水背包。 为了实现这一点，开发人员可以使用 Lambda 函数在用户登录时触发 Bedrock 的 API，将数据作为 JSON 传递，并返回排名的产品 ID。 输出可以缓存，以便在产品页面上实时显示。 使用平台特定数据（例如，季节性趋势）微调模型可以提高准确性。
回答客户问题 Bedrock 可以为聊天机器人或 FAQ 系统提供支持，以解决与产品相关的查询。 例如，客户询问“这款搅拌机是否适用于 220V 插座？”可以触发 Bedrock 模型来解析问题，交叉引用数据库中的产品规格，并返回自然语言响应。 开发人员可以通过将 Bedrock 与产品目录 API 集成来构建此结构。 该模型还可以处理多语言支持——翻译西班牙语查询，例如“¿Tienen envío gratis？”，并根据运输政策做出回应。 为了确保可靠性，验证层可以标记置信度低的答案以供人工审核。 此外，该模型可以通过提取意图并路由到正确的支持端点来升级复杂问题（例如，退货）。
实施注意事项 开发人员应通过缓存频繁的响应和批量请求来优化成本。 对于推荐，A/B 测试不同的模型（例如，Amazon Titan 与 Claude）有助于确定最合适的模型。 对于客户支持，将 Bedrock 与 RAG（检索增强生成）相结合可确保答案与产品变更保持同步。 在安全性方面，输入清理和屏蔽用户数据中的个人身份信息 (PII) 至关重要。 这些用例突出了 Bedrock 的无服务器方法如何使团队能够快速迭代，同时专注于核心应用程序逻辑。