Amazon Bedrock 通过将基础模型 (FM) 集成到应用程序中，使开发者能够构建个性化用户体验。这些模型可以分析用户数据，例如浏览历史或偏好，并根据个人需求生成动态内容或推荐。通过利用 Bedrock 的托管 API，开发者可以专注于应用程序逻辑，同时依靠预训练模型处理自然语言处理或模式识别等复杂任务。以下是 Bedrock 如何应用于创建个性化体验的实际示例。
示例 1：电子商务中的动态商品推荐 Bedrock 可以通过分析用户的购买历史、浏览行为和人口统计数据，生成实时商品建议。例如，如果用户经常查看徒步装备，Bedrock 的模型（例如 Claude 或 Amazon Titan）可以处理这些数据并推荐互补商品，如防水背包或越野鞋。开发者可以构建 API 调用，发送特定用户数据（例如 JSON 格式的购买历史记录），并接收排名的推荐。然后，这些输出可以集成到应用程序的 UI 中，例如“为您推荐”部分。这种方法消除了手动基于规则系统的需求，使推荐能够随着用户行为的变化而调整。
示例 2：新闻应用的个性化内容生成 新闻平台可以使用 Bedrock 根据用户的阅读习惯筛选文章。例如，如果用户经常阅读科技相关内容，Bedrock 的语言模型可以分析他们的交互数据（点击率、阅读文章时长）并生成定制化信息流。开发者可以通过发送类似“用户 X 本周排名前 3 的科技新闻”的查询以及用户资料数据来实现这一点。模型可能会返回摘要或突出显示用户偏好类别中的热门话题。这种动态内容生成确保用户看到相关更新，而无需编辑手动标记文章。
示例 3：教育应用的自适应学习路径 Bedrock 可以通过根据用户的进度调整内容来支持个性化学习体验。例如，在语言学习应用中，模型可以分析测验分数、练习频率和错误模式，以建议有针对性的练习。如果用户在动词变位方面遇到困难，Bedrock 可能会生成一个专注于该主题的练习模块。开发者可以构建提示，包含用户的表现数据并请求学习计划，模型会将学习计划作为结构化文本或 JSON 返回。这使得应用程序可以在没有预定义路径的情况下动态更新课程，从而使学习更高效、更以用户为中心。
这些示例展示了 Bedrock 的 FM 如何处理特定用户数据以提供定制化输出。通过将这些功能集成到应用程序中，开发者可以创建感觉个性化的体验，而无需从头构建复杂的 AI 系统。关键在于设计清晰的数据输入（用户资料、行为日志）并将模型输出映射到 UI 组件或后端逻辑。