Amazon Bedrock 通过支持与大型文档存储库的自然语言交互，增强了搜索和知识发现。它使用基础模型来理解用户查询、分析内容并生成精确的答案或摘要。 这种方法通过解释上下文和意图来改进传统的基于关键字的搜索，从而提高复杂问题的信息检索效率。
一个关键场景是客户支持自动化。 拥有大量产品文档或知识库的公司可以使用 Bedrock 构建直接回答用户问题的人工智能助手。 例如，云服务提供商可能会根据他们的 API 文档、故障排除指南和发行说明来训练模型。 当开发人员问“如何在将文件上传到 S3 时解决 403 错误？”时，Bedrock 可以解析查询，识别数千个文档中的相关部分，并生成一个解释权限错误配置的逐步答案。 这减少了用户手动搜索技术手册或将问题升级给支持团队的需求。
另一个用例是企业知识管理。 组织通常将信息存储在内部维基、Slack 频道和 PDF 报告中。 Bedrock 可以将这些来源统一到一个可搜索的知识图中。 例如，一个工程团队可以查询“生产中微服务 X 的推荐部署流程是什么？” Bedrock 可能会交叉引用设计文档、过去的事件报告和部署手册，以突出显示诸如金丝雀部署或特定监控工具之类的最佳实践。 这避免了耗时的手动搜索，并确保答案反映最新的机构知识。
第三种情况涉及合规性和法律文件分析。 律师事务所或受监管的行业必须解析合同、政策或监管文本。 Bedrock 可以通过分析数百份 PDF 合同来回答诸如“我们的供应商协议中的哪些条款涉及数据泄露责任？”之类的问题。 该模型可以提取相关部分，总结义务，甚至标记文档中的不一致之处。 这比手动审查更快，并降低了监督风险。 开发人员可以通过集成元数据（例如，文档日期）来扩展这一点，以优先考虑最新的条款或特定于管辖区的规则。