Amazon Bedrock 是 AWS 提供的一项托管服务，使开发人员能够使用基础模型 (FM) 构建、定制和部署生成式 AI 应用程序。 它充当一个统一平台，用于访问来自领先 AI 提供商的预训练模型，包括 Anthropic 的 Claude、AI21 Labs 的 Jurassic、Stability AI 的图像生成模型以及 Amazon 自己的 Titan 系列。 Bedrock 抽象了管理基础设施的复杂性，使开发人员能够专注于通过 API 将这些模型集成到应用程序中。 例如，开发人员可以使用 Claude 进行文本分析，或使用 Titan 生成摘要，而无需担心服务器配置或可扩展性。
该服务提供三种主要功能：访问各种 FM、定制工具以及与 AWS 基础设施的集成。 首先，Bedrock 提供了一个模型目录，这些模型针对文本生成、图像创建和嵌入等任务进行了优化。 开发人员可以直接通过 AWS 控制台测试不同模型用于特定用例 - 例如，选择 Stability AI 的 Stable Diffusion 进行图像生成。 其次，Bedrock 支持通过微调（在特定领域的数据上训练模型）和检索增强生成 (RAG) 等技术进行模型定制，该技术将 FM 与外部数据源相结合。 例如，医疗保健应用程序可以使用医疗记录微调模型以提高准确性。 第三，Bedrock 与 AWS Lambda、S3 和 SageMaker 等服务集成，使开发人员能够构建端到端管道。 Bedrock 的代理通过处理提示编排和内存管理等任务，进一步简化了会话界面的创建。
Bedrock 的用例涵盖各个行业和场景。 零售公司可能会使用 Titan 大规模生成产品描述，而媒体公司可能会利用 Claude 进行自动内容审核。 开发人员可以部署 RAG 来构建聊天机器人，这些聊天机器人从存储在 S3 中的公司文档中提取实时数据，确保响应保持最新。 Bedrock 还强调安全性，允许通过 AWS IAM 进行数据加密和模型访问控制。 通过处理基础设施扩展、合规性和模型更新，Bedrock 减少了运营负担，使团队能够更快地迭代。 例如，一家初创公司可以使用预训练模型在数小时内构建客户支持聊天机器人的原型，并在全球范围内扩展它，而无需管理服务器。