生成式 AI 正在快速发展，为企业带来创新和转型的机遇。然而，在复杂多变的模型、工具和基础设施环境中，构建和部署生成式 AI 应用仍然面临诸多挑战。AWS Bedrock 作为一项全面托管的服务，旨在提供端到端的解决方案，简化 AI 应用开发流程。通过整合模型、工具和基础设施，Bedrock 旨在帮助 AI 用户和工程师在一个统一的平台中高效构建和部署 AI 应用，无需自行集成各类分散服务。
AWS Bedrock 的核心功能概览
AWS Bedrock 的概览页面清晰地展示了其关键功能，主要包括以下几个方面：
1. 多样化的基础模型选择：
广泛的模型库：Bedrock 提供超过 100 种基础模型，涵盖行业领先者和新兴创新者。用户可以根据自身应用场景和性能需求，选择最合适的模型。
灵活的部署选项：用户可以选择使用无服务器模型，快速开始应用构建；也可以通过 Bedrock Marketplace 获取更定制化的模型解决方案，实现更精细的性能和成本控制。
多种模型定制：包括微调、蒸馏和持续预训练。微调通过标注数据对模型进行训练，提升其在特定任务上的表现，适合有明确目标和标注数据的场景，用户可通过创建“微调任务”启动该过程；蒸馏是一种通过大型基础模型（教师）生成合成数据来训练较小模型（学生）的技术，适用于需要更小、更高效模型的场景，而不会显著损失精度，用户可通过创建“蒸馏任务”启动；持续预训练则利用无标注数据进一步训练基础模型，使其更适应特定类型的输入，适用于扩展模型领域知识的需求，用户可通过创建“持续预训练任务”启动。
Prompt路由管理：可以在同一模型家族中的不同基础模型之间灵活分配请求，优化响应质量和成本。Bedrock 提供了预配置的路由器，例如 “Anthropic Prompt Router” 和 “Meta Prompt Router”，分别支持 Claude 系列模型（如 Claude 3 Haiku 和 Claude 3.5 Sonnet）以及 Llama 系列模型（如 Llama 3.1 8B Instruct 和 Llama 3.1 70B）。通过这些路由器，用户可以快速测试不同模型的性能，节省大量时间。虽然该功能还处于Preview的阶段，但是可以想到它未来具备很广阔的发展空间。
便捷的交互式 Playground 环境：
文本/聊天 Playground：用户可在该环境中，利用预训练模型进行文本生成、自然语言处理等任务的交互式实验。同时支持通过迭代式的提示和响应，验证和调整模型效果。
图像/视频 Playground：用户可通过文本提示生成图像，快速验证图像生成模型的效果。
下面是一个小的例子，在playground里使用Claude 3.5 Sonnet来进行对话。
全面的 AI 应用构建工具
Agents 是生成式 AI 和大型语言模型 (LLMs) 领域的一项重大突破，Andrew NG在2024多次有关AI的演讲中，认为AI Agent通过采用反思、工具调用、规划和多代理协作等设计模式，可以显著提升任务完成质量和效率，从而成为AI发展的重要趋势。那么在当前云厂商竞争激烈的AI开发组件这一块，AWS云在Bedrock Agent无疑是最具竞争力的产品。它拥有以下优势。
1.简化开发流程
Amazon Bedrock Agents 让用户无需掌握复杂的编程知识或深入的 AI 技术背景，就能轻松创建和部署智能代理。这种设计让更多企业能快速利用先进的生成式 AI 技术。开发流程简单，只需几步即可完成，极大地缩短了生成式 AI 应用的开发和上线的时间。
2.提升任务自动化
这些代理可以自动化复杂的多步骤工作流程，与企业现有的系统和 API 无缝集成。它们能将用户请求分解成具体任务，自动协调完成，提高运营效率，让员工专注于更高价值的工作，而不是琐碎任务。
3.记忆功能实现个性化互动
Bedrock Agents 拥有记忆功能，能够保留用户的历史交互记录。这使得它们能够提供更个性化和连贯的体验，通过回忆之前的对话来更好地满足用户需求。这种记忆功能使其区别于传统 LLM，后者通常缺乏这种持续性。
4.多代理协作
多个 Bedrock Agents 可以协同工作，进一步增强其实用性。通过一个主代理协调多个专业代理的合作，这种多代理框架能提高任务完成率和整体效率。代理间的有效沟通和配合帮助企业更高效地应对复杂挑战。
5.强大的安全性和合规性
基于 AWS 的安全基础设施，Bedrock Agents 继承了强大的安全措施，包括数据加密和行业合规性。这确保了企业在使用 AI 系统处理敏感数据时，能够保持数据安全，为 AI 技术的应用扫清了障碍。
6.与 AWS 服务的无缝集成
Bedrock Agents 能轻松集成到 AWS 的其他服务中，帮助企业充分利用现有的云基础设施，同时通过生成式 AI 技术增强其应用。这种集成支持企业构建能够动态响应用户需求和业务需求的智能应用。
知识库：支持构建基于检索增强生成（RAG）的能力，用户可将专属数据源集成到模型中，确保生成内容的上下文相关性和准确性。AWS Bedrock 的 Knowledge Base 功能为用户提供了一种高效且灵活的方式来管理和使用知识库资源，为各类企业和开发者带来显著优势。
1. 多样化的知识库构建选项提供了高度的灵活性。用户可以根据需求选择基于向量存储、结构化数据源或 Kendra GenAI Index 的知识库类型。其中，向量存储知识库支持自定义嵌入模型和数据存储位置，满足复杂的语义查询需求；而结构化数据源则可以轻松连接已有的结构化数据，便于快速整合企业资源；Kendra GenAI Index 提供开箱即用的高语义精度，支持跨多个应用复用索引，大幅提升知识库的构建效率。
2. 便捷的测试与集成能力确保了用户能快速验证和应用知识库。通过测试窗口，用户可以直接查询知识库内容，查看源文本块，或利用这些文本块生成基于底层模型的智能响应。这种即时测试功能使开发流程更加顺畅，同时为知识库在应用中的表现提供了可靠保障。此外，用户可以将知识库直接集成到应用程序中，或与智能代理结合使用，从而充分发挥生成式 AI 的潜力。
3. 强大的扩展性和与 AWS 服务的无缝集成进一步放大了其价值。用户不仅可以利用 Bedrock 的基础设施轻松管理和更新知识库，还能够借助 AWS 的生态系统快速部署 AI 解决方案，确保高效、安全与私有化数据进行沟通，让RAG更快地落地实施。
可靠的安全保障与模型评估
防护措施 (Guardrails)：提供可配置的安全防护和过滤器，帮助用户构建符合合规性和道德标准的 AI 应用。
水印检测：验证生成内容是否由用户选择的基础模型生成，增强了模型应用的透明度和可控性。
推理与评估：提供批量推理、跨区域推理及模型评估工具，帮助用户持续优化模型性能。
Bedrock 作为端到端解决方案的优势
AWS Bedrock 不仅是基础模型的集合，更是一个覆盖了 AI 应用生命周期的综合平台，旨在解决 AI 开发的各个环节挑战：
1. 模型发现与选型：通过丰富的模型库，简化了用户寻找和选择合适模型的过程。
2. 实验与验证：Playground 提供便捷的交互环境，加速用户验证模型和方案的迭代过程。
3. 应用开发：提示管理和知识库等工具，支持构建高效、可靠且定制化的 AI 应用程序。最近提供的可视化的Flow工具，更是提供了一键集成多个模块的方案。
4. 部署与扩展：通过推理和评估工具，帮助用户实现 AI 应用的平稳部署和高效扩展。
5. 监控与优化：模型评估工具支持用户持续优化模型性能，提升应用质量。
实际应用案例：Bedrock 在企业中的实践
以下是一些企业利用 AWS Bedrock 实现业务突破的实际案例：
1.Slalom：提升客户服务效率
Slalom 为德国某支付服务商提高客户服务响应速度。通过利用 AWS Bedrock 构建 AI 解决方案，为客户服务人员即时提供信息，大幅加快响应速度，显著提升了客户满意度。
2.美国联合航空：现代化旅客服务系统
美国联合航空面临升级老旧旅客服务系统的挑战，使用 AWS Bedrock 开发了能够将复杂旅客预订数据转化为清晰文本的系统，帮助客服人员快速理解数据并高效服务乘客。
3.PGA 巡回赛：增强粉丝互动
PGA 巡回赛希望为粉丝提供便捷的信息获取渠道，利用 AWS Bedrock 开发虚拟助手，实现赛事、球员和统计信息的即时访问，提升粉丝互动性和观赛体验。
4.Ryanair：改善员工和客户体验
Ryanair 在快速增长中致力于维持高质量的员工与客户体验，基于 AWS Bedrock 构建员工应用显著提升生产力，同时通过 Amazon Connect 自动化客户服务中心的操作。
5.TUI：内容生成自动化
TUI 面临旅游描述内容生成的自动化需求，借助 AWS Bedrock，将生成酒店描述的时间从 8 小时缩短至不足 10 秒，每年为 6000 万客户提供高效优质的服务。
总结
AWS Bedrock 旨在简化生成式 AI 应用的构建和部署，为 AI 用户和工程师提供一个集成了模型、工具和基础设施的统一平台。通过 Bedrock，企业可以更便捷地探索和利用生成式 AI 技术，加速创新和数字化转型。这里，我们有理由可以相信，AI不仅是模型厂商的较量的地方，还是云厂商提供整合解决方案的新战场。期待模型、工具、解决方案的更多落地实践。
