Amazon Bedrock Studio

加快生成式人工智能应用程序的开发

概览

Amazon Bedrock Studio 是一个支持 SSO 的全新 Web 界面,它为整个组织的开发人员提供了试验大型语言模型(LLM)和其他基础模型(FM)、开展项目协作以及迭代生成式人工智能应用程序的最简单方法。它提供了快速进行原型设计的环境,并简化了对 Bedrock 中多个基础模型(FM)和开发人员工具的访问。要启用 Bedrock Studio,AWS 管理员可以在适用于 Bedrock 的 AWS 管理控制台中为其组织配置一个或多个工作空间,并向个人或团体授予使用该工作空间的权限。

在几分钟内开始构建应用程序

您所在组织的开发人员只需使用其公司凭证(SSO)登录 Amazon Bedrock Studio 网络体验,即可立即开始试用 Bedrock FM 和工具来构建应用程序。借助 Bedrock Studio,开发人员可以在 AWS 管理控制台之外获得一个安全的环境,以利用代理、知识库和防护机制等 Bedrock 工具。

Bedrock Studio 欢迎屏幕

灵活构建生成式人工智能应用程序

Amazon Bedrock Studio 使开发人员能够逐步提高其生成式人工智能应用程序的准确性和相关性。开发人员可以从为其使用案例选择合适的 FM 开始,然后反复改进提示,以便从应用程序中获得更准确的响应。然后,他们可以将自己的数据引入应用程序以获得更相关的响应,并添加 API 以获得最新的响应。Bedrock Studio 会自动部署相关的 AWS 资源(例如知识库和代理),从而减轻复杂性并简化应用程序构建体验。此外,应用程序和数据永远不会离开指定的 AWS 账户,这为企业使用案例提供了安全的环境。

Bedrock Studio 医疗聊天机器人屏幕

轻松就项目开展协作

Amazon Bedrock Studio 提供协作式开发环境,团队可以在该环境中共同构思、试验和完善其生成式人工智能应用程序。开发人员可以创建项目、邀请同事、共享应用程序和见解,并获得有关其原型的即时反馈。Bedrock Studio 中的项目提供访问控制,确保只有获得授权的成员才能访问项目中的应用程序和资源。

Bedrock Studio 医疗保险屏幕

无需管理基础设施即可推动创新

开发人员在 Amazon Bedrock Studio 中创建应用程序时,相应的托管资源(知识库、代理和防护机制等)会自动部署到他们自己的 AWS 账户中。他们不必担心底层的计算和存储基础设施,这些 Bedrock 资源始终随时可用,并且可以根据需要进行扩展。此外,这些资源还可以通过 Amazon Bedrock API 轻松访问。这意味着您可以使用 Amazon Bedrock API 将 Amazon Bedrock Studio 内置的生成式人工智能应用程序与其流程和工作流程无缝集成。

Bedrock Studio 工作区屏幕

确保获得最佳回复

开发人员可以创建防护机制,并对用户输入和模型回复设置内容过滤器,以确保其应用程序不会生成不当的输出。他们可以设置各种类别的过滤级别,并添加被拒绝的主题来自定义防护机制行为,从而从应用程序中获得所需的输出。

Bedrock Studio 防护机制屏幕

客户

  • Adastra

    我们使用内置的数据治理和用户友好的界面,构建复杂的数据分析、机器学习和生成式人工智能应用程序。在使用 Amazon SageMaker Unified Studio 之前,为客户的数据和信息工作程序部署多个工具主要是手动工作,而且非常耗时,确保稳健的数据架构预置是一项挑战。现在,借助 Amazon SageMaker Unified Studio,我们可以为数据工程师和机器学习科学家部署单一的数据工作程序工具。我们还能够自动部署数据基础设施,使我们能够为客户简化流程并增强他们的体验。

    Adastra 首席技术和战略官 Zeeshan Saeed
  • Toyota

    为了解决分散在汽车业务中的孤立数据集问题,我们正在探索通过 Amazon SageMaker 统一并管理我们的联网汽车、销售、制造和供应链部门的数据。借助这种方法,我们能够毫不费力地搜索、发现并共享数据,为预防质量问题奠定基础,提高客户安全性和满意度,并简化生成式人工智能应用程序的开发。

    TMNA 数据、分析、平台和数据科学副总裁 Kamal Distell