ภาพรวม

Amazon Bedrock IDE (เวอร์ชันตัวอย่าง) ซึ่งเป็นสภาพแวดล้อมการทำงานร่วมกันที่ได้รับการกำกับดูแลที่รวมอยู่ใน Amazon SageMaker Unified Studio (เวอร์ชันตัวอย่าง) ช่วยให้นักพัฒนาสามารถสร้างและปรับแต่งแอปพลิเคชัน AI ช่วยสร้างได้อย่างรวดเร็ว โดยมีอินเทอร์เฟซที่ใช้งานง่ายพร้อมการเข้าถึงโมเดลพื้นฐาน (FM) ที่มีประสิทธิภาพสูงของ Amazon Bedrock และความสามารถในการปรับแต่งขั้นสูง เช่น Knowledge Bases, Guardrails, Agents และ Flows สภาพแวดล้อมที่ปลอดภัยนี้ช่วยเสริมศักยภาพให้ทีมสามารถเร่งความเร็วในการพัฒนาแอปพลิเคชัน AI ช่วยสร้าง ซึ่งปรับให้เหมาะสมกับความต้องการและแนวทางด้าน AI ที่มีความรับผิดชอบ

เปิดใช้งานการพัฒนา AI ช่วยสร้างได้อย่างง่ายดายในทุกระดับทักษะ

Amazon Bedrock IDE ช่วยลดความยุ่งยากในการพัฒนาแอปพลิเคชัน AI ช่วยสร้างโดยมอบประสบการณ์ที่ไม่ยุ่งยากและเข้าถึงได้ให้กับผู้พัฒนาในทุกระดับทักษะความสามารถ นักพัฒนาสามารถทำงานร่วมกันในโปรเจกต์ได้อย่างราบรื่นโดยใช้ประโยชน์จากความสามารถอันทรงประสิทธิภาพของ Amazon Bedrock ด้วยอินเทอร์เฟซที่ใช้งานง่ายและเวิร์กโฟลว์ที่มีประสิทธิภาพ นอกจากนี้ ยังได้รับสิทธิ์การเข้าถึงข้อมูลที่มีการกำกับดูแล ซึ่งช่วยเร่งการสร้างต้นแบบ การทำซ้ำ และการปรับใช้แอป AI ช่วยสร้างที่พร้อมสำหรับการใช้งานจริงที่สอดคล้องกับความต้องการทางธุรกิจ

หน้าจอต้อนรับ Bedrock Studio

สร้างแอปพลิเคชัน AI ช่วยสร้างแบบกำหนดเอง

นักพัฒนาสามารถปรับโมเดลพื้นฐานให้เหมาะกับความต้องการ ข้อมูล เวิร์กโฟลว์ และมาตรฐานทางจริยธรรมได้ โดยสามารถใช้ประโยชน์จากความสามารถอย่างการดึงข้อมูลเพื่อการสร้างแบบเสริม (RAG) เพื่อสร้าง Knowledge Bases จากแหล่งที่มาของข้อมูลที่เป็นกรรมสิทธิ์เฉพาะ เพื่อให้แน่ใจว่าการตอบสนองของโมเดลได้รับการปรับให้เหมาะกับความต้องการทางธุรกิจที่เฉพาะเจาะจง นอกจากนี้ ยังสามารถสร้างแอปเอเจนต์แชทโดยใช้ Agents, เพิ่ม Guardrails เพื่อการป้องกันและความเป็นส่วนตัว รวมถึงใช้ประโยชน์จากฟีเจอร์ขั้นสูง เช่น วิศวกรรมการโต้ตอบ ฟังก์ชัน และ Flow เพื่อดำเนินการทำซ้ำอย่างรวดเร็ว ซึ่งทั้งหมดนี้สามารถทำได้โดยไม่ต้องเจาะลึกบริการพื้นฐาน

หน้าจอแชทบ็อตด้านสุขภาพของ Bedrock Studio

ทำงานร่วมกันระหว่างผู้มีส่วนได้เสียได้อย่างราบรื่น

Amazon Bedrock IDE ซึ่งผสานรวมอยู่ใน Amazon SageMaker Unified Studio ช่วยส่งเสริมการทำงานร่วมกันระหว่างทีมต่าง ๆ อย่างราบรื่น ซึ่งรวมถึงผู้มีส่วนได้ส่วนเสียทางธุรกิจและทางเทคนิคที่มีทักษะแตกต่างออกไปกัน ผู้ใช้สามารถสร้าง ปรับแต่ง และแชร์แอปพลิเคชัน AI ช่วยสร้างร่วมกันได้ในลักษณะที่ปลอดภัย ซึ่งทำให้เกิดเป็นทำงานร่วมกันแบบข้ามสายงานที่เชื่อถือได้ ซึ่งช่วยเสริมศักยภาพให้ทีมสามารถทำงานร่วมกันในแอปพลิเคชัน AI ช่วยสร้างได้หลากหลาย เช่น การสร้างเนื้อหาเฉพาะบริษัท การดำเนินเวิร์กโฟลว์อัตโนมัติ และการพัฒนาซอฟต์แวร์

หน้าจอประกันสุขภาพของ Bedrock Studio

ประเมินและนำโมเดลประสิทธิภาพสูงมาใช้ได้อย่างง่ายดาย

Amazon Bedrock IDE มอบสิทธิ์การเข้าถึง FM ประสิทธิภาพสูงจำนวนมากจากบริษัท AI ชั้นนำ ประสบการณ์พื้นที่ทดลอง AI ช่วยสร้างช่วยลดความยุ่งยากในการประเมินโมเดลโดยช่วยให้นักพัฒนาสามารถเปรียบเทียบโมเดลและการกำหนดค่าที่แตกต่างกันได้ การประเมินโมเดลอัตโนมัติยังช่วยให้ผู้ใช้สามารถประเมินประสิทธิภาพ คุณภาพ และเกณฑ์ชี้วัดด้านความปลอดภัย ซึ่งทำให้ผู้ใช้สามารถระบุและนำโมเดลที่เหมาะกับกรณีการใช้งานเฉพาะมาใช้ได้อย่างง่ายดาย

หน้าจอพื้นที่ทำงาน Bedrock Studio

ใช้กฎควบคุมระบบ AI ที่มีความรับผิดชอบ

นักพัฒนาสามารถสร้าง Guardrails และตั้งค่าตัวกรองเนื้อหาทั้งในอินพุตของผู้ใช้และการตอบกลับของโมเดลเพื่อช่วยให้แอป AI ช่วยสร้างสามารถสร้างเอาต์พุตที่เหมาะสมได้ โดยสามารถปรับแต่งลักษณะของกฎควบคุมระบบได้โดยการตั้งค่าระดับการกรองในหมวดหมู่ต่าง ๆ และเพิ่มหัวข้อที่ถูกปฏิเสธ การจัดตำแหน่งแอปพลิเคชันให้เป็นไปตามแนวทาง AI ที่มีความรับผิดชอบและผลลัพธ์ที่ต้องการ

หน้าจอ Bedrock Studio Guardrails

ลูกค้า

  • Adastra

    เราสร้างแอปพลิเคชันการวิเคราะห์ข้อมูล, ML และAI ช่วยสร้างที่ซับซ้อน ซึ่งมาพร้อมกับการกำกับดูแลข้อมูลในตัวและอินเทอร์เฟซที่ใช้งานง่าย ก่อนที่จะใช้ Amazon SageMaker Unified Studio การใช้เครื่องมือหลายอย่างสำหรับพนักงานข้อมูลและสารสนเทศของลูกค้าส่วนใหญ่เป็นแบบดำเนินการด้วยตนเองและใช้เวลานาน ตลอดจนการรับประกันการจัดเตรียมสถาปัตยกรรมข้อมูลที่ทรงประสิทธิภาพนั้นเป็นเรื่องยาก ตอนนี้เราสามารถใช้เครื่องมือพนักงานข้อมูลเดียวสำหรับวิศวกรข้อมูลและนักวิทยาศาสตร์ ML ด้วย Amazon SageMaker Unified Studio นอกจากนี้ เรายังสามารถดำเนินการใช้งานโครงสร้างพื้นฐานข้อมูลโดยอัตโนมัติ ซึ่งเปิดโอกาสให้เราสามารถลดความซับซ้อนของกระบวนการให้กับลูกค้าของเราและปรับปรุงประสบการณ์ลูกค้า

    Zeeshan Saeed ประธานเจ้าหน้าที่ฝ่ายเทคโนโลยีและกลยุทธ์ของ Adastra
  • Toyota

    เรากำลังสำรวจ Amazon SageMaker เพื่อรวมและกำกับดูแลข้อมูลในหน่วยรถยนต์ การขาย การผลิต และซัพพลายเชนที่เชื่อมต่อกันของเราเพื่อจัดการกับชุดข้อมูลแบบแยกส่วนในการดำเนินงานด้านยานยนต์ วิธีการนี้ช่วยให้เราสามารถค้นหา ค้นพบ และแชร์ข้อมูลได้อย่างง่ายดาย วางรากฐานเพื่อแก้ไขปัญหาด้านคุณภาพล่วงหน้า เพิ่มความปลอดภัยและความพึงพอใจของลูกค้า รวมถึงทำให้การพัฒนาแอปพลิเคชัน AI ช่วยสร้างง่ายขึ้น

    Kamal Distell รองประธานฝ่ายข้อมูล การวิเคราะห์ แพลตฟอร์ม และวิทยาศาสตร์ข้อมูลของ TMNA