本文属于机器翻译版本。若本译文内容与英语原文存在差异，则一律以英文原文为准。
什么是 Amazon Bedrock？
Amazon Bedrock 是一项完全托管的服务，它通过统一的 API 提供来自领先的人工智能企业和 Amazon 的高性能基础（FM）供您使用。您可以从各种根基模型中选择，找到最适合您的用例的模型。Amazon Bedrock 还提供了一系列广泛的功能，可以构建生成式人工智能应用程序，为您提供安全可靠的专属人工智能服务。利用 Amazon Bedrock，您可以轻松试验和评估用例的常用根基模型，使用微调和检索增强生成 (RAG) 等技术，通过自己的数据进行量身定制，并构建使用企业系统和数据来源执行任务的代理。
借助 Amazon Bedrock 的无服务器体验，您可以快速入门，使用自己的数据量身定制根基模型，并利用 AWS 工具轻松安全地将其集成和部署到应用程序中，而无需管理任何基础设施。
我可以使用 Amazon Bedrock 做什么？
您可以使用 Amazon Bedrock 执行以下操作：
-
试验提示和配置 – 使用模型推理提交提示并生成响应通过使用不同的配置和根基模型发送提示来生成响应。您可以使用 API 或控制台中的文本、图像和聊天操场在图形界面中进行试验。准备就绪后，设置应用程序以便向
InvokeModelAPI 发送请求。 -
使用来自数据来源的信息增强响应生成 – 通过上传要查询的数据来源创建知识库，以增强根基模型的响应生成。
-
创建可推理如何帮助客户的应用程序 – 构建可以使用根基模型、进行 API 调用以及（可选）查询知识库的代理，以便为客户推理和执行任务。
-
使用训练数据调整模型以适应特定任务和领域 – 通过提供用于微调或持续预训练的训练数据来自定义 Amazon Bedrock 根基模型，以调整模型的参数并提高其在特定任务或领域中的性能。
-
提高基于 FM 的应用程序的效率和输出 – 为根基模型购买预调配吞吐量，以便更高效地以折扣价对模型运行推理。
-
为您的用例确定最佳模型 – 使用内置或自定义提示数据集评估不同模型的输出，以确定最适合您的应用程序的模型。
-
防止不当或不必要的内容：使用防护机制，为您的生成式人工智能应用程序实施保护措施。
-
优化 FM 的延迟 – 通过针对基础模型的延迟优化推理功能，缩短人工智能应用程序的响应时间并改进响应能力。
注意
延迟优化推理功能面向 Amazon Bedrock 作为预览版推出，随时可能发生更改。
要了解支持 Amazon Bedrock 的区域以及 Amazon Bedrock 支持的基础模型和功能，请参阅 Amazon Bedrock 中支持的根基模型和 Amazon Bedroc AWS 区域 k 中的功能支持。
如何开始使用 Amazon Bedrock？
我们建议您通过以下做法来开始使用 Amazon Bedrock：
-
熟悉 Amazon Bedrock 使用的术语和概念。
了解 AWS 如何向您收取使用 Amazon Bedrock 的费用。
-
尝试完成 开始使用 Amazon Bedrock 教程。在教程中，您将学习如何在 Amazon Bedrock 控制台中使用操场。您还将了解如何使用 AWS SDK 调用 Amazon Bedrock API 操作。
-
请阅读文档，了解要包含在应用程序中的功能。
