利用 Amazon Bedrock 构建高效 SEO 内容生成系统：从流量挖掘到智能创作
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快时尚电商行业智能体设计思路与应用实践（一）借助超长上下文窗口分钟级构建智能客服系统
1. 序言 在数字经济蓬勃发展的今天，快时尚电商行业正经历着前所未有的智能化转型。随着消费者需求的日益多元化和个性化，传统模式在客户体验、运营效率和决策支持等方面，面临着巨大挑战。人工智能技术的迅猛发展，为行业提供了突破性的解决方案。从智能推荐系统
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智能化 Graviton 迁移：Amazon Q CLI 加速应用架构现代化
在云计算成本优化与性能提升的双重压力下，Amazon Graviton 处理器正逐渐成为技术领导者们的战略选择。这款基于 ARM 架构的处理器承诺提供更高的性价比和更出色的能效，但许多开发团队面临的现实问题是：如何高效、低风险地将现有应用迁移到这一
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基于 Vanna.AI 和 Amazon Bedrock 构建 Text-to-SQL 方案
前言 在数字化浪潮中，大型语言模型（LLM）发展迅猛，在智能客服、开发助手等多个领域展现出卓越的应用潜力，推动了各行业的智能化转型。在数据库查询领域，Text-to-SQL 技术正逐渐成为自然语言与结构化数据之间的关键桥梁，帮助人们以更加便捷的方式
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使用 Amazon Bedrock Agents 加速生物标志物的分析和发现
该博文旨在介绍基于 Amazon Bedrock Agents 搭建多模态生物标志物分析工作流程。 根据美国国家癌症研究所的说法，癌症生物标志物是“在血液、其他体液或组织中发现的生物分子，是正常或异常过程或疾病（如癌症）的标志。”生物标志物通常区分
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认识 SwiftChat：一款跨平台、高性能的 AI 助手应用程序
SwiftChat 是一款以 Amazon Bedrock 为基础、大语言模型（Large Language Model，LLM）为核心驱动的多模态 AI 聊天应用程序，以其出色的性能、多平台支持和丰富功能集成而广受好评 [1]。本文将深入分析 S
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基于 Agentic AI + Amazon Redshift MCP Server 实现 Agentic Data Analysis
1. 前言 一般而言，Agentic AI 是指能够进行推理和规划，自主决定做什么、何时做来解决复杂的多步骤问题的软件系统。而 Agentic Data Analysis 则是 Agentic AI 在数据分析和数据见解生成方面的应用。Model
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飞书多维表格利用 Amazon Bedrock AI 能力赋能业务
背景 飞书多维表格是一款功能强大的在线数据管理与协作工具。它打破传统表格局限，将电子表格与数据库特性融合，支持看板、甘特图、表单等多种视图自由切换，可根据项目进度、任务管理等不同场景灵活展示数据。其丰富的字段类型能精准适配各类数据录入需求，且支持多
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准确率从 19% 提升至 95%！文本审核模型优化的三个阶段实践（下）
本文将聚焦于项目的第三阶段 —— 模型微调方案，介绍如何通过训练专门的文本分类模型，为审核系统打造更简洁、高效的长期解决方案。
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准确率从 19% 提升至 95%！文本审核模型优化的三个阶段实践（上）
一、引言 在当今数字时代，内容审核系统是维护平台健康生态的关键防线。然而，过于严苛的审核机制可能会误杀大量合法内容，不仅影响用户体验，还会对平台的运营效率造成负面影响。本文将分享一个真实案例，详细介绍如何通过数据分析、提示词工程和模型微调，将一个审
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Amazon Bedrock 助力 SolveX.AI 构建智能解题 Agent，打造头部教育科技应用
关于 SolveX.AI SolveX.AI 是一款由 PIGEON LIMITED 开发的教育类应用，在教育类 APP 中表现出色，位居前列，收获了众多用户的好评，评分高达 4.9 分，主打学习辅导，涵盖数学、科学、英语、历史等多学科，无论是应对
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使用 Amazon Q Developer CLI 调用 MCP Server 实现 Amazon Support 案例自动创建
Amazon Q Developer CLI 是亚马逊云科技推出的一种命令行工具，作为 Amazon Q Developer 的一部分，它允许开发者直接在命令行界面与 Amazon Q 的人工智能能力进行交互，通过 Amazon Q Develop
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使用 Amazon Q Developer CLI 快速搭建各种场景的 Flink 数据同步管道
在 AI 和大数据时代，企业通常需要构建各种数据同步管道。例如，实时数仓实现从数据库到数据仓库或者数据湖的实时复制，为业务部门和决策团队分析提供数据结果和见解；再比如，NoSQL 游戏玩家数据，需要转换为 SQL 数据库以供运营团队分析。那么，到底
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基于 Amazon Q Developer CLI 和 Amazon Bedrock Knowledge Bases 实现智能问答系统
1. 引言 传统企业通常将常见问题（FAQ）发布在网站上，方便客户自助查找信息。然而，随着生成式 AI 技术的迅速发展与商业渗透，这些企业正积极探索构建智能问答系统的新途径。这类系统不仅能显著提升客户体验，还能有效降低人工支持成本，实现客户服务的智
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翰德 Hudson 携手亚马逊云科技，基于 MCP Agent 重塑智能招聘新范式
前言 在竞争白热化的人才市场中，高效、精准地寻觅适配人才，是每一家企业都面临的核心挑战。作为全球领先的招聘管理服务供应商，翰德 Hudson 始终深耕科技创新领域，力求为招聘效率的提升注入新动能。 本文分享翰德 Hudson 与亚马逊云科技合作，通
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从零开始：使用 Amazon Q CLI 开发一款软件
一、项目背景 在现代软件开发中，依赖包的生命周期管理是一个常被忽视但至关重要的环节。当前市面上没有一款专门检查代码中依赖包生命周期（EOL, End of Life）的工具，但存在一个第三方网站 https://endoflife.date，可以查
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利用生成式 AI 加速应用程序 Operational Readiness Review（ORR）流程
在当今快速发展的技术环境中，确保应用程序在投入生产前达到高可用性、安全性和可靠性标准至关重要。运营就绪审查（Operational Readiness Review, ORR）作为一种系统化的评估方法，帮助团队在应用程序部署前识别潜在风险和改进机会
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提升开发运维效率：原力棱镜游戏公司的 Amazon Q Developer CLI 实践
引言 在当今快速发展的云计算环境中，游戏开发者面临着新的挑战和机遇。为了提升开发效率，需要更智能的工具来辅助工作流程。Amazon Q Developer CLI 作为亚马逊云科技推出的生成式 AI 助手，为开发者提供了一种新的方式来与云服务交互。
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基于亚马逊云科技构建音视频直播审核方案
1. 前言 随着互联网内容形态的多样化发展，用户生成内容（UGC）呈现爆发式增长。社交平台、直播、短视频、语聊房等应用场景中，海量的音视频内容需要进行实时审核，以维护平台安全与用户体验。 然而，企业在构建审核系统时通常面临以下挑战： 审核准确性：需
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Amazon Bedrock 上的模型擂台赛：Nova、Claude，谁是最强图片/视频审核大模型？
前言 本文将探讨如何使用亚马逊云科技上提供的生成式 AI 大模型进行视频以及图像内容审核。本文将使用相同的视频图像审核测试数据集，从审核准确率、误报率、漏报率等多项指标全面评估亚马逊云科技 Amazon Bedrock 上三款多模态大模型的表现差异
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