基于 Amazon Q Developer CLI 进行智能混沌工程实验
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零代码生成 3D 游戏：基于 Amazon Q Developer CLI 和 Three.js 的实践
Amazon Q Developer 是一个由生成式人工智能（AI）驱动的对话助手，可帮助你理解、构建、扩展和运维亚马逊云科技应用程序。你可以向它询问关于亚马逊云科技架构、你的亚马逊云科技资源、最佳实践、官方文档、技术支持等问题。Amazon Q
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基于 Amazon Nova 实现优化呼叫中心导航场景
背景 在传统呼叫中心场景中，基于按键导航是一种经典的用户交互方式。然而，随着导航场景的增加、分类的扩展以及层级的增多，按键流程设计变得越来越复杂，用户体验也因此受到影响。为了提供更加流畅的用户体验，半开放式语音导航应运而生。在这种模式下，终端用户只
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Amazon Bedrock Runtime API 集成指南——从 Invoke Model API 迁移到 Converse API，简化生成式 AI 应用开发
摘要 Amazon Bedrock 是一项亚马逊云科技在海外区域提供的完全托管服务，通过单个 API 提供来自包括 Amazon 在内的领先人工智能公司的高性能基础模型（FM），并提供通过安全性、隐私性和负责任的人工智能构建生成式人工智能应用程序所
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使用 Strands Agents 开发并部署生产级架构通用型个人助手
简介 这是基于Strands Agents SDK开发的通用型Agentic AI应用，通过MCP的集成，实现了大语言模型与外部工具系统的无缝连接。Strands SDK作为核心引擎，提供了强大的代理能力和工具集成机制，使得整个系统具备了高度的可扩展
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从分析到优化：Amazon Q CLI 助力 EKS 网络调用链剖析与运维实践
1. 引言 在 Amazon EKS（Elastic Kubernetes Service）环境中，理解从 ALB（Application Load Balancer）到 Pod 的完整网络调用链对运维人员至关重要。本文将展示如何利用 Amazon
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基于 Amazon Nova Sonic 和 MCP 构建语音交互 Agent
1、引言 随着人工智能技术的飞速发展，自然语言处理和语音交互技术正在深刻改变人机交互的方式。语音交互正从简单的“机械应答”向更自然的“类人对话”演进 。传统的语音系统通常采用模块化架构，将语音处理流程割裂为 ASR（自动语音识别）、NLP（自然语言
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Amazon Q in QuickSight 实战：利用自然语言快速生成数据报表与洞察
背景介绍：传统 BI 的挑战与转变 在企业实践中，数据分析已成为推动业务增长和优化决策的核心能力。以电商为例，团队需要实时查看商品销量趋势、不同渠道的转化效果、用户浏览路径与复购行为；在运营或财务场景中，也常通过图表洞察成本结构、预算执行进度、活动
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将 Go 应用从 x86 平台迁移至 Amazon Graviton：场景剖析与最佳实践
简介 近年来，Amazon Graviton 处理器以其优越的性价比和强劲的性能，成为了构建高效、可扩展云原生应用的重要选择。Graviton 采用基于 Arm64 架构的芯片，与传统的 x86 架构相比存在不少架构差异。虽然 Go 天生对 Arm
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跨国企业进入中国市场：如何利用亚马逊云科技文档 MCP 服务器解决区域差异问题
业务场景 想象一下，您是一家美国科技公司的 IT 架构师，公司刚刚决定将业务扩展到中国市场。作为技术负责人，您需要规划如何将现有的基于亚马逊云科技的应用迁移到中国区域。然而，您很快发现中国区的云服务环境与您熟悉的全球区域存在一些差异：服务终端节点不
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全景解读亚马逊云科技的 GenBI 解决方案：三大路径助力企业智能决策升级
1. 什么是GenBI ？ GenBI，即生成式商业智能（Generative Business Intelligence），是指将生成式人工智能（GenAI）、尤其是大语言模型（LLM）与传统商业智能（BI）深度结合的新一代数据分析范式。GenB
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得心应手：探索 MCP 与数据库结合的应用场景
在 AI Agent 日益流行的今天，大模型应用范围已经从原来的聊天，发展到各个实际场景。例如，与地图应用结合的路线行程规划，深度调研分析报告，获取市场数据分析。依赖 Agent 工具，更多应用正在改变我们的工作和生活方式，优化企业的生产流程。 ?
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GenDev 智能开发：Amazon Q Developer CLI 赋能 Jenkins 实现智能代码审核
前言 在现代软件开发中，自动化工具对于提高代码质量和开发效率至关重要。本文将介绍如何结合 Jenkins 和 Amazon Q Developer 构建自动化代码审核系统，为开发团队提供更高效的质量保障方案。 📢限时插播：Amazon Q Dev
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德比软件基于生成式 AI 的智能酒店数据匹配系统
1. 项目背景与行业痛点深度剖析 在数字化时代，旅游行业正面临前所未有的数据复杂性挑战。作为全球领先的旅游网络营销系统技术服务商，德比软件深入洞察了酒店数据管理的核心痛点。传统的数据匹配方式已经难以应对现代旅游生态系统的复杂性。 📢限时插播：无需
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Amazon Q Developer CLI 如何提升独立游戏开发者的开发体验
引言 在独立游戏开发的世界里，创意与技术实现之间常常存在着巨大的鸿沟。作为一名独立游戏开发者，我深知在有限的时间和资源下，既要构思引人入胜的游戏剧情，又要解决各种技术难题的挑战。而 Amazon Q Developer CLI 的出现，无疑为这一困
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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
前言 在当今数字营销环境中，有机搜索流量是企业获取潜在客户的最具成本效益的渠道之一。然而，许多企业在 SEO 实践中面临共同挑战：专业人才短缺、前期投入大、实施复杂且见效周期长。这些因素导致 SEO 策略常被搁置，错失了宝贵的流量机会。 本文将详细
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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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