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亚马逊云开发者

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46分钟前

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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1天前

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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2天前

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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5天前

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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6天前

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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6天前

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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7天前

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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8天前

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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06-06

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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06-05

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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06-04

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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06-03

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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05-30

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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05-28

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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05-26

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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05-23

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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05-21

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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05-20

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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05-19

Amazon Q 从入门到精通 – 测试与重构

Amazon Q Developer 是亚马逊推出的一个专为专业开发人员设计的人工智能助手，旨在提升代码开发和管理效率。其主要功能包括代码生成、调试、故障排除和安全漏洞扫描，提供一站式代码服务。众所周知，在软件开发领域，测试代码是软件成功的重要基

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05-16

利用 Amazon Bedrock Data Automation（BDA）对视频数据进行自动化处理与检索

当前点播视频平台搜索功能主要是基于视频标题的关键字检索。对于点播平台而言，我们希望可以通过优化视频搜索体验满足用户通过模糊描述查找视频的需求，从而提高用户的搜索体验。借助 Amazon Bedrock Data Automation（BDA）技术，

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