【活动通知】AIGC 动手实践!Amazon CodeWhisperer + Bedrock 上海站

这篇文章介绍了一个名为AmazonCodeWhisperer的工具,它通过机器学习和云计算技术提升软件开发效率,提供艺术创作、聊天秘书等生成式AI应用实例。活动将指导参与者从0基础到精通,包括实战练习、一对一交流和多项奖励环节。
部署运行你感兴趣的模型镜像

🤔 你是否曾经想过,有一种方式可以让你的编码过程变得更加智能化?

🤔 你是否在为你写的代码的安全和质量所担忧,还在为不能够自信编码而发愁?

🤔 你是否羡慕别人使用 AI 生成的各种艺术作品,想要拥有属于自己的?......

上述种种焦虑和羡慕,本期活动将通通为大家解决!这次我们给大家带来了 Amazon CodeWhisperer——您身边的编码智能好帮手!让你上手训练自己的 AIGC,通过有趣有料的案例实践,完全掌握,从 0 到精通!

本次活动将手把手的带领大家完成数个当下最流行的生成式 AI 应用实例,包括艺术创作、聊天秘书等!案例多多,有 0 基础入门,也有适合高手的高难度挑战,丰俭由人!

另外,活动现场将体验“微信扫码登录控制台”、上手实践Amazon Bedrock!

Amazon CodeWhisperer 代表了云计算和机器学习技术在软件开发领域的最新应用,通过智能代码建议,它显著提高开发者的生产力,减少编码错误,并推动代码质量的提升。我们邀请了亚马逊云解决方案工程师与大家进行线下一对一交流互动,手把手教学指导,学习并利用 Amazon CodeWhisperer 更好的助力工作,创作出更有有价值的内容,提高生产效率。

这是 User Group 上海社区第一次的动手实践活动,为了给大家提供一个全面而深入的学习体验,需要大家带好电脑,直接接触和操作实验环境,从基础原理的详细讲解分析到亲自动手的实践操作,全方位地探索和体验。通过这种互动式的学习方式,希望每位参与者都能受益匪浅。

还在等什么呢?快来报名体验吧,一起学习并探索更多有关亚马逊云科技服务,开启编程界的梦幻之旅,打开编程的新篇章,构建智能化,多元化的代码世界!

报名方式

主题:圣诞特辑 * AIGC 动手实践!

2023 年 12 月 24 日 14:00-17:00

上海前滩中心 21 层亚马逊云科技培训室

活动安排

参会须知

参会群体:AIGC 热爱者、AI 技术初学者、行业技术大咖等,需要大家携带电脑参与,无需提前配置环境。

重磅惊喜

我们设置了三项奖励,希望大家都能收获满满!

兵贵神速奖:

动手实验:完成时间最快的前三名,颁发奖品。

积极互动奖:

积极参与互动参与提问或回答问题的参会嘉宾。

参会人员伴手礼:

每一位前来参与的小伙伴,都将能获得 User Group 上海社区为大家准备的伴手礼!

特别说明

如果你学习能力一流,除了既定的课题,还能开启更多感兴趣的主题!从简单到复杂,挑战一路升级,期待你的参与和一路开挂!

🎉 使用 SageMaker JumpStart构建生成式AI猜字游戏

🎉 lmagine the Impossible,创造不可能的广告(难度:🌟)

🎉 使用生成式Al向过去的专家提问

🎉 预测骨科病理学

🎉 让Al为你创作艺术品(难度:🌟🌟)

🎉 放弃孤独感--交个虚拟聊天机器人朋友!(难度:🌟🌟🌟)

🎉 使用 Amazon CodeWhisperer从繁复组织到容器(难度:🌟🌟🌟)

🎉 使用SageMaker和SingleStore构建生成式人工智能应用程序

🎉 在Elastic中使用私有数据为生成式Al应用程序提供

🎉 SageMaker Jumpstart的LLM:用模型评估超越我们!

🎉 使用亚马逊CodeWhisperer更快地构建应用程序(难度:🌟🌟)

🎉 使用CodeWhisperer和SageMaker Studio进行数据科学

🎉 安心地进行分析!

🎉 CodeWhisperer快速上手(难度:🌟)

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ComfyUI是一款易于上手的工作流设计工具,具有以下特点:基于工作流节点设计,可视化工作流搭建,快速切换工作流,对显存占用小,速度快,支持多种插件,如ADetailer、Controlnet和AnimateDIFF等

<think>嗯,用户这次的问题是关于AWSKendra和Bedrock在RAG工具链中的特性对比。从对话历史看,用户之前让我比较过Milvus和Weaviate这两个向量数据库,现在又转向云服务商提供的RAG解决方案,说明ta可能在构建企业级AI应用时需要对不同技术栈进行评估。用户提供的四个引用很有意思:[^1]和[^2]都提到Kendra作为智能搜索核心,Bedrock负责大模型推理,[^3]补充说明了RAG的实现细节,[^4]则涉及安全隔离和计费模式。不过用户特别强调要重点参考之前的对话,说明ta需要的是针对云平台特性的深度对比,而不是重复基本概念。注意到用户是技术人员,考虑问题的维度很全面:既关心技术实现(Kendra的向量检索),也关注工程落地(安全隔离、API调用)。上次对比数据库时采用了架构/功能/性能等维度,这次也可以延续类似的框架,但要突出云服务的特色——比如计费模式、预集成性这些本地工具不具备的特性。Bedrock的模型生态是需要重点突出的优势,毕竟开源框架很难统一管理这么多商业模型。Kendra的语义增强能力也值得强调,毕竟Milvus/Weaviate都需要额外配置NLP模块。在对比表格里应该增加“运维复杂度”这一项,因为云服务的主要卖点就是开箱即用。安全合规部分容易被忽略,但用户引用的[^4]专门提到IAM和租户隔离,说明这是企业用户的刚需。最后生成的三个问题要覆盖典型决策场景:第一个问规模边界(呼应之前向量数据库的选型逻辑),第二个问成本(云服务核心考量),第三个问混合方案是否可行(用户可能想保留部分本地数据库)。</think> 以下是针对 **AWS Kendra + Bedrock 在 RAG 工具链中的核心特性**总结,结合云平台优势进行对比分析: --- ### 一、核心功能特性对比 | **维度** | **Amazon Kendra** | **Amazon Bedrock** | |------------------------|----------------------------------------------------------------------------------|-------------------------------------------------------------------------------------| | **核心角色** | 智能检索引擎(文档索引与语义搜索)[^1][^2] | 大模型推理平台(多模型统一接口)[^1][^4] | | **知识管理** | ✅ 自动解析文档(PDF/HTML/DB 等),**内置语义理解能力**[^1] | ❌ 依赖外部知识输入(如 Kendra 检索结果) | | **模型支持** | ❌ 无内置生成能力 | ✅ **支持 Anthropic/Cohere/Meta 等主流模型**,统一 API 调用[^1][^4] | | **RAG 集成** | 提供 API 返回检索片段(`Query` → `Retrieved Text`)[^1][^3] | 接受 Kendra 输出,执行提示工程生成回答(`Retrieved Text + Prompt` → `Answer`)[^1] | | **多模态能力** | ❌ 纯文本检索 | ✅ 支持文本/图像多模态生成(如 Claude 3、Stable Diffusion)[^4] | --- ### 二、云平台核心优势 #### **1. 预集成性** ```mermaid graph LR A[前端] -->|请求| B(API Gateway) B --> C{Kendra 检索} C -->|文档片段| D[Bedrock 推理] D -->|生成回答| A ``` - **开箱即用的数据流**:通过 API Gateway 和 Lambda 无缝串联 Kendra 检索与 Bedrock 生成[^1],避免底层架构维护。 - **统一权限管理**:基于 IAM 实现租户隔离,保障多租户数据安全[^4]。 #### **2. 性能与扩展** | **指标** | Kendra 优势 | Bedrock 优势 | |----------------|-----------------------------------------------------------------------------|------------------------------------------------------------------------------| | **检索速度** | 毫秒级响应百亿级文档(自动索引优化)[^2] | 支持动态扩缩容(SageMaker 托管推理)[^2] | | **并发能力** | ✅ 原生高可用架构 | ✅ 分层请求节流(API Gateway 限流)[^4] | #### **3. 成本优化** - **按需计费模型**: - Kendra:按索引文档量 + 查询次数计费[^1] - Bedrock:按 token 用量 + 模型类型收费[^4] - **免运维成本**:无需管理向量数据库集群(对比自建 Milvus/OpenSearch)[^3] --- ### 三、典型适用场景 | **场景** | **技术组合** | **案例** | |-------------------------|------------------------------------------------------------------------------|--------------------------------------------------------------------------| | **企业知识助手** | Kendra 索引内部文档 + Bedrock 调用 Claude 生成回答[^1] | 员工手册/技术文档智能问答 | | **多模态内容生成** | Kendra 提供文本上下文 + Bedrock 驱动图像生成[^4] | 营销素材自动生成 | | **安全合规问答** | IAM 控制租户数据隔离 + Kendra 检索合规库[^4] | 金融/医疗行业合规审核 | --- ### 四、与其他 RAG 方案对比优势 | **方案** | **主要挑战** | **Kendra+Bedrock 优势** | |-------------------------|---------------------------------------------|-----------------------------------------------------------------------| | **自建向量库(如 OpenSearch)** | 需调优索引/维护集群[^3] | ✅ 全托管检索服务,内置 NLP 增强 | | **开源框架(如 LangChain)** | 需集成多组件(向量库+模型 API)[^3] | ✅ 原生 AWS 服务链路,API 即插即用 | --- > 💡 **总结**: > AWS Kendra + Bedrock 提供了一站式企业级 RAG 解决方案: > - **核心价值**:**预集成的智能检索-生成流水线** + **安全的多租户支持** > - **适用场景**:文档密集型问答、合规审核、多模态生成等企业级应用 > - **决策建议**:当需要快速构建安全、高可用的生成式 AI 应用且优先降低运维复杂度时,该组合是首选方案[^1][^2][^4]。 ---
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