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使用 Amazon Bedrock 构建可用于生产环境的 AI 应用 [重复].pdf

上传人: 明**** 编号:1013187 2025-12-21 46页 923.37KB

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根据《Building Production-Ready AI Applications with Amazon Bedrock》的内容,以下是全文关键点的概括: 1. **生产就绪挑战**:从原型到生产的“鸿沟”涉及兴奋和潜在的业务价值,但需要准备生产、理解失败模式和确保系统行为和安全。 2. **生成式AI特点**:非确定性、输入非结构化、AI代理自主性、系统可能静默失败。 3. **可观测性**:跟踪关键指标,如延迟、令牌、API错误,并捕获用户反馈。 4. **评估与改进**:通过系统测试理解系统性能,使用结果改进系统质量。 5. **安全风险**:包括恶意攻击、权限设置不当、幻觉、PII数据泄露等。 6. **防御与安全**:使用防护栏、最小权限原则、用户同意和会话隔离来保护系统。 7. **弹性**:优化架构以适应使用案例,考虑实时接口与后台任务、缓存策略等。 8. **性能与弹性**:设计可扩展的架构,使用全球/区域端点,异步或批量推理。 9. **成本管理**:实施全面的成本治理,监控成本,设置预算,使用推理配置文件。 10. **合作伙伴体验**:测试挑战包括非确定性、人类评估、指标和基于意图的测试。 11. **架构模式**:定义目标、指标,测试系统,优化架构。 12. **可观测性与评估**:使用日志、指标、跟踪和用户反馈进行评估。 13. **成本管理**:通过成本分配标签监控成本,使用批量推理和服务层。 14. **Amazon Bedrock**:提供模型调用日志、知识库、模型评估和跨区域推理等功能。
"AI应用安全风险如何防范?" "如何优化GenAI成本管理?" "生产级AI应用如何构建?
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