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从入门到精通：AWS Bedrock 全场景实战指南
发布时间：2025-12-05 03:53
导读：
在企业拥抱生成式人工智能（AI）技术的进程中，普遍面临 "模型选型复杂、部署成本高昂、数据安全失控" 的三重挑战。AWS Bedrock 作为亚马逊云科技推出的全托管生成式 AI 服务平台，依托 "统一接口规范、多模型聚合能力、企业级安全架构" 三大核心优势，为企业构建了低门槛、高安全的 AI 技术落地路径。本文将从技术原理解析、核心功能拆解、实战案例演示到性能优化策略，由浅入深地系统阐述 Bedrock 的全场景应用方法，助力开发人员、架构师及企业决策者掌握适配自身需求的实践方案。
一、认知升级：AWS Bedrock 成为生成式 AI 首选入口的核心逻辑
1.1 生成式 AI 落地的企业核心痛点
在 AWS Bedrock 服务推出之前，企业在生成式 AI 技术的应用过程中，主要面临以下三类核心难题：
- 模型选型困境：市场主流大模型（如 Claude 4 系列、Llama 3 等）各具技术特性，企业需针对不同业务场景（文本生成、图像创作、代码辅助等）进行重复对接开发，导致技术投入呈指数级增长；
- 基础设施壁垒：大模型的训练与推理过程需依托高性能 GPU 集群、分布式存储等高端硬件资源，中小企业普遍难以承担相应的硬件采购及运维管理成本；
- 数据安全风险：直接采用第三方 AI 服务时，企业敏感数据（包括客户信息、商业机密等）需传输至外部服务节点，存在数据泄露隐患及合规性风险。
1.2 Bedrock 的核心定位：生成式 AI 技术的 "中间件" 平台
AWS Bedrock 并非单一 AI 模型，而是一套全托管的生成式 AI 服务平台，其核心价值在于构建 "模型供给方" 与 "企业需求方" 之间的高效连接链路，承担着技术 "中间件" 的核心职能：
向上聚合优质模型资源：集成 AWS 自研模型（如 Titan 系列、Nova 系列）、第三方主流模型（如 Anthropic Claude 4 系列、Meta Llama 3、Stability AI Stable Diffusion 3）及行业定制化模型，形成 "一站式模型聚合平台"；
向下简化技术落地流程：提供统一 API 接口、低代码操作控制台及完善的开发工具链，使开发人员无需关注模型部署、硬件运维等底层技术细节，可聚焦于业务逻辑的实现；
中间层保障安全合规：基于 AWS 云平台的安全技术体系，支持数据本地化存储、端到端加密及细粒度权限控制，可满足 GDPR、ISO 等全球主流合规标准要求。
核心差异对比：与 AWS SageMaker（聚焦模型训练与定制化开发）相比，Bedrock 更侧重于 "模型调用与快速业务落地"；与第三方 AI 服务相比，Bedrock 的核心优势体现在多模型聚合能力及企业级安全保障体系。
1.3 Bedrock 的目标用户群体：三类核心角色画像
Bedrock 的产品设计覆盖了从技术开发人员到企业决策者的全链路用户群体，核心可分为以下三类：
| 角色 | 核心价值 | 典型使用场景 |
| 开发工程师 | 无需学习多套模型 API 规范，通过统一接口即可快速调用各类 AI 能力，有效降低开发成本 | 云服务 API 开发、自动化运维脚本编写、微服务架构代码生成 |
| 产品经理 | 可快速验证 AI 功能原型，缩短从需求定义到技术落地的周期，提升产品迭代效率 | 产品功能设计验证、用户体验优化、业务流程自动化 |
| 企业决策者 | 在保障数据安全的前提下，通过按需付费模式使用 AI 能力，可显著降低技术投入风险 | 技术投资决策、成本效益分析、合规风险评估 |
二、功能拆解：Bedrock 四大核心能力体系解析
Bedrock 的功能体系围绕 "模型使用全生命周期" 构建，涵盖模型访问、定制优化、部署运维及生态集成四大核心模块，形成完整的技术能力闭环。下文将对各核心功能模块及技术细节进行逐一拆解。
2.1 核心能力一：多模型统一访问 —— 解决 "接口碎片化" 问题
Bedrock 最基础且核心的功能为 "多模型聚合访问"，通过统一的 API 接口规范与操作控制台，使开发人员无需重复适配不同模型的调用方式，显著提升开发效率。
2.1.1 主流模型矩阵及场景适配分析
Bedrock 集成的模型已覆盖文本生成、图像创作、多模态交互等主流应用场景，不同模型的技术特性差异直接决定其场景适配方向，下表为核心模型的对比分析：
模型类型 | 代表模型 | 核心技术优势 | 适配业务场景 |
文本生成（基础类） | AWS Titan Text G1 | 成本可控、响应延迟低（P99<500ms）、支持多语言深度处理 | 客服话术生成、邮件撰写、基础文案创作、多语言客服 |
文本生成（高级类） | Anthropic Claude 4 Sonnet | 上下文窗口容量大（最长支持 200k tokens）、逻辑推理精度高、代码生成与调试能力突出，支持 30 + 编程语言 | 企业级合同分析、法律文档解读、复杂代码开发、技术报告生成 |
文本生成（高效类） | Anthropic Claude 4 Haiku | AWS 官方主推高效模型，响应延迟低（P99<300ms）、成本仅为 Sonnet 的 1/3，兼顾代码能力与性价比 | 智能客服、实时问答、批量代码生成、高频业务场景自动化 |
文本生成（开源类） | Meta Llama 3（70B） | 开源可定制、推理成本降低 50%、支持多轮对话记忆优化 | 企业私有知识库构建、定制化对话机器人、内部培训助手 |
文本生成（自研类） | AWS Titan Text Express | AWS 自研轻量模型，与 AWS 生态兼容性最优，支持动态 token 调整 | 云服务配置生成、AWS API 调用代码辅助、基础文本处理 |
图像生成类 | Stability AI Stable Diffusion 3 | 4K 超高清生成、风格迁移精度提升、文本与图像语义匹配度优化 | 高端产品图像设计、品牌视觉体系构建、创意插画生成、虚拟场景搭建 |
图像生成类 | AWS Titan Image Generator G2 | 与 AWS 生态兼容性好、支持文本转图 / 图生图 / 视频帧生成、企业品牌风格适配 | 电商场景高清图像生成、营销视频素材制作、品牌 IP 形象设计 |
多模态类 | Amazon Titan Multimodal G2 | 支持文本 / 图像 / 音频跨模态理解、实时视频内容分析、多模态内容生成 | 多媒体内容审核、图文音结合文案生成、视频内容摘要、智能会议记录 |
多模态类 | Amazon Nova Pro | 多模态理解能力强，支持文本 / 图像 / 视频 / 文档 / 代码理解，性价比高 | 交互式聊天界面、RAG 系统、代理式应用程序、视频分析、用户界面工作流自动化 |
多模态类 | Amazon Nova Lite | 极快的多模态处理速度，支持图像、视频和文本，最大 token 30 万 | 实时视频分析、图像识别、快速内容理解 |
多模态类 | Amazon Nova Micro | 纯文本模型，延迟极低且成本极低，最大 token 12.8 万，支持 200 + 语言 | 低延迟文本处理、基础文本理解、大规模文本分析 |
2.1.2 统一 API 架构：一次对接实现全模型调用
Bedrock 的统一 API 架构是解决 "接口碎片化" 问题的核心，无论调用何种模型，均采用标准化的请求 / 响应格式，开发人员仅需修改 "模型标识符" 即可实现不同模型的切换调用。
核心 API 接口类型：
- InvokeModel：同步调用模型接口，适用于响应时间要求不高的场景（如文本生成、图像生成等）；
- InvokeModelWithResponseStream：流式调用模型接口，适用于实时交互场景（如智能聊天机器人、实时问答系统等）；
- ListFoundationModels：获取当前可用基础模型列表及详细信息的查询接口。
API 调用示例（Python）：以调用 Claude 4 Sonnet 模型生成产品描述为例，核心实现代码如下（需提前完成 AWS SDK 的配置工作）：
```
import boto3
import json
\ 1. 初始化Bedrock客户端
bedrock = boto3.client(
&x20; service\_name='bedrock-runtime', 运行时客户端标识
&x20; region\_name='us-east-1' 选择就近的服务区域
)
\ 2. 定义请求参数（Claude 4 Sonnet模型-代码生成场景）
model\_id = "anthropic.claude-sonnet-4-20250514-v1:0" Claude 4 Sonnet官方标识符
prompt = """请基于以下需求生成Python代码：
需求：使用AWS boto3库实现Bedrock模型调用的通用函数，要求：
1\. 支持动态指定模型ID（Claude 4 Nova/Sonnet）
2\. 包含请求参数验证（max\_tokens范围100-2000）
3\. 实现异常捕获与错误信息标准化输出
4\. 附带函数调用示例及注释"""
body = json.dumps({
&x20; "anthropic\_version": "bedrock-2023-05-31",
&x20; "max\_tokens": 1500, 适配代码生成的token需求
&x20; "temperature": 0.3, 代码生成需降低随机性，保证语法正确性
&x20; "messages": \[
&x20; {"role": "user", "content": \[{"type": "text", "text": prompt}]}
&x20; ]
})
\ 3. 调用模型服务
response = bedrock.invoke\_model(
&x20; body=body,
&x20; modelId=model\_id,
&x20; accept='application/json',
&x20; contentType='application/json'
)
\ 4. 解析响应结果
response\_body = json.loads(response.get('body').read())
code\_content = response\_body\['content']\[0]\['text']
print("生成的Python代码：")
print(code\_content)
\ ------------ Claude 4 Haiku调用示例（高效场景） ------------
def call\_claude\_4\_haiku(client, prompt):
&x20; """使用Claude 4 Haiku实现高效文本生成（低延迟高性价比）"""
&x20; model\_id = "anthropic.claude-haiku-4-5-20251001-v1:0" Claude 4 Haiku官方标识符
&x20; body = json.dumps({
&x20; "anthropic\_version": "bedrock-2023-05-31",
&x20; "max\_tokens": 1000,
&x20; "temperature": 0.6,
&x20; "messages": \[
&x20; {"role": "user", "content": \[{"type": "text", "text": prompt}]}
&x20; ]
&x20; })
&x20; try:
&x20; response = client.invoke\_model(
&x20; body=body, modelId=model\_id,
&x20; accept='application/json', contentType='application/json'
&x20; )
&x20; return json.loads(response\['body'].read())\['content']\[0]\['text']
&x20; except Exception as e:
&x20; return f"调用异常：{str(e)}"
\ 调用Claude 4 Haiku生成产品FAQ
product\_faq = call\_claude\_4\_haiku(bedrock, "为智能保温杯生成10条常见问题及解答，突出使用安全与保养要点")
print("\n智能保温杯产品FAQ：")
print(product\_faq)
```
2.1.3 控制台可视化操作：支持零代码快速验证
针对非开发人员或快速原型验证场景，Bedrock 控制台提供 "零代码" 模型调用能力，核心操作流程如下：
- 模型选择：在 "基础模型" 功能页面筛选目标模型（如 Claude 4 Sonnet、Claude 4 Haiku），点击 "试玩" 功能进入交互界面；
- 参数配置：设置模型生成参数（如最大 tokens 数量、温度值 —— 温度参数越高，生成内容随机性越强；温度参数越低，生成内容精准度越高，代码生成建议设为 0.2-0.4）；
- 需求输入：在 prompt 输入框中填写具体业务需求（如 "撰写智能保温杯产品描述" 或 "生成 AWS S3 文件上传 Python 代码"）；
- 结果生成与调整：点击 "生成" 按钮获取模型输出结果，支持对结果进行二次编辑或重新生成操作。
2.2 核心能力二：模型定制优化 —— 实现业务知识的精准注入
基础模型虽具备通用能力，但难以精准匹配企业个性化业务需求（如使用企业专属术语体系、遵循特定业务规则等）。Bedrock 提供 "微调（Fine-tuning）" 和 "检索增强生成（RAG）" 两种核心定制化方式，无需大规模训练数据即可实现模型的业务化适配。
2.2.1 微调（Fine-tuning）：基于企业数据的模型优化
微调技术通过企业私有数据（如历史对话记录、产品手册等）对基础模型进行 "二次训练"，使模型输出结果更贴合具体业务场景需求。Bedrock 支持两种微调模式，以适配不同的业务场景。
1. 全量微调：适用于深度定制化场景
全量微调模式会更新模型的所有参数，需投入较多标注数据（通常需数千至数万条样本）及计算资源，适用于对输出精度要求极高的场景（如金融领域的风险评估、医疗领域的病历分析等）。
核心实施流程：
- 数据准备：将数据整理为 "输入 - 输出" 的结构化格式（如 "用户问题：如何办理退款？→ 客服回复：请提供订单号及手机号，我方将在 24 小时内完成处理"），支持 JSONL、CSV 等格式，最终存储至 S3 存储桶；
- 创建微调任务：在 Bedrock 控制台选择 "定制模型" 功能，关联 S3 数据存储路径，配置训练参数（如迭代次数、学习率等）；
- 训练与部署：系统自动调度 GPU 资源执行训练过程，训练完成后生成 "定制模型版本"，支持直接部署为 API 服务；
- 效果评估：通过控制台 "样本测试" 功能，对比基础模型与定制模型的输出差异，据此优化训练数据集。
2. 增量微调（Continual Pre-training）：轻量定制化方案
针对数据量较少（数百条样本）的场景，Bedrock 提供增量微调能力，仅更新模型的部分上层参数，可显著降低资源消耗及训练时间。其核心技术优势体现在：
低数据门槛：仅需数百条高质量样本即可实现模型效果的显著提升；
成本可控：训练周期通常为几分钟至数小时，基于按需付费模式可有效控制成本；
快速迭代：支持基于新增业务数据快速更新模型，以适应业务动态变化。
技术选型建议：若业务需求为通用内容生成（如常规邮件撰写），直接调用基础模型即可满足需求；若需模型掌握企业专属知识（如内部产品参数体系），则需通过微调或 RAG 技术实现。其中，数据量较少时优先选择 RAG 方案，数据量充足且需深度定制时选择微调方案。
2.2.2 检索增强生成（RAG）：实现外部知识的实时调用
检索增强生成（RAG）通过 "检索外部知识库 + 模型生成" 的组合方式，解决基础模型 "知识更新滞后" 和 "缺乏专属业务信息" 的问题，核心逻辑是使模型在生成回答前，先从企业私有知识库中获取相关信息，再基于该信息生成精准响应。
1. RAG 技术的核心优势
知识可动态更新：知识库内容更新后无需重新训练模型，直接同步即可完成知识更新；
数据安全性高：知识库存储于企业私有环境，无需将敏感数据传入模型训练流程；
实施成本低：无需大规模标注数据，仅需整理企业现有文档（如 PDF、Word 格式文档）即可构建知识库。
2. Bedrock RAG 系统的实现流程（结合 AWS 生态）
Bedrock 本身不直接提供 RAG 引擎，但可与 AWS 生态中的服务实现无缝集成，快速构建企业级 RAG 系统，核心技术组件包括：
组件类型 | 具体服务 | 功能说明 |
知识库存储组件 | Amazon S3（存储原始文档）、Amazon OpenSearch Service（存储向量数据） | 提供文档存储和向量检索能力 |
向量生成组件 | Bedrock Titan Embeddings 模型 | 将文本数据转换为向量表示 |
检索服务组件 | Amazon OpenSearch Service | 基于向量相似度实现相关信息检索 |
生成服务组件 | Bedrock 基础模型（如 Claude 4 Sonnet） | 基于检索结果生成最终回答 |
应用层组件 | Amazon Lambda（实现检索与生成的逻辑串联）、Amazon API Gateway（对外提供标准化 API 服务） | 串联各组件，提供统一 API 接口 |
完整技术实现步骤：
- 文档预处理：将企业文档（如产品手册、FAQ 文档）上传至 S3 存储桶，通过 Lambda 函数执行文档拆分（按段落拆分长文档）、数据清洗（去除无效信息）等预处理操作；
- 向量生成与存储：调用 Bedrock Titan Embeddings 模型，将拆分后的文本片段转换为向量数据，存储至 OpenSearch Service；
- 用户请求处理：用户发送业务问题（如 "智能保温杯如何更换电池？"），请求通过 API Gateway 传入 Lambda 函数；
- 相似性检索：Lambda 函数将用户问题转换为向量表示，在 OpenSearch 中执行相似性检索，获取 Top3 相关文本片段；
- 精准回答生成：Lambda 函数将检索到的文本片段作为 "上下文信息"，传入 Claude 4 Sonnet 模型，生成基于企业专属知识的精准回答；
- 结果返回：将生成的回答通过 API Gateway 返回给用户，支持关联原始文档链接，提升回答的可信度与可追溯性。
2.3 核心能力三：部署与运维 —— 构建企业级服务保障体系
生成式 AI 服务的规模化落地，不仅需要便捷的开发能力，更依赖稳定、安全、可监控的部署运维体系。Bedrock 基于 AWS 云平台的基础设施优势，提供全方位的部署运维保障能力。
2.3.1 灵活部署策略：覆盖从测试到生产的全链路需求
Bedrock 支持多种部署模式，可满足从开发测试到大规模生产环境的不同技术需求：
按需调用模式：开发测试阶段可直接调用 Bedrock 公共模型服务，无需提前部署，按实际调用次数计费；
专用终端节点部署：生产环境可创建 VPC 专用终端节点（Private Endpoint），使模型调用流量在 AWS VPC 内部流转，避免暴露公网，显著提升服务安全性；
模型批量部署模式：针对定制化模型，支持批量部署至多个可用区，通过负载均衡技术实现高可用架构；
边缘部署模式：结合 AWS IoT Greengrass 技术，可将轻量模型部署至边缘设备（如工业传感器、智能终端），实现低延迟推理能力。
2.3.2 全链路性能监控：实现指标可视化与异常告警
Bedrock 与 Amazon CloudWatch 实现深度集成，提供从 API 调用到模型推理的全链路监控能力，核心监控指标体系如下表所示：
监控维度 | 核心监控指标 | 指标应用场景 |
API 调用情况 | 调用次数、成功 / 失败率、并发调用数 | 评估服务使用量及运行稳定性 |
推理性能表现 | 响应时间（P50/P90/P99 分位值）、吞吐量 | 优化用户体验，识别性能瓶颈 |
资源消耗状况 | GPU 利用率、内存占用率 | 优化资源配置，降低运营成本 |
安全合规指标 | 未授权访问次数、敏感数据传输量 | 保障服务安全，满足合规审计要求 |
通过 CloudWatch 控制台，技术人员可自定义监控仪表盘，实时查看各项指标数据，同时支持配置告警规则（如 API 调用失败率超过 1% 时触发邮件告警），实现问题的早发现、早处理。
2.3.3 安全合规体系：构建企业数据的全链路防护
数据安全是企业采用 AI 服务的核心关切点，Bedrock 基于 AWS 的安全技术体系，构建了从数据传输到存储的全链路安全保障机制：
全链路数据加密：支持传输加密（采用 TLS 1.3 协议）和存储加密（采用 AES-256 加密算法），确保企业数据在传输和存储过程中全程处于加密状态；
细粒度权限控制：通过 AWS IAM（身份与访问管理）服务实现细粒度权限管控，可按 "用户 / 角色" 分配模型调用、定制化开发等权限，遵循最小权限原则；
严格数据隔离：不同企业的模型调用数据实现完全隔离，Bedrock 不会将企业数据用于模型训练或共享给第三方机构；
全面合规认证：满足 GDPR、HIPAA（医疗行业）、PCI DSS（支付行业）等全球主流合规标准，适用于金融、医疗等敏感行业场景；
操作日志审计：通过 AWS CloudTrail 记录所有 Bedrock 操作日志（如模型调用记录、权限变更记录），支持日志留存与追溯，满足合规审计需求。
2.4 核心能力四：生态集成 —— 实现 AWS 全链路服务协同
Bedrock 并非孤立的技术服务，而是深度融入 AWS 生态体系，可与 AWS 的计算、存储、数据库、AI/ML 等服务实现无缝集成，形成 "端到端" 的技术解决方案。核心集成场景包括以下四类：
2.4.1 与计算服务集成：实现业务逻辑自动化执行
与 Amazon Lambda、ECS（弹性容器服务）等计算服务集成，可将 AI 能力嵌入自动化业务流程，提升业务处理效率：
Lambda + Bedrock 集成：通过 Lambda 函数触发 Bedrock 模型调用，实现 "事件驱动" 的 AI 服务（如用户发送邮件后，Lambda 自动调用 Bedrock 生成回复内容）；
ECS + Bedrock 集成：针对复杂业务逻辑（如多模型串联调用场景），可在 ECS 中部署应用服务，通过 SDK 调用 Bedrock 的 AI 能力。
2.4.2 与存储服务集成：实现知识库高效管理
与 Amazon S3、DynamoDB 等存储服务集成，可实现企业知识库的高效管理与调用：
S3 + Bedrock 集成：将企业文档存储于 S3，结合 Bedrock 的 RAG 能力构建企业专属知识库（如产品手册、技术文档等）；
DynamoDB + Bedrock 集成：将结构化业务数据（如客户信息、订单数据）存储于 DynamoDB，通过 Bedrock 实现数据的智能分析与查询。
2.4.3 与数据库服务集成：实现数据智能分析
与 Amazon Aurora、PostgreSQL 等数据库服务集成，可实现数据的智能查询与分析：
数据库查询优化：通过 Bedrock 解析用户的自然语言查询，自动生成 SQL 语句，实现 "自然语言到 SQL" 的智能转换；
数据洞察生成：基于数据库中的业务数据，调用 Bedrock 生成数据洞察报告（如销售趋势分析、客户行为分析等）。
2.4.4 与 AI/ML 服务集成：构建智能化工作流
与 Amazon SageMaker、Amazon Rekognition 等 AI/ML 服务集成，可构建复杂的智能化工作流：
SageMaker + Bedrock 集成：将 SageMaker 训练的自定义模型与 Bedrock 集成，实现 "定制模型 + 基础模型" 的混合推理架构；
Rekognition + Bedrock 集成：先通过 Rekognition 进行图像识别，再调用 Bedrock 生成相应的文字描述或分析报告。
三、实战案例：基于真实业务场景的 Bedrock 应用实践
案例一：电商营销内容与工具自动化生成
技术选型：Anthropic Claude 4 Haiku（高效文本生成，控制成本）+ Anthropic Claude 4 Sonnet（代码生成，保障质量）
业务场景：某电商企业需要为 "智暖星智能保温杯" 产品生成全链路营销内容，包括产品标题、详情页文案、社交媒体内容等，同时需要配套的技术工具代码。
实现方案：
```
import boto3
import json
from datetime import datetime
def init\_bedrock\_client(region="us-east-1"):
&x20; """初始化Bedrock客户端"""
&x20; return boto3.client(
&x20; service\_name='bedrock-runtime',
&x20; region\_name=region,
&x20; \ 若本地未配置凭证，可在此处直接传入
&x20; \ aws\_access\_key\_id="YOUR\_ACCESS\_KEY",
&x20; \ aws\_secret\_access\_key="YOUR\_SECRET\_KEY"
&x20; )
def generate\_marketing\_content(client, product\_info):
&x20; """
&x20; 用Claude 4 Haiku生成多场景营销内容（高效低成本）
&x20; :param client: Bedrock客户端
&x20; :param product\_info: 产品核心信息字典
&x20; :return: 多场景营销内容字典
&x20; """
&x20; prompt\_template = f"""你是一名专业的电商营销文案师，擅长为3C产品撰写多场景营销内容。
请基于以下产品信息，为"智能保温杯"生成以下4类内容，要求风格统一、突出产品核心卖点：
产品核心信息：
\- 产品名称：{product\_info\['name']}
\- 核心卖点：{product\_info\['selling\_points']}
\- 目标人群：{product\_info\['target\_audience']}
\- 价格区间：{product\_info\['price\_range']}
需要生成的内容：
1\. 电商平台标题（15字以内）：包含产品名及核心卖点，吸引搜索点击；
2\. 详情页核心文案（300字左右）：分3段，第一段介绍产品价值，第二段讲核心功能，第三段引导下单；
3\. 社交媒体短文案（适合微信朋友圈/小红书，80字以内）：语言活泼，带话题标签；
4\. 邮件营销文案（500字左右）：以"给忙碌的你一份温暖陪伴"为主题，开头问候，中间介绍产品，结尾附购买链接。
请将结果以JSON格式返回，键分别为"title"、"detail\_content"、"social\_content"、"email\_content"，无需额外说明。
"""
&x20; \ 调用Claude 4 Haiku模型（高效场景首选）
&x20; model\_id = "anthropic.claude-haiku-4-5-20251001-v1:0"
&x20; body = json.dumps({
&x20; "anthropic\_version": "bedrock-2023-05-31",
&x20; "max\_tokens": 2000, 适配多任务处理需求
&x20; "temperature": 0.7,
&x20; "messages": \[
&x20; {"role": "user", "content": \[{"type": "text", "text": prompt\_template}]}
&x20; ]
&x20; })
&x20; try:
&x20; response = client.invoke\_model(
&x20; body=body, modelId=model\_id,
&x20; accept='application/json', contentType='application/json'
&x20; )
&x20; response\_body = json.loads(response\['body'].read())
&x20; return json.loads(response\_body\['content']\[0]\['text'])
&x20; except Exception as e:
&x20; print(f"Claude 4 Haiku调用失败：{str(e)}")
&x20; return None
def generate\_product\_tools(client, product\_info):
&x20; """
&x20; 用Claude 4 Sonnet生成产品配套工具（代码+文档，保障精度）
&x20; :param client: Bedrock客户端
&x20; :param product\_info: 产品核心信息字典
&x20; :return: 工具内容字符串
&x20; """
&x20; prompt = f"""基于以下产品信息，生成两类实用工具：
产品名称：{product\_info\['name']}
核心参数：{product\_info\['selling\_points']}
1\. 生成Python代码：实现"智能保温杯产品信息查询API"，要求：
&x20; \- 使用Flask框架搭建基础服务
&x20; \- 包含产品信息查询、库存状态模拟两个接口
&x20; \- 集成请求日志记录功能
&x20; \- 附带接口调用示例
2\. 生成产品保养手册（Markdown格式）：
&x20; \- 包含日常清洁、温度功能使用、防摔保养3个章节
&x20; \- 每章节配3条具体操作要点
&x20; \- 语言简洁易懂，适合打印张贴
请先输出代码，再输出保养手册，两者用"---分隔线---"区分。
"""
&x20; model\_id = "anthropic.claude-sonnet-4-20250514-v1:0" 代码生成选Sonnet保障精度
&x20; body = json.dumps({
&x20; "anthropic\_version": "bedrock-2023-05-31",
&x20; "max\_tokens": 2500,
&x20; "temperature": 0.3, 代码生成降低温度确保准确性
&x20; "messages": \[
&x20; {"role": "user", "content": \[{"type": "text", "text": prompt}]}
&x20; ]
&x20; })
&x20; try:
&x20; response = client.invoke\_model(
&x20; body=body, modelId=model\_id,
&x20; accept='application/json', contentType='application/json'
&x20; )
&x20; return json.loads(response\['body'].read())\['content']\[0]\['text']
&x20; except Exception as e:
&x20; print(f"Claude 4 Sonnet调用失败：{str(e)}")
&x20; return None
def save\_content\_to\_file(content, filename="marketing\_content.json"):
&x20; """将生成的内容保存为JSON文件"""
&x20; with open(filename, 'w', encoding='utf-8') as f:
&x20; json.dump(content, f, ensure\_ascii=False, indent=2)
&x20; print(f"内容已保存至：{filename}")
if \_\_name\_\_ == "\_\_main\_\_":
&x20; \ 1. 初始化客户端
&x20; bedrock\_client = init\_bedrock\_client()
&x20; &x20;
&x20; \ 2. 定义产品核心信息
&x20; product\_info = {
&x20; "name": "智暖星智能保温杯",
&x20; "selling\_points": "24小时保温保冷、智能触控显温、食品级316不锈钢、防摔耐磨、500ml容量",
&x20; "target\_audience": "职场人士、户外爱好者、学生",
&x20; "price\_range": "99-129元"
&x20; }
&x20; &x20;
&x20; \ 3. 生成营销内容与产品工具
&x20; marketing\_content = generate\_marketing\_content(bedrock\_client, product\_info)
&x20; product\_tools = generate\_product\_tools(bedrock\_client, product\_info)
&x20; &x20;
&x20; \ 4. 处理结果
&x20; if marketing\_content:
&x20; print("\n=== 生成的营销内容 ===")
&x20; for key, value in marketing\_content.items():
&x20; print(f"\n【{key}】")
&x20; print(value)
&x20; save\_content\_to\_file(marketing\_content)
&x20; &x20;
&x20; if product\_tools:
&x20; print("\n=== 生成的产品配套工具 ===")
&x20; print(product\_tools)
&x20; \ 单独保存产品工具
&x20; with open("product\_tools.md", 'w', encoding='utf-8') as f:
&x20; f.write(product\_tools)
&x20; print("\n产品配套工具已保存至：product\_tools.md")
```
预期输出结果示例：
营销内容生成结果：
```
{
&x20; "title": "智暖星智能保温杯 24小时恒温",
&x20; "detail\_content": "在快节奏的现代生活中，一款可靠的保温杯是每位职场人士的必备良品。智暖星智能保温杯采用食品级316不锈钢材质，内胆无缝焊接，确保饮水安全健康。产品具备24小时保温保冷功能，无论是清晨的咖啡还是午后的冷饮，都能保持理想温度。智能触控温度显示功能让你随时掌握水温，避免烫伤或过凉。独特的防摔结构设计，即使不小心掉落也不会损坏。500ml的容量恰到好处，既满足日常饮水需求，又便于携带。现在下单，即可享受温暖陪伴！",
&x20; "social\_content": "智暖星智能保温杯 24小时恒温守护你！🔥\n智能触控显温，316不锈钢材质，防摔设计，500ml容量刚刚好～\n职场人士必备，点击购买👇",
&x20; "email\_content": "亲爱的用户，您好！\n\n在忙碌的工作和生活中，一杯温度适宜的饮品总能给我们带来片刻的慰藉。智暖星智能保温杯，作为您的贴心伴侣，承诺为您提供24小时的恒温守护。\n\n产品采用食品级316不锈钢材质，内胆无缝焊接工艺，确保每一口水都安全健康。智能触控温度显示功能，让您对水温了如指掌，避免意外烫伤。24小时保温保冷技术，无论是冬日的热茶还是夏日的冰饮，都能保持您喜欢的温度。防摔耐磨的设计，让它成为您出行的可靠伙伴。\n\n现在购买智暖星智能保温杯，即可享受99-129元的优惠价格，还等什么？点击下方链接，让温暖陪伴您每一天！\n\n购买链接：\[立即购买]\(https://example.com)"
}
```
产品工具生成结果：
```
\ 智能保温杯产品信息查询API
from flask import Flask, jsonify, request
import logging
from datetime import datetime
app = Flask(\_\_name\_\_)
\ 配置日志记录
logging.basicConfig(
&x20; filename='product\_api.log',
&x20; level=logging.INFO,
&x20; format='%(asctime)s - %(levelname)s - %(message)s'
)
\ 产品信息数据
product\_data = {
&x20; "product\_id": "ZNX-2025-01",
&x20; "name": "智暖星智能保温杯",
&x20; "description": "24小时保温保冷、智能触控显温、食品级316不锈钢、防摔耐磨、500ml容量",
&x20; "price\_range": "99-129元",
&x20; "materials": \["食品级316不锈钢", "ABS工程塑料", "硅胶密封圈"],
&x20; "colors": \["星空灰", "月光白", "樱花粉"],
&x20; "capacity": "500ml"
}
\ 模拟库存数据
inventory\_data = {
&x20; "total": 1000,
&x20; "available": 850,
&x20; "reserved": 150,
&x20; "last\_updated": "2025-11-30T12:00:00"
}
@app.route('/api/product', methods=\['GET'])
def get\_product\_info():
&x20; """获取产品基本信息"""
&x20; try:
&x20; app.logger.info("Received product info request")
&x20; return jsonify({
&x20; "status": "success",
&x20; "data": product\_data
&x20; })
&x20; except Exception as e:
&x20; app.logger.error(f"Error getting product info: {str(e)}")
&x20; return jsonify({
&x20; "status": "error",
&x20; "message": "Failed to get product info"
&x20; }), 500
@app.route('/api/inventory', methods=\['GET'])
def get\_inventory\_status():
&x20; """获取库存状态"""
&x20; try:
&x20; app.logger.info("Received inventory status request")
&x20; return jsonify({
&x20; "status": "success",
&x20; "data": inventory\_data
&x20; })
&x20; except Exception as e:
&x20; app.logger.error(f"Error getting inventory status: {str(e)}")
&x20; return jsonify({
&x20; "status": "error",
&x20; "message": "Failed to get inventory status"
&x20; }), 500
if \_\_name\_\_ == '\_\_main\_\_':
&x20; app.run(host='0.0.0.0', port=5000, debug=True)
\---分隔线---
\ 智暖星智能保温杯保养手册
\ 一、日常清洁保养
1\. \\清洗频率\\：建议每天使用后进行清洗，避免水垢和异味滋生
2\. \\清洗方法\\：使用温和的中性洗涤剂，用软布擦拭内胆和外壁
3\. \\注意事项\\：切勿使用钢丝球等硬质工具，以免刮伤内胆
\ 二、温度功能使用
1\. \\保温效果\\：倒入开水后，24小时内温度保持在60℃以上
2\. \\保冷效果\\：倒入冰水后，24小时内温度保持在10℃以下
3\. \\温度显示\\：轻触杯盖按钮，即可显示当前水温（精度±2℃）
\ 三、防摔保护措施
1\. \\日常使用\\：避免从高处掉落或剧烈撞击
2\. \\携带方式\\：使用配套的保护套，放入背包内携带
3\. \\存放要求\\：存放于干燥通风处，避免阳光直射
```
案例二：企业级智能客服系统
技术选型：Bedrock（Titan Embeddings G2 + Claude 4 Sonnet + Claude 4 Haiku）+ Amazon S3 + OpenSearch Service + Lambda + API Gateway
业务场景：某大型制造企业需要构建覆盖售前咨询、售后服务、技术支持的全链路智能客服系统，支持多语言交互，并能基于企业知识库提供精准回答。
架构设计：
1. 数据层：S3 存储企业产品手册、技术文档、FAQ 等资料；
2. 向量层：Titan Embeddings 将文档转换为向量，存储于 OpenSearch；
3. 逻辑层：Lambda 函数实现 RAG 逻辑，根据问题复杂度选择模型；
4. 服务层：API Gateway 提供统一接口，支持 HTTP/HTTPS 协议；
5. 监控层：CloudWatch 实现全链路监控与告警。
核心实现代码：
```
import boto3
import json
import openai
from opensearchpy import OpenSearch, RequestsHttpConnection
from requests\_aws4auth import AWS4Auth
\ 初始化各服务客户端
bedrock = boto3.client('bedrock-runtime', region\_name='us-east-1')
s3 = boto3.client('s3', region\_name='us-east-1')
\ 配置OpenSearch连接
aws\_auth = AWS4Auth(
&x20; 'YOUR\_AWS\_ACCESS\_KEY',
&x20; 'YOUR\_AWS\_SECRET\_KEY',
&x20; 'us-east-1',
&x20; 'es'
)
opensearch = OpenSearch(
&x20; hosts=\[{'host': 'YOUR\_OPENSEARCH\_DOMAIN', 'port': 443}],
&x20; http\_auth=aws\_auth,
&x20; use\_ssl=True,
&x20; verify\_certs=True,
&x20; connection\_class=RequestsHttpConnection
)
def vectorize\_text(text, model\_id="amazon.titan-embed-text-v1"):
&x20; """将文本转换为向量表示"""
&x20; body = json.dumps({
&x20; "inputText": text,
&x20; "modelId": model\_id
&x20; })
&x20; response = bedrock.invoke\_model(
&x20; body=body,
&x20; modelId=model\_id,
&x20; accept='application/json',
&x20; contentType='application/json'
&x20; )
&x20; return json.loads(response\['body'].read())\['embedding']
def search\_knowledge\_base(query, top\_k=3):
&x20; """在知识库中搜索相关信息"""
&x20; \ 将查询转换为向量
&x20; query\_vector = vectorize\_text(query)
&x20; &x20;
&x20; \ 在OpenSearch中执行相似性搜索
&x20; search\_body = {
&x20; "query": {
&x20; "knn": {
&x20; "embedding": {
&x20; "vector": query\_vector,
&x20; "k": top\_k
&x20; }
&x20; }
&x20; }
&x20; }
&x20; &x20;
&x20; response = opensearch.search(
&x20; index='knowledge\_base',
&x20; body=search\_body
&x20; )
&x20; &x20;
&x20; \ 提取相关文档内容
&x20; results = \[]
&x20; for hit in response\['hits']\['hits']:
&x20; results.append({
&x20; "score": hit\['\_score'],
&x20; "content": hit\['\_source']\['content'],
&x20; "source": hit\['\_source']\['source']
&x20; })
&x20; return results
def generate\_answer\_with\_rag(client, query, context):
&x20; """基于RAG生成回答"""
&x20; \ 构建包含上下文的提示
&x20; context\_text = "\n".join(\[f"相关信息：{item\['content']}" for item in context])
&x20; prompt = f"""基于以下企业知识库信息，回答用户问题：
&x20; 问题：{query}
&x20; 知识库信息：
&x20; {context\_text}
&x20; &x20;
&x20; 要求：
&x20; 1\. 回答必须基于提供的知识库信息
&x20; 2\. 如果知识库中没有相关信息，应如实告知
&x20; 3\. 语言简洁明了，易于理解
&x20; 4\. 如果需要，可提供相关文档链接
&x20; """
&x20; &x20;
&x20; \ 调用Claude 4 Sonnet生成回答
&x20; model\_id = "anthropic.claude-sonnet-4-20250514-v1:0"
&x20; body = json.dumps({
&x20; "anthropic\_version": "bedrock-2023-05-31",
&x20; "max\_tokens": 1000,
&x20; "temperature": 0.5,
&x20; "messages": \[
&x20; {"role": "user", "content": \[{"type": "text", "text": prompt}]}
&x20; ]
&x20; })
&x20; &x20;
&x20; try:
&x20; response = client.invoke\_model(
&x20; body=body, modelId=model\_id,
&x20; accept='application/json', contentType='application/json'
&x20; )
&x20; return json.loads(response\['body'].read())\['content']\[0]\['text']
&x20; except Exception as e:
&x20; return f"调用异常：{str(e)}"
def lambda\_handler(event, context):
&x20; """Lambda处理函数"""
&x20; try:
&x20; \ 解析用户请求
&x20; user\_query = event\['queryStringParameters']\['query']
&x20; user\_language = event\['queryStringParameters'].get('lang', 'zh-CN')
&x20; &x20;
&x20; \ 搜索知识库
&x20; context = search\_knowledge\_base(user\_query)
&x20; &x20;
&x20; \ 生成回答
&x20; if not context:
&x20; \ 如果没有相关信息，使用基础模型回答
&x20; answer = "根据企业知识库，没有找到相关信息。"
&x20; else:
&x20; \ 使用RAG生成回答
&x20; answer = generate\_answer\_with\_rag(bedrock, user\_query, context)
&x20; &x20;
&x20; \ 返回结果
&x20; return {
&x20; "statusCode": 200,
&x20; "body": json.dumps({
&x20; "query": user\_query,
&x20; "answer": answer,
&x20; "context": context,
&x20; "timestamp": datetime.now().isoformat()
&x20; })
&x20; }
&x20; except Exception as e:
&x20; return {
&x20; "statusCode": 500,
&x20; "body": json.dumps({
&x20; "error": str(e),
&x20; "message": "服务器内部错误"
&x20; })
&x20; }
\ ------------ 日常客服问答示例 ------------
def handle\_customer\_service(client, query):
&x20; """处理日常客服问题"""
&x20; \ 根据问题类型选择模型
&x20; if "技术支持" in query or "故障" in query or "如何使用" in query:
&x20; \ 复杂问题使用Claude 4 Sonnet
&x20; model\_id = "anthropic.claude-sonnet-4-20250514-v1:0"
&x20; max\_tokens = 1500
&x20; else:
&x20; \ 简单问题使用Claude 4 Haiku
&x20; model\_id = "anthropic.claude-haiku-4-5-20251001-v1:0"
&x20; max\_tokens = 1000
&x20; &x20;
&x20; body = json.dumps({
&x20; "anthropic\_version": "bedrock-2023-05-31",
&x20; "max\_tokens": max\_tokens,
&x20; "temperature": 0.6,
&x20; "messages": \[
&x20; {"role": "user", "content": \[{"type": "text", "text": query}]}
&x20; ]
&x20; })
&x20; &x20;
&x20; try:
&x20; response = client.invoke\_model(
&x20; body=body, modelId=model\_id,
&x20; accept='application/json', contentType='application/json'
&x20; )
&x20; return json.loads(response\['body'].read())\['content']\[0]\['text']
&x20; except Exception as e:
&x20; return f"调用异常：{str(e)}"
\ 测试客服问答
test\_queries = \[
&x20; "你们的智能保温杯支持7天无理由退货吗？",
&x20; "产品出现漏水问题如何处理？",
&x20; "保温效果能达到多长时间？",
&x20; "产品保修期是多久？",
&x20; "如何清洁内胆？"
]
print("=== 智能客服系统测试 ===")
for query in test\_queries:
&x20; answer = handle\_customer\_service(bedrock, query)
&x20; print(f"\n用户：{query}")
&x20; print(f"客服：{answer}")
```
案例三：多模态内容审核系统
技术选型：Amazon Nova Pro（多模态理解）+ AWS Rekognition + Amazon S3 + Lambda
业务场景：某社交媒体平台需要构建覆盖文本、图像、视频的多模态内容审核系统，实现对违规内容的自动识别与处理。
核心实现代码：
```
import boto3
import json
import base64
from datetime import datetime
bedrock = boto3.client('bedrock-runtime', region\_name='us-east-1')
rekognition = boto3.client('rekognition', region\_name='us-east-1')
s3 = boto3.client('s3', region\_name='us-east-1')
def analyze\_text\_with\_nova(text, model\_id="amazon.nova-pro"):
&x20; """使用Nova Pro分析文本内容"""
&x20; prompt = f"""分析以下文本内容是否包含违规信息（色情、暴力、仇恨言论、广告等）：
&x20; {text}
&x20; &x20;
&x20; 要求：
&x20; 1\. 识别违规类型（如果有）
&x20; 2\. 给出风险等级（低/中/高）
&x20; 3\. 提供具体原因说明
&x20; """
&x20; &x20;
&x20; body = json.dumps({
&x20; "prompt": prompt,
&x20; "max\_tokens": 500,
&x20; "temperature": 0.3
&x20; })
&x20; &x20;
&x20; try:
&x20; response = bedrock.invoke\_model(
&x20; body=body, modelId=model\_id,
&x20; accept='application/json', contentType='application/json'
&x20; )
&x20; return json.loads(response\['body'].read())\['completion']
&x20; except Exception as e:
&x20; return f"调用异常：{str(e)}"
def analyze\_image\_with\_rekognition(image\_path):
&x20; """使用Rekognition分析图像内容"""
&x20; try:
&x20; \ 从S3获取图像
&x20; response = s3.get\_object(Bucket='your-bucket-name', Key=image\_path)
&x20; image\_data = response\['Body'].read()
&x20; &x20;
&x20; \ 调用Rekognition进行内容审核
&x20; rekognition\_response = rekognition.detect\_moderation\_labels(
&x20; Image={'Bytes': image\_data},
&x20; MinConfidence=70 设置最小置信度
&x20; )
&x20; &x20;
&x20; return {
&x20; "moderation\_labels": rekognition\_response.get('ModerationLabels', \[]),
&x20; "suggested\_action": "ALLOW" if not rekognition\_response\['ModerationLabels'] else "REVIEW"
&x20; }
&x20; except Exception as e:
&x20; return {
&x20; "error": str(e),
&x20; "suggested\_action": "REVIEW"
&x20; }
def analyze\_video\_with\_nova(video\_path):
&x20; """使用Nova Pro分析视频内容（需结合其他服务）"""
&x20; \ 这里演示如何调用Nova Pro处理视频相关文本
&x20; prompt = f"""分析以下视频描述和标题是否包含违规内容：
&x20; 视频标题：智暖星智能保温杯开箱评测
&x20; 视频描述：展示产品功能和使用方法，适合商务人士
&x20; """
&x20; &x20;
&x20; body = json.dumps({
&x20; "prompt": prompt,
&x20; "max\_tokens": 300,
&x20; "temperature": 0.3
&x20; })
&x20; &x20;
&x20; try:
&x20; response = bedrock.invoke\_model(
&x20; body=body, modelId="amazon.nova-pro",
&x20; accept='application/json', contentType='application/json'
&x20; )
&x20; return json.loads(response\['body'].read())\['completion']
&x20; except Exception as e:
&x20; return f"调用异常：{str(e)}"
def content\_moderation\_handler(event, context):
&x20; """内容审核处理函数"""
&x20; try:
&x20; \ 解析输入数据
&x20; content\_type = event\['contentType']
&x20; content\_data = event\['contentData']
&x20; &x20;
&x20; result = {
&x20; "content\_type": content\_type,
&x20; "status": "processed",
&x20; "analysis": {}
&x20; }
&x20; &x20;
&x20; if content\_type == "text/plain":
&x20; \ 文本内容审核
&x20; text = base64.b64decode(content\_data).decode('utf-8')
&x20; analysis\_result = analyze\_text\_with\_nova(text)
&x20; result\['analysis']\['text'] = {
&x20; "content": text,
&x20; "moderation\_result": analysis\_result
&x20; }
&x20; &x20;
&x20; elif content\_type in \["image/jpeg", "image/png"]:
&x20; \ 图像内容审核
&x20; image\_bytes = base64.b64decode(content\_data)
&x20; rekognition\_result = analyze\_image\_with\_rekognition\_from\_bytes(image\_bytes)
&x20; result\['analysis']\['image'] = {
&x20; "moderation\_labels": rekognition\_result\['moderation\_labels'],
&x20; "suggested\_action": rekognition\_result\['suggested\_action']
&x20; }
&x20; &x20;
&x20; elif content\_type == "video/mp4":
&x20; \ 视频内容审核（简化处理）
&x20; \ 这里只分析视频的文本描述
&x20; video\_description = "智暖星智能保温杯产品展示视频"
&x20; video\_analysis = analyze\_video\_with\_nova(video\_description)
&x20; result\['analysis']\['video'] = {
&x20; "description": video\_description,
&x20; "moderation\_result": video\_analysis
&x20; }
&x20; &x20;
&x20; \ 综合判断
&x20; overall\_action = "ALLOW"
&x20; for key, value in result\['analysis'].items():
&x20; if 'suggested\_action' in value and value\['suggested\_action'] != "ALLOW":
&x20; overall\_action = "REVIEW"
&x20; break
&x20; if 'moderation\_result' in value and "违规" in value\['moderation\_result']:
&x20; overall\_action = "REJECT"
&x20; break
&x20; &x20;
&x20; result\['overall\_action'] = overall\_action
&x20; result\['timestamp'] = datetime.now().isoformat()
&x20; &x20;
&x20; return {
&x20; "statusCode": 200,
&x20; "body": json.dumps(result)
&x20; }
&x20; &x20;
&x20; except Exception as e:
&x20; return {
&x20; "statusCode": 500,
&x20; "body": json.dumps({
&x20; "error": str(e),
&x20; "status": "error",
&x20; "suggested\_action": "REVIEW"
&x20; })
&x20; }
\ 测试多模态审核
print("=== 多模态内容审核系统测试 ===")
\ 测试文本内容
text\_content = "这款保温杯质量很差，千万别买！"
text\_analysis = analyze\_text\_with\_nova(text\_content)
print(f"\n文本审核结果：{text\_analysis}")
\ 测试图像内容（使用示例图像）
with open("test\_image.jpg", "rb") as f:
&x20; image\_data = f.read()
image\_analysis = analyze\_image\_with\_rekognition\_from\_bytes(image\_data)
print(f"\n图像审核结果：")
print(f" 审核标签：{image\_analysis\['moderation\_labels']}")
print(f" 建议操作：{image\_analysis\['suggested\_action']}")
\ 测试视频内容（模拟）
video\_analysis = analyze\_video\_with\_nova("保温杯开箱视频，展示产品功能")
print(f"\n视频审核结果：{video\_analysis}")
```
案例四：智能数据分析与洞察生成
技术选型：AWS Titan Text G1（基础文本生成）+ Amazon Aurora + Lambda
业务场景：某电商平台需要基于销售数据、用户行为数据等生成实时业务洞察报告，支持自然语言查询和自动报告生成。
核心实现代码：
```
import boto3
import json
import psycopg2
from datetime import datetime, timedelta
bedrock = boto3.client('bedrock-runtime', region\_name='us-east-1')
\ 配置数据库连接
db\_config = {
&x20; "host": "your-db-endpoint",
&x20; "port": 5432,
&x20; "dbname": "sales\_db",
&x20; "user": "your-username",
&x20; "password": "your-password"
}
def run\_sql\_query(sql):
&x20; """执行SQL查询"""
&x20; conn = psycopg2.connect(\\db\_config)
&x20; cursor = conn.cursor()
&x20; &x20;
&x20; try:
&x20; cursor.execute(sql)
&x20; if cursor.description:
&x20; \ 获取列名和数据
&x20; columns = \[desc\[0] for desc in cursor.description]
&x20; rows = cursor.fetchall()
&x20; return {
&x20; "columns": columns,
&x20; "data": rows,
&x20; "row\_count": len(rows)
&x20; }
&x20; else:
&x20; \ 执行的是INSERT/UPDATE/DELETE语句
&x20; conn.commit()
&x20; return {
&x20; "message": f"执行成功，影响行数：{cursor.rowcount}"
&x20; }
&x20; except Exception as e:
&x20; conn.rollback()
&x20; return {
&x20; "error": str(e)
&x20; }
&x20; finally:
&x20; cursor.close()
&x20; conn.close()
def generate\_insight\_report(start\_date, end\_date):
&x20; """生成业务洞察报告"""
&x20; \ 查询销售数据
&x20; sales\_sql = f"""
&x20; SELECT&x20;
&x20; date\_trunc('day', order\_date) as order\_date,
&x20; SUM(total\_amount) as daily\_revenue,
&x20; COUNT(DISTINCT order\_id) as daily\_orders,
&x20; AVG(total\_amount) as avg\_order\_value
&x20; FROM orders
&x20; WHERE order\_date BETWEEN '{start\_date}' AND '{end\_date}'
&x20; GROUP BY order\_date
&x20; ORDER BY order\_date
&x20; """
&x20; &x20;
&x20; sales\_result = run\_sql\_query(sales\_sql)
&x20; &x20;
&x20; if "error" in sales\_result:
&x20; return f"查询失败：{sales\_result\['error']}"
&x20; &x20;
&x20; \ 查询用户行为数据
&x20; user\_sql = f"""
&x20; SELECT&x20;
&x20; source,
&x20; COUNT(DISTINCT user\_id) as new\_users,
&x20; COUNT(DISTINCT session\_id) as sessions,
&x20; AVG(session\_duration) as avg\_session\_duration
&x20; FROM user\_behavior
&x20; WHERE event\_date BETWEEN '{start\_date}' AND '{end\_date}'
&x20; GROUP BY source
&x20; """
&x20; &x20;
&x20; user\_result = run\_sql\_query(user\_sql)
&x20; &x20;
&x20; if "error" in user\_result:
&x20; return f"查询失败：{user\_result\['error']}"
&x20; &x20;
&x20; \ 生成报告内容
&x20; report\_content = f"""
&x20; \ 电商业务洞察报告（{start\_date} 至 {end\_date}）
&x20; &x20;
&x20; \ 一、销售业绩分析
&x20; &x20;
&x20; 1\. \\总体表现\\：
&x20; \- 总销售额：\${sales\_result\['data']\[-1]\[1]:,.0f}
&x20; \- 总订单数：{sum(\[row\[2] for row in sales\_result\['data']]):,}
&x20; \- 平均客单价：\${sales\_result\['data']\[-1]\[3]:,.0f}
&x20; &x20;
&x20; 2\. \\每日趋势\\：
&x20; """
&x20; &x20;
&x20; for row in sales\_result\['data']:
&x20; report\_content += f" - {row\[0].strftime('%Y-%m-%d')}：\${row\[1]:,.0f}（{row\[2]:,}单）\n"
&x20; &x20;
&x20; report\_content += """
&x20; \ 二、用户行为分析
&x20; &x20;
&x20; 1\. \\获客渠道分析\\：
&x20; """
&x20; &x20;
&x20; for row in user\_result\['data']:
&x20; report\_content += f" - {row\[0]}：{row\[1]:,}新用户，{row\[2]:,}会话\n"
&x20; &x20;
&x20; \ 使用Bedrock生成洞察总结
&x20; insight\_prompt = f"""
&x20; 基于以下销售数据和用户行为数据，生成3-5个关键业务洞察：
&x20; 销售数据：{sales\_result}
&x20; 用户行为数据：{user\_result}
&x20; """
&x20; &x20;
&x20; insight\_result = generate\_text\_with\_titan(insight\_prompt)
&x20; &x20;
&x20; report\_content += f"\n 三、关键洞察\n{insight\_result}"
&x20; &x20;
&x20; return report\_content
def generate\_text\_with\_titan(prompt, model\_id="amazon.titan-text-g1"):
&x20; """使用Titan Text生成文本内容"""
&x20; body = json.dumps({
&x20; "prompt": prompt,
&x20; "max\_tokens": 500,
&x20; "temperature": 0.7
&x20; })
&x20; &x20;
&x20; try:
&x20; response = bedrock.invoke\_model(
&x20; body=body, modelId=model\_id,
&x20; accept='application/json', contentType='application/json'
&x20; )
&x20; return json.loads(response\['body'].read())\['completion']
&x20; except Exception as e:
&x20; return f"调用异常：{str(e)}"
\ 处理用户查询
def data\_analysis\_handler(event, context):
&x20; """数据分析处理函数"""
&x20; try:
&x20; query = event\['queryStringParameters']\['query']
&x20; &x20;
&x20; \ 解析用户查询，提取时间范围
&x20; if "最近7天" in query:
&x20; end\_date = datetime.now().strftime('%Y-%m-%d')
&x20; start\_date = (datetime.now() - timedelta(days=7)).strftime('%Y-%m-%d')
&x20; elif "最近30天" in query:
&x20; end\_date = datetime.now().strftime('%Y-%m-%d')
&x20; start\_date = (datetime.now() - timedelta(days=30)).strftime('%Y-%m-%d')
&x20; else:
&x20; \ 默认查询最近7天
&x20; end\_date = datetime.now().strftime('%Y-%m-%d')
&x20; start\_date = (datetime.now() - timedelta(days=7)).strftime('%Y-%m-%d')
&x20; &x20;
&x20; \ 生成洞察报告
&x20; report = generate\_insight\_report(start\_date, end\_date)
&x20; &x20;
&x20; return {
&x20; "statusCode": 200,
&x20; "body": json.dumps({
&x20; "query": query,
&x20; "report": report,
&x20; "start\_date": start\_date,
&x20; "end\_date": end\_date,
&x20; "timestamp": datetime.now().isoformat()
&x20; })
&x20; }
&x20; &x20;
&x20; except Exception as e:
&x20; return {
&x20; "statusCode": 500,
&x20; "body": json.dumps({
&x20; "error": str(e),
&x20; "message": "查询处理失败"
&x20; })
&x20; }
\ 测试数据分析
print("=== 智能数据分析系统测试 ===")
\ 测试不同时间范围的查询
test\_queries = \[
&x20; "最近7天的销售业绩和用户行为分析",
&x20; "最近30天的业务洞察报告",
&x20; "2025年11月的电商业务分析"
]
for query in test\_queries:
&x20; print(f"\n用户查询：{query}")
&x20; \ 模拟处理查询
&x20; if "最近7天" in query:
&x20; start\_date = (datetime.now() - timedelta(days=7)).strftime('%Y-%m-%d')
&x20; end\_date = datetime.now().strftime('%Y-%m-%d')
&x20; else:
&x20; start\_date = "2025-11-01"
&x20; end\_date = "2025-11-30"
&x20; &x20;
&x20; report = generate\_insight\_report(start\_date, end\_date)
&x20; print(f"分析报告：{report\[:200]}...（省略部分内容）")
```
四、性能优化策略：提升 Bedrock 应用的效率与成本效益
4.1 模型选择优化：根据场景匹配最佳模型
基于对 Bedrock 支持的模型矩阵分析，不同模型在性能、成本、适用场景等方面存在显著差异，合理的模型选择策略可在保证功能的前提下大幅降低成本。
模型选择决策树：
1. 文本生成场景：
简单文案、客服话术、邮件撰写 → AWS Titan Text G1（成本最低）
实时问答、智能客服、批量处理 → Anthropic Claude 4 Haiku（高效低成本）
复杂推理、代码生成、技术文档 → Anthropic Claude 4 Sonnet（高质量）
开源定制、私有部署需求 → Meta Llama 3（70B）
1. 多模态处理场景：
实时视频分析、图像识别 → Amazon Nova Pro（综合性价比高）
纯文本低延迟处理 → Amazon Nova Micro（延迟最低）
多模态内容审核 → Amazon Nova Pro + AWS Rekognition 组合
1. 图像生成场景：
产品图像、营销素材 → AWS Titan Image Generator G2（与 AWS 生态兼容）
高质量创意图像 → Stability AI Stable Diffusion 3（质量最高）
模型性能对比表：
模型类型 | 响应时间（P99） | 成本对比 | 适用场景 | 推荐指数 |
AWS Titan Text G1 | <500ms | 1.0x（基准） | 基础文本生成 | ★★★★★ |
Anthropic Claude 4 Haiku | <300ms | 0.3x | 实时问答、高频调用 | ★★★★★ |
Anthropic Claude 4 Sonnet | <800ms | 1.0x | 复杂推理、代码生成 | ★★★★★ |
Amazon Nova Micro | <200ms | 0.5x | 纯文本低延迟 | ★★★★☆ |
Amazon Nova Pro | <400ms | 0.8x | 多模态综合处理 | ★★★★★ |
4.2 批量处理与流式调用：提升系统吞吐量
批量处理优化：
1. 批大小设置：
文本生成：建议批大小为 10-100，根据模型能力调整
图像生成：建议批大小为 1-10，受 GPU 内存限制
多模态处理：建议批大小为 1-5，保证处理速度
1. 异步处理模式：
```
\ 实现异步批量处理
import concurrent.futures
def process\_batch(batch\_data, model\_id, max\_tokens=500):
&x20; """处理一个批次的数据"""
&x20; results = \[]
&x20; bedrock = boto3.client('bedrock-runtime', region\_name='us-east-1')
&x20; &x20;
&x20; for item in batch\_data:
&x20; body = json.dumps({
&x20; "prompt": item\['prompt'],
&x20; "max\_tokens": max\_tokens,
&x20; "temperature": item.get('temperature', 0.7)
&x20; })
&x20; &x20;
&x20; try:
&x20; response = bedrock.invoke\_model(
&x20; body=body, modelId=model\_id,
&x20; accept='application/json', contentType='application/json'
&x20; )
&x20; results.append({
&x20; "input": item\['prompt'],
&x20; "output": json.loads(response\['body'].read())\['completion'],
&x20; "status": "success"
&x20; })
&x20; except Exception as e:
&x20; results.append({
&x20; "input": item\['prompt'],
&x20; "output": str(e),
&x20; "status": "error"
&x20; })
&x20; &x20;
&x20; return results
def batch\_processing\_handler(event, context):
&x20; """批量处理入口函数"""
&x20; try:
&x20; batch\_data = event\['batchData']
&x20; model\_id = event\['modelId']
&x20; batch\_size = event.get('batchSize', 10)
&x20; &x20;
&x20; \ 分批次处理
&x20; all\_results = \[]
&x20; with concurrent.futures.ThreadPoolExecutor() as executor:
&x20; futures = \[]
&x20; &x20;
&x20; for i in range(0, len(batch\_data), batch\_size):
&x20; batch = batch\_data\[i:i+batch\_size]
&x20; futures.append(executor.submit(process\_batch, batch, model\_id))
&x20; &x20;
&x20; for future in concurrent.futures.as\_completed(futures):
&x20; all\_results.extend(future.result())
&x20; &x20;
&x20; return {
&x20; "statusCode": 200,
&x20; "body": json.dumps({
&x20; "total\_processed": len(all\_results),
&x20; "success\_count": len(\[r for r in all\_results if r\['status'] == "success"]),
&x20; "results": all\_results
&x20; })
&x20; }
&x20; &x20;
&x20; except Exception as e:
&x20; return {
&x20; "statusCode": 500,
&x20; "body": json.dumps({
&x20; "error": str(e),
&x20; "message": "批量处理失败"
&x20; })
&x20; }
```
流式调用优化：
1. 适用场景：
实时聊天机器人
长文本生成（如报告、文章）
交互式问答系统
1. 流式调用实现：
```
def stream\_chat\_with\_claude(prompt, model\_id="anthropic.claude-sonnet-4-20250514-v1:0"):
&x20; """流式聊天调用"""
&x20; bedrock = boto3.client('bedrock-runtime', region\_name='us-east-1')
&x20; &x20;
&x20; body = json.dumps({
&x20; "anthropic\_version": "bedrock-2023-05-31",
&x20; "max\_tokens": 2000,
&x20; "temperature": 0.6,
&x20; "messages": \[
&x20; {"role": "user", "content": \[{"type": "text", "text": prompt}]}
&x20; ]
&x20; })
&x20; &x20;
&x20; try:
&x20; response = bedrock.invoke\_model\_with\_response\_stream(
&x20; body=body, modelId=model\_id,
&x20; accept='application/json', contentType='application/json'
&x20; )
&x20; &x20;
&x20; \ 流式读取响应
&x20; full\_response = \[]
&x20; for chunk in response\['body']:
&x20; if chunk.get('chunk'):
&x20; content = chunk\['chunk'].get('content', {})
&x20; if content.get('text'):
&x20; full\_response.append(content\['text'])
&x20; yield content\['text'] 逐段返回
&x20; &x20;
&x20; return ''.join(full\_response)
&x20; &x20;
&x20; except Exception as e:
&x20; yield f"调用异常：{str(e)}"
\ 测试流式调用
print("=== 流式聊天测试 ===")
chat\_prompt = "请给我讲一个关于人工智能的故事，要求情节有趣，富有想象力。"
print("用户：", chat\_prompt)
print("Claude：", end="", flush=True)
for chunk in stream\_chat\_with\_claude(chat\_prompt):
&x20; print(chunk, end="", flush=True)
print("\n\n故事结束。")
```
4.3 缓存策略：减少重复计算
缓存实现方案：
1. 基于 Redis 的缓存层：
```
import redis
import json
import hashlib
\ 初始化Redis连接
redis\_client = redis.Redis(
&x20; host='your-redis-endpoint',
&x20; port=6379,
&x20; db=0,
&x20; password='your-redis-password'
)
def generate\_cache\_key(prompt, model\_id, max\_tokens, temperature):
&x20; """生成缓存键"""
&x20; cache\_data = {
&x20; "prompt": prompt,
&x20; "model\_id": model\_id,
&x20; "max\_tokens": max\_tokens,
&x20; "temperature": temperature
&x20; }
&x20; &x20;
&x20; return hashlib.md5(json.dumps(cache\_data, sort\_keys=True).encode()).hexdigest()
def cached\_model\_invoke(prompt, model\_id, max\_tokens=500, temperature=0.7, ttl=3600):
&x20; """带缓存的模型调用"""
&x20; cache\_key = generate\_cache\_key(prompt, model\_id, max\_tokens, temperature)
&x20; &x20;
&x20; \ 检查缓存
&x20; cached\_result = redis\_client.get(cache\_key)
&x20; if cached\_result:
&x20; print(f"从缓存中获取结果：{cache\_key}")
&x20; return json.loads(cached\_result)
&x20; &x20;
&x20; \ 调用模型
&x20; bedrock = boto3.client('bedrock-runtime', region\_name='us-east-1')
&x20; body = json.dumps({
&x20; "prompt": prompt,
&x20; "max\_tokens": max\_tokens,
&x20; "temperature": temperature
&x20; })
&x20; &x20;
&x20; try:
&x20; response = bedrock.invoke\_model(
&x20; body=body, modelId=model\_id,
&x20; accept='application/json', contentType='application/json'
&x20; )
&x20; result = json.loads(response\['body'].read())
&x20; &x20;
&x20; \ 缓存结果
&x20; redis\_client.setex(cache\_key, ttl, json.dumps(result))
&x20; print(f"结果已缓存：{cache\_key}")
&x20; &x20;
&x20; return result
&x20; &x20;
&x20; except Exception as e:
&x20; return {
&x20; "error": str(e)
&x20; }
\ 缓存命中率统计
cache\_hits = 0
cache\_misses = 0
def track\_cache\_stats(hit):
&x20; """跟踪缓存统计信息"""
&x20; global cache\_hits, cache\_misses
&x20; if hit:
&x20; cache\_hits += 1
&x20; else:
&x20; cache\_misses += 1
&x20; &x20;
&x20; print(f"缓存命中率：{cache\_hits/(cache\_hits+cache\_misses)\100:.1f}%")
```
1. 缓存策略优化建议：
TTL 设置：
热门查询：3600 秒（1 小时）
一般查询：600 秒（10 分钟）
个性化查询：180 秒（3 分钟）
缓存清理策略：
定时清理过期缓存（cron job）
限制缓存大小（maxmemory policy）
LRU（最近最少使用）淘汰策略
4.4 成本优化：在保证性能的前提下降低支出
成本优化策略矩阵：
优化维度 | 具体措施 | 预期效果 | 实施难度 |
模型选择 | 使用 Claude 4 Haiku 替代 Sonnet 处理简单任务 | 降低 30-70% 成本 | ★★☆☆☆ |
批处理 | 将单次调用改为批量调用 | 降低 20-40% 成本 | ★★★☆☆ |
缓存策略 | 实现查询结果缓存 | 降低 30-60% 成本 | ★★★★☆ |
异步处理 | 使用 Lambda 异步处理减少等待时间 | 降低 15-25% 成本 | ★★★☆☆ |
资源调度 | 根据使用峰谷调整资源配置 | 降低 20-35% 成本 | ★★★★★ |
成本监控与预警：
```
import boto3
import datetime
cloudwatch = boto3.client('cloudwatch', region\_name='us-east-1')
def get\_bedrock\_cost(start\_time, end\_time):
&x20; """获取Bedrock成本数据"""
&x20; \ 查询CloudWatch指标
&x20; response = cloudwatch.get\_metric\_statistics(
&x20; Namespace='AWS/Bedrock',
&x20; MetricName='Invocations',
&x20; Dimensions=\[{'Name': 'Model', 'Value': 'claude-sonnet-4'}],
&x20; StartTime=start\_time,
&x20; EndTime=end\_time,
&x20; Period=3600, 每小时
&x20; Statistics=\['Sum'],
&x20; Unit='Count'
&x20; )
&x20; &x20;
&x20; \ 计算成本（基于AWS定价：\$0.0015 per 1K tokens）
&x20; total\_invocations = sum(\[d\['Sum'] for d in response\['Datapoints']])
&x20; estimated\_cost = total\_invocations \ 0.0015 假设平均1K tokens per invocation
&x20; &x20;
&x20; return {
&x20; "start\_time": start\_time.isoformat(),
&x20; "end\_time": end\_time.isoformat(),
&x20; "total\_invocations": total\_invocations,
&x20; "estimated\_cost": estimated\_cost,
&x20; "cost\_per\_invocation": estimated\_cost / total\_invocations if total\_invocations > 0 else 0
&x20; }
def cost\_optimization\_analysis():
&x20; """成本优化分析"""
&x20; \ 获取最近7天的成本数据
&x20; end\_time = datetime.datetime.now()
&x20; start\_time = end\_time - datetime.timedelta(days=7)
&x20; &x20;
&x20; cost\_data = get\_bedrock\_cost(start\_time, end\_time)
&x20; &x20;
&x20; print("=== Bedrock成本分析报告 ===")
&x20; print(f"统计时间：{start\_time.date()} 至 {end\_time.date()}")
&x20; print(f"总调用次数：{cost\_data\['total\_invocations']:,}")
&x20; print(f"预估总成本：\${cost\_data\['estimated\_cost']:,.2f}")
&x20; print(f"单次调用成本：\${cost\_data\['cost\_per\_invocation']:.6f}")
&x20; &x20;
&x20; \ 成本优化建议
&x20; optimization\_suggestions = \[]
&x20; &x20;
&x20; \ 1. 检查是否有大量使用Sonnet处理简单任务
&x20; if cost\_data\['cost\_per\_invocation'] > 0.005: 高于平均水平
&x20; optimization\_suggestions.append("建议：部分简单任务使用Claude 4 Haiku替代，可降低60-70%成本")
&x20; &x20;
&x20; \ 2. 检查调用频率
&x20; if cost\_data\['total\_invocations'] > 10000: 高频率调用
&x20; optimization\_suggestions.append("建议：实现查询结果缓存，预计可降低30-50%成本")
&x20; &x20;
&x20; \ 3. 检查是否有批量处理空间
&x20; optimization\_suggestions.append("建议：将单次调用改为批量处理，预计可降低20-30%成本")
&x20; &x20;
&x20; print("\n=== 成本优化建议 ===")
&x20; for i, suggestion in enumerate(optimization\_suggestions, 1):
&x20; print(f"{i}. {suggestion}")
&x20; &x20;
&x20; return optimization\_suggestions
\ 运行成本分析
cost\_optimization\_analysis()
```
4.5 性能监控与调优：确保服务稳定高效
关键性能指标（KPI）监控：
1. 延迟监控：
```
def monitor\_latency():
&x20; """监控模型调用延迟"""
&x20; cloudwatch = boto3.client('cloudwatch', region\_name='us-east-1')
&x20; &x20;
&x20; \ 查询延迟指标
&x20; response = cloudwatch.get\_metric\_statistics(
&x20; Namespace='AWS/Bedrock',
&x20; MetricName='Latency',
&x20; Dimensions=\[{'Name': 'Model', 'Value': 'claude-sonnet-4'}],
&x20; StartTime=datetime.datetime.now() - datetime.timedelta(hours=1),
&x20; EndTime=datetime.datetime.now(),
&x20; Period=60, 每分钟
&x20; Statistics=\['P99', 'P90', 'Average'],
&x20; Unit='Milliseconds'
&x20; )
&x20; &x20;
&x20; print("=== 延迟监控报告 ===")
&x20; for datapoint in sorted(response\['Datapoints'], key=lambda x: x\['Timestamp']):
&x20; timestamp = datapoint\['Timestamp'].strftime('%H:%M:%S')
&x20; print(f"{timestamp} - P99: {datapoint\['P99']:.0f}ms, P90: {datapoint\['P90']:.0f}ms, Avg: {datapoint\['Average']:.0f}ms")
&x20; &x20;
&x20; \ 性能分析
&x20; recent\_p99 = response\['Datapoints']\[-1]\['P99']
&x20; if recent\_p99 > 1000:
&x20; print(f"\n警告：P99延迟超过1秒（{recent\_p99:.0f}ms），需要优化！")
&x20; print("建议措施：")
&x20; print("1. 检查是否有大token调用（>2000 tokens）")
&x20; print("2. 考虑使用更高效的模型（如Claude 4 Haiku）")
&x20; print("3. 优化提示词，减少不必要的内容")
```
1. 并发监控与限流：
```
def monitor\_concurrency():
&x20; """监控并发调用情况"""
&x20; cloudwatch = boto3.client('cloudwatch', region\_name='us-east-1')
&x20; &x20;
&x20; response = cloudwatch.get\_metric\_statistics(
&x20; Namespace='AWS/Bedrock',
&x20; MetricName='ConcurrentExecutions',
&x20; StartTime=datetime.datetime.now() - datetime.timedelta(minutes=5),
&x20; EndTime=datetime.datetime.now(),
&x20; Period=10, 每10秒
&x20; Statistics=\['Maximum'],
&x20; Unit='Count'
&x20; )
&x20; &x20;
&x20; max\_concurrency = max(\[d\['Maximum'] for d in response\['Datapoints']])
&x20; print(f"=== 并发监控报告 ===")
&x20; print(f"最近5分钟最大并发数：{max\_concurrency}")
&x20; &x20;
&x20; \ 限流建议
&x20; if max\_concurrency > 50:
&x20; print(f"\n警告：并发数过高（{max\_concurrency}），建议实施限流策略")
&x20; print("建议配置：")
&x20; print("1. API Gateway限流：50 requests/second")
&x20; print("2. 令牌桶算法：burst=100, rate=50/second")
&x20; print("3. 队列缓冲：使用SQS作为请求队列，削峰填谷")
```
1. 错误率监控：
```
def monitor\_error\_rate():
&x20; """监控错误率"""
&x20; cloudwatch = boto3.client('cloudwatch', region\_name='us-east-1')
&x20; &x20;
&x20; response = cloudwatch.get\_metric\_statistics(
&x20; Namespace='AWS/Bedrock',
&x20; MetricName='Errors',
&x20; Dimensions=\[{'Name': 'Model', 'Value': 'claude-sonnet-4'}],
&x20; StartTime=datetime.datetime.now() - datetime.timedelta(hours=1),
&x20; EndTime=datetime.datetime.now(),
&x20; Period=60,
&x20; Statistics=\['Sum'],
&x20; Unit='Count'
&x20; )
&x20; &x20;
&x20; total\_errors = sum(\[d\['Sum'] for d in response\['Datapoints']])
&x20; total\_invocations = get\_total\_invocations() 自定义函数获取总调用数
&x20; error\_rate = (total\_errors / total\_invocations) \ 100 if total\_invocations > 0 else 0
&x20; &x20;
&x20; print("=== 错误率监控报告 ===")
&x20; print(f"最近1小时错误数：{total\_errors}")
&x20; print(f"错误率：{error\_rate:.2f}%")
&x20; &x20;
&x20; if error\_rate > 5:
&x20; print(f"\n错误率过高（{error\_rate:.2f}%），需要排查原因：")
&x20; print("1. 检查模型配额是否超限")
&x20; print("2. 检查输入参数是否正确（max\_tokens等）")
&x20; print("3. 检查网络连接稳定性")
&x20; print("4. 实施重试机制（建议3次重试）")
```
性能优化最佳实践：
1. 预热策略：
定时调用模型保持连接活跃
使用连接池减少建立连接的开销
预热时间：建议每小时一次
1. 批大小优化：
文本生成：10-100（根据模型能力）
图像生成：1-10（受 GPU 内存限制）
多模态处理：1-5
1. 参数调优：
max\_tokens：根据需求设置，避免过大
temperature：0.7（平衡创造性和准确性）
top\_p：0.9（控制随机性）
五、安全合规：构建企业级 AI 应用的信任基础
5.1 数据安全保障机制
全链路数据加密体系：
1. 传输加密：
强制使用 TLS 1.3 协议
支持自定义加密套件
证书定期更新（每 3 个月）
1. 存储加密：
静态数据使用 AES-256 加密
密钥管理使用 AWS KMS
支持客户主密钥（CMK）
1. 内存加密：
使用 Intel SGX 技术保护内存数据
敏感数据使用临时内存，处理后立即销毁
数据隔离与保护：
```
\ 实现数据隔离的示例代码
import boto3
import uuid
\ 初始化KMS客户端
kms = boto3.client('kms', region\_name='us-east-1')
def encrypt\_data(data, key\_id):
&x20; """加密数据"""
&x20; try:
&x20; response = kms.encrypt(
&x20; KeyId=key\_id,
&x20; Plaintext=data.encode('utf-8')
&x20; )
&x20; return response\['CiphertextBlob']
&x20; except Exception as e:
&x20; print(f"加密失败：{str(e)}")
&x20; return None
def decrypt\_data(ciphertext):
&x20; """解密数据"""
&x20; try:
&x20; response = kms.decrypt(
&x20; CiphertextBlob=ciphertext
&x20; )
&x20; return response\['Plaintext'].decode('utf-8')
&x20; except Exception as e:
&x20; print(f"解密失败：{str(e)}")
&x20; return None
def secure\_model\_invoke(prompt, model\_id, encryption\_key):
&x20; """安全的模型调用"""
&x20; \ 加密提示词
&x20; encrypted\_prompt = encrypt\_data(prompt, encryption\_key)
&x20; &x20;
&x20; if not encrypted\_prompt:
&x20; return "加密失败"
&x20; &x20;
&x20; \ 调用模型（传输加密的提示词）
&x20; bedrock = boto3.client('bedrock-runtime', region\_name='us-east-1')
&x20; body = json.dumps({
&x20; "encrypted\_prompt": base64.b64encode(encrypted\_prompt).decode('utf-8'),
&x20; "encryption\_key\_id": encryption\_key,
&x20; "model\_id": model\_id
&x20; })
&x20; &x20;
&x20; try:
&x20; response = bedrock.invoke\_model(
&x20; body=body, modelId="amazon.titan-text-g1", 使用特殊的加密处理模型
&x20; accept='application/json', contentType='application/json'
&x20; )
&x20; &x20;
&x20; \ 解密结果
&x20; encrypted\_result = base64.b64decode(response\['body'].read()\['encrypted\_result'])
&x20; decrypted\_result = decrypt\_data(encrypted\_result)
&x20; &x20;
&x20; return decrypted\_result
&x20; &x20;
&x20; except Exception as e:
&x20; return f"安全调用失败：{str(e)}"
\ 数据保护策略示例
print("=== 数据安全保护示例 ===")
\ 生成客户特定的加密密钥
customer\_key\_id = "arn:aws:kms:us-east-1:123456789012:key/abcd1234-5678-90ab-cdef-1234567890ab"
\ 敏感数据示例
sensitive\_prompt = "客户信用卡信息：4111-1111-1111-1111，有效期：12/25"
\ 安全调用
secure\_result = secure\_model\_invoke(sensitive\_prompt, "anthropic.claude-sonnet-4-20250514-v1:0", customer\_key\_id)
print(f"原始提示词：{sensitive\_prompt}")
print(f"加密后提示词：{base64.b64encode(encrypt\_data(sensitive\_prompt, customer\_key\_id)).decode('utf-8')\[:50]}...")
print(f"安全调用结果：{secure\_result}")
```
5.2 访问控制与权限管理
基于 IAM 的细粒度权限控制：
权限级别 | 权限策略示例 | 适用角色 |
只读权限 | `bedrock:ListFoundationModels`, `bedrock:InvokeModel` | 数据分析师 |
模型调用权限 | `bedrock:InvokeModel`, `bedrock:List` | 应用开发者 |
模型管理权限 | `bedrock:CreateModel`, `bedrock:DeleteModel` | 系统管理员 |
完全管理权限 | `bedrock:` | 超级管理员 |
多租户安全架构：
```
\ 实现多租户安全访问控制
import boto3
from flask import Flask, request, jsonify
app = Flask(\_\_name\_\_)
\ 模拟租户数据（实际应存储在数据库中）
tenants = {
&x20; "tenant\_1": {
&x20; "allowed\_models": \["amazon.titan-text-g1", "anthropic.claude-haiku-4-5-20251001-v1:0"],
&x20; "quota": 1000, 每日配额
&x20; "remaining": 1000
&x20; },
&x20; "tenant\_2": {
&x20; "allowed\_models": \["amazon.titan-text-g1"],
&x20; "quota": 500,
&x20; "remaining": 500
&x20; }
}
def is\_authorized(tenant\_id, model\_id):
&x20; """检查权限"""
&x20; tenant = tenants.get(tenant\_id)
&x20; if not tenant:
&x20; return False, "租户不存在"
&x20; &x20;
&x20; if model\_id not in tenant\['allowed\_models']:
&x20; return False, "模型未授权"
&x20; &x20;
&x20; if tenant\['remaining'] <= 0:
&x20; return False, "配额已用完"
&x20; &x20;
&x20; return True, "授权成功"
@app.route('/api/invoke', methods=\['POST'])
def secure\_invoke():
&x20; """安全的模型调用接口"""
&x20; try:
&x20; \ 从请求头获取租户ID
&x20; tenant\_id = request.headers.get('X-Tenant-ID')
&x20; if not tenant\_id:
&x20; return jsonify({"error": "缺少租户ID"}), 400
&x20; &x20;
&x20; \ 从请求体获取参数
&x20; data = request.json
&x20; model\_id = data.get('model\_id')
&x20; prompt = data.get('prompt')
&x20; &x20;
&x20; \ 权限检查
&x20; authorized, message = is\_authorized(tenant\_id, model\_id)
&x20; if not authorized:
&x20; return jsonify({"error": message}), 403
&x20; &x20;
&x20; \ 调用模型
&x20; bedrock = boto3.client('bedrock-runtime', region\_name='us-east-1')
&x20; body = json.dumps({
&x20; "prompt": prompt,
&x20; "max\_tokens": data.get('max\_tokens', 500)
&x20; })
&x20; &x20;
&x20; response = bedrock.invoke\_model(
&x20; body=body, modelId=model\_id,
&x20; accept='application/json', contentType='application/json'
&x20; )
&x20; &x20;
&x20; \ 更新配额
&x20; tenants\[tenant\_id]\['remaining'] -= 1
&x20; &x20;
&x20; return jsonify({
&x20; "result": json.loads(response\['body'].read()),
&x20; "remaining\_quota": tenants\[tenant\_id]\['remaining']
&x20; })
&x20; &x20;
&x20; except Exception as e:
&x20; return jsonify({"error": str(e)}), 500
\ 重置配额（每日定时任务）
def reset\_daily\_quota():
&x20; """每日重置配额"""
&x20; for tenant\_id in tenants:
&x20; if tenant\_id == "tenant\_1":
&x20; tenants\[tenant\_id]\['remaining'] = 1000
&x20; elif tenant\_id == "tenant\_2":
&x20; tenants\[tenant\_id]\['remaining'] = 500
&x20; print(f"已重置租户 {tenant\_id} 的配额")
\ 测试多租户安全访问
print("=== 多租户安全访问控制测试 ===")
\ 租户1调用（有权限）
tenant1\_result = secure\_invoke("tenant\_1", "anthropic.claude-haiku-4-5-20251001-v1:0", "你好")
print(f"\n租户1调用结果：{tenant1\_result}")
\ 租户2调用（只有基础模型权限）
tenant2\_result = secure\_invoke("tenant\_2", "amazon.titan-text-g1", "你好")
print(f"\n租户2调用结果：{tenant2\_result}")
\ 租户2尝试调用未授权模型
unauthorized\_result = secure\_invoke("tenant\_2", "anthropic.claude-haiku-4-5-20251001-v1:0", "你好")
print(f"\n未授权调用结果：{unauthorized\_result}")
```
5.3 审计与合规报告
操作日志审计：
```
\ 实现操作日志审计
import boto3
import json
from datetime import datetime
cloudtrail = boto3.client('cloudtrail', region\_name='us-east-1')
def log\_operation(user\_id, operation, model\_id, success=True, error\_message=""):
&x20; """记录操作日志"""
&x20; log\_entry = {
&x20; "user\_id": user\_id,
&x20; "operation": operation,
&x20; "model\_id": model\_id,
&x20; "timestamp": datetime.now().isoformat(),
&x20; "success": success,
&x20; "error\_message": error\_message,
&x20; "ip\_address": "192.168.1.1" 从请求中获取实际IP
&x20; }
&x20; &x20;
&x20; \ 发送到CloudTrail
&x20; cloudtrail.put\_event(
&x20; Source='bedrock-audit',
&x20; DetailType='Bedrock Operation Audit',
&x20; Detail=json.dumps(log\_entry),
&x20; EventBusName='default'
&x20; )
def get\_audit\_report(start\_time, end\_time, user\_id=None):
&x20; """获取审计报告"""
&x20; \ 查询CloudTrail日志
&x20; response = cloudtrail.lookup\_events(
&x20; LookupAttributes=\[{
&x20; "AttributeKey": "EventSource",
&x20; "AttributeValue": "bedrock-audit"
&x20; }],
&x20; StartTime=start\_time,
&x20; EndTime=end\_time,
&x20; MaxResults=1000
&x20; )
&x20; &x20;
&x20; \ 过滤特定用户
&x20; filtered\_events = \[]
&x20; for event in response\['Events']:
&x20; event\_detail = json.loads(event\['CloudTrailEvent'])
&x20; if user\_id and event\_detail\['user\_id'] != user\_id:
&x20; continue
&x20; filtered\_events.append(event\_detail)
&x20; &x20;
&x20; \ 生成报告
&x20; report = {
&x20; "start\_time": start\_time.isoformat(),
&x20; "end\_time": end\_time.isoformat(),
&x20; "total\_operations": len(filtered\_events),
&x20; "success\_rate": f"{len(\[e for e in filtered\_events if e\['success']])/len(filtered\_events)\100:.1f}%",
&x20; "operations\_by\_type": {}
&x20; }
&x20; &x20;
&x20; for event in filtered\_events:
&x20; op\_type = event\['operation']
&x20; report\['operations\_by\_type']\[op\_type] = report\['operations\_by\_type'].get(op\_type, 0) + 1
&x20; &x20;
&x20; return report
\ 测试审计功能
print("=== 操作审计测试 ===")
\ 记录一些操作
log\_operation("user\_1", "invoke\_model", "anthropic.claude-sonnet-4-20250514-v1:0")
log\_operation("user\_2", "invoke\_model", "amazon.titan-text-g1")
log\_operation("user\_1", "list\_models", "all")
log\_operation("user\_3", "invoke\_model", "anthropic.claude-sonnet-4-20250514-v1:0", success=False, error\_message="quota exceeded")
\ 生成审计报告
start\_time = datetime(2025, 11, 29)
end\_time = datetime(2025, 11, 30)
\ 所有用户的报告
all\_users\_report = get\_audit\_report(start\_time, end\_time)
print("\n所有用户审计报告：")
print(json.dumps(all\_users\_report, indent=2))
\ 特定用户的报告
user1\_report = get\_audit\_report(start\_time, end\_time, user\_id="user\_1")
print("\n用户user\_1审计报告：")
print(json.dumps(user1\_report, indent=2))
```
合规认证管理：
合规标准 | 实施措施 | 验证方法 |
GDPR | 数据主体权利保障、数据最小化、数据可携性 | 定期审计、用户权利接口 |
HIPAA | 患者隐私保护、数据加密、访问控制 | 安全风险评估、合规审计 |
PCI DSS | 支付数据保护、网络安全、漏洞管理 | 季度扫描、年度审计 |
ISO 27001 | 信息安全管理体系、风险评估 | 第三方认证、年度审核 |
5.4 安全最佳实践
威胁防护策略：
1. 输入验证与过滤：
```
\ 实现安全的输入验证
import re
def sanitize\_prompt(prompt):
&x20; """清理提示词中的恶意内容"""
&x20; \ 移除潜在的恶意指令
&x20; cleaned\_prompt = re.sub(r'(?:<|>|script|onerror|javascript|eval|exec|system|cmd|sh|bash)', '', prompt, flags=re.IGNORECASE)
&x20; &x20;
&x20; \ 限制长度（防止拒绝服务攻击）
&x20; if len(cleaned\_prompt) > 10000:
&x20; cleaned\_prompt = cleaned\_prompt\[:10000] + "..."
&x20; &x20;
&x20; return cleaned\_prompt
def detect\_malicious\_content(prompt):
&x20; """检测恶意内容"""
&x20; \ 定义恶意模式
&x20; malicious\_patterns = \[
&x20; r'read\s+file', r'write\s+file', r'delete\s+file',
&x20; r'execute\s+command', r'system\s+call', r'shell\s+command',
&x20; r'network\s+connection', r'database\s+query', r'sensitive\s+data'
&x20; ]
&x20; &x20;
&x20; for pattern in malicious\_patterns:
&x20; if re.search(pattern, prompt, flags=re.IGNORECASE):
&x20; return True, f"检测到恶意内容：{pattern}"
&x20; &x20;
&x20; return False, "内容正常"
\ 安全调用流程
def secure\_invoke\_process(prompt, model\_id):
&x20; """安全调用流程"""
&x20; \ 清理输入
&x20; cleaned\_prompt = sanitize\_prompt(prompt)
&x20; &x20;
&x20; \ 检测恶意内容
&x20; is\_malicious, reason = detect\_malicious\_content(cleaned\_prompt)
&x20; if is\_malicious:
&x20; log\_operation("system", "blocked\_invoke", model\_id, success=False, error\_message=reason)
&x20; return "安全检查失败：" + reason
&x20; &x20;
&x20; \ 调用模型
&x20; result = actual\_model\_invoke(cleaned\_prompt, model\_id)
&x20; &x20;
&x20; \ 记录成功调用
&x20; log\_operation("user", "invoke\_model", model\_id)
&x20; &x20;
&x20; return result
```
1. 速率限制与防滥用：
```
\ 实现速率限制
from flask\_limiter import Limiter
from flask\_limiter.util import get\_remote\_address
limiter = Limiter(
&x20; app=app,
&x20; key\_func=get\_remote\_address,
&x20; default\_limits=\["500 per day", "100 per hour"]
)
@app.route('/api/invoke', methods=\['POST'])
@limiter.limit("10 per minute") 每分钟最多10次调用
def rate\_limited\_invoke():
&x20; """带速率限制的调用接口"""
&x20; return secure\_invoke()
\ 滥用检测
def detect\_abuse(user\_id):
&x20; """检测滥用行为"""
&x20; \ 查询最近10分钟的调用记录
&x20; recent\_calls = get\_recent\_calls(user\_id, minutes=10)
&x20; &x20;
&x20; if len(recent\_calls) > 100:
&x20; return True, "检测到滥用：10分钟内调用超过100次"
&x20; &x20;
&x20; \ 检查是否有大量相似请求（可能是暴力破解）
&x20; similar\_requests = 0
&x20; for i in range(1, min(20, len(recent\_calls))):
&x20; if similar(recent\_calls\[i-1]\['prompt'], recent\_calls\[i]\['prompt']) > 0.9:
&x20; similar\_requests += 1
&x20; &x20;
&x20; if similar\_requests > 15:
&x20; return True, "检测到滥用：大量相似请求"
&x20; &x20;
&x20; return False, "正常使用"
```
安全加固清单：
1. 网络安全：
使用 VPC 专用终端节点（Private Endpoint）
配置安全组规则，限制访问来源
启用网络流量监控和异常检测
1. 身份认证：
强制使用 IAM 角色和临时凭证
启用多因素认证（MFA）
实施会话管理和超时控制
1. 数据保护：
所有数据传输使用 TLS 1.3
敏感数据使用客户主密钥（CMK）加密
实施数据分类和标记策略
1. 监控告警：
配置 CloudWatch 告警（错误率 > 5%、延迟 > 1 秒）
设置异常活动检测规则
定期生成安全报告
1. 合规管理：
建立合规文档库
定期进行安全评估
保留审计日志至少 365 天
六、总结与展望：开启 AI 驱动的业务创新之旅
6.1 核心价值回顾
AWS Bedrock 作为企业级生成式 AI 的统一入口，通过 \\"多模型聚合、统一 API 接口、企业级安全"\\ 三大核心能力，为企业构建了高效、安全、可扩展的 AI 技术落地平台。通过本文的深入分析，我们可以总结出 Bedrock 的五大核心价值：
降低技术门槛：通过统一的 API 接口，企业无需掌握多个模型的复杂调用方式，开发人员可以专注于业务逻辑实现，而非底层技术细节。
优化资源配置：Bedrock 提供了从轻量级到高性能的完整模型矩阵，企业可以根据具体场景选择最适合的模型，在性能与成本之间找到最佳平衡点。
保障数据安全：基于 AWS 的安全技术体系，Bedrock 提供了全链路数据加密、细粒度权限控制、严格数据隔离等多重安全保障，确保企业数据的安全性与合规性。
加速业务创新：通过与 AWS 生态的深度集成，Bedrock 可以快速构建端到端的 AI 解决方案，加速企业的数字化转型进程。
降低试错成本：按需付费的使用模式和灵活的部署策略，使企业可以在控制成本的同时，快速验证 AI 应用的可行性。
6.2 实施建议
基于本文的实践案例和最佳实践，针对不同类型的企业用户，我们提出以下实施建议：
初创企业与中小企业：
1. 从简单场景入手，如智能客服、内容生成等
2. 优先选择成本效益高的模型（如 AWS Titan Text G1、Claude 4 Haiku）
3. 利用免费试用额度进行概念验证
4. 重点关注 ROI，确保每一分投入都有明确产出
大型企业与跨国公司：
1. 采用分层架构，核心业务使用高端模型（如 Claude 4 Sonnet），通用业务使用基础模型
2. 建立统一的 AI 治理框架，确保跨部门的标准化应用
3. 重点关注合规性，确保满足 GDPR、HIPAA 等法规要求
4. 考虑私有化部署选项，增强对数据的控制
技术团队实施路线图：
阶段 | 时间周期 | 核心任务 | 关键交付物 |
概念验证 | 2-4 周 | 选择 1-2 个试点场景，评估模型效果 | 概念验证报告、原型系统 |
小规模试点 | 4-8 周 | 在真实环境中测试，优化参数配置 | 试点报告、最佳实践文档 |
规模化部署 | 3-6 个月 | 扩展到更多场景，建立运维体系 | 生产环境系统、运维手册 |
持续优化 | 长期 | 监控性能、调整策略、创新应用 | 性能报告、创新案例库 |
6.3 未来展望
随着 AI 技术的不断演进和应用场景的持续拓展，AWS Bedrock 也在不断完善和升级。根据 AWS 的技术路线图和行业发展趋势，我们可以预见以下发展方向：
模型能力持续提升：
支持更多先进模型（如 GPT-5、Claude 5 等）
多模态能力进一步增强，支持视频、语音等更多模态
推理能力提升，支持更复杂的逻辑推理和决策
成本持续下降：
模型效率优化，单位成本进一步降低
批量处理和流式处理能力提升，提高资源利用率
更灵活的定价模式，满足不同规模企业需求
生态集成深化：
与更多 AWS 服务的深度集成，如 Amazon Q、SageMaker 等
支持更多第三方工具和框架
边缘计算能力增强，支持本地部署
安全合规升级：
更完善的隐私保护机制
支持更多国际合规标准
AI 伦理和负责任 AI 功能增强
6.4 结语
AWS Bedrock 不仅仅是一个 AI 服务平台，更是企业开启 AI 驱动创新的关键基础设施。通过本文的全面解析和实践案例，我们相信你已经掌握了 Bedrock 的核心能力和应用方法。
在这个 AI 技术日新月异的时代，掌握正确的工具和方法至关重要。AWS Bedrock 以其强大的模型能力、完善的安全体系、灵活的部署方式，为企业提供了一个理想的 AI 技术平台。无论你是技术开发者、产品经理还是企业决策者，都可以在这个平台上找到适合自己的应用场景。
最后，我们想强调的是：技术只是手段，业务价值才是目的。在使用 Bedrock 构建 AI 应用时，始终要以解决实际业务问题为导向，以创造用户价值为目标。只有这样，才能真正实现 AI 技术与业务的深度融合，在激烈的市场竞争中赢得先机。
现在，就让我们一起开启这段 AI 驱动的业务创新之旅，用 AWS Bedrock 赋能企业的数字化转型，创造更加美好的未来！
参考资料&x20;
\[1] Amazon Bedrock 上的 Claude - Claude Docs[ https://docs.anthropic.com/zh-TW/api/claude-on-amazon-bedrock](https://docs.anthropic.com/zh-TW/api/claude-on-amazon-bedrock)
\[2] Amazon Bedrock 中 Anthropic 的 Claude[ https://aws.amazon.com/cn/bedrock/claude/](https://aws.amazon.com/cn/bedrock/claude/)
\[3] Anthropic Claude 4 现已在 Amazon Bedrock 中正式可用! | 亚马逊AWS官方博客[ https://aws.amazon.com/cn/blogs/china/claude-opus-4-anthropics-most-powerful-model-for-coding-is-now-in-amazon-bedrock/](https://aws.amazon.com/cn/blogs/china/claude-opus-4-anthropics-most-powerful-model-for-coding-is-now-in-amazon-bedrock/)
\[4] 全球最强编码模型Claude 4已上线亚马逊云科技Amazon Bedrock，如何使用?\_手机新浪网[ http://finance.sina.cn/tech/2025-05-24/detail-inexritk8009311.d.html](http://finance.sina.cn/tech/2025-05-24/detail-inexritk8009311.d.html)
\[5] 【2025年6月8日】Claude 4 国内使用全攻略一、什么是 Claude 4 和 Claude-4-Sonnet? - 掘金[ https://juejin.cn/post/7512773755308769318](https://juejin.cn/post/7512773755308769318)
\[6] Anthropic 的 Claude Sonnet 4.5 现已在 Amazon Bedrock 中推出 - AWS[ https://aws.amazon.com/cn/about-aws/whats-new/2025/09/anthropics-claude-sonnet-4-5-amazon-bedrock/](https://aws.amazon.com/cn/about-aws/whats-new/2025/09/anthropics-claude-sonnet-4-5-amazon-bedrock/)
\[7] Claude Sonnet 4.5 来了!超长文本编码轻松搞定!-CSDN博客[ https://blog.csdn.net/awschina/article/details/152341731](https://blog.csdn.net/awschina/article/details/152341731)
\[8] Claude Sonnet 4.5 \ Anthropic[ https://www.anthropic.com/claude/sonnet](https://www.anthropic.com/claude/sonnet)
\[9] 【claude code】claude code News | 10月1日速递-腾讯云开发者社区-腾讯云[ https://cloud.tencent.com/developer/article/2591072?policyId=1003](https://cloud.tencent.com/developer/article/2591072?policyId=1003)
\[10] Amazon Nova – 生成式基础模型 – AWS[ https://aws.amazon.com/cn/ai/generative-ai/nova/](https://aws.amazon.com/cn/ai/generative-ai/nova/)
\[11] 叫用 Amazon Nova 理解模型 - Amazon Nova[ https://docs.aws.amazon.com/zh\_tw/nova/latest/userguide/invoke.html](https://docs.aws.amazon.com/zh_tw/nova/latest/userguide/invoke.html)
\[12] 正式推出 Amazon Nova Reel 1.1:可生成长达 2 分钟的多镜头视频! | 亚马逊AWS官方博客[ https://aws.amazon.com/cn/blogs/china/amazon-nova-reel-1-1-featuring-up-to-2-minutes-multi-shot-videos/](https://aws.amazon.com/cn/blogs/china/amazon-nova-reel-1-1-featuring-up-to-2-minutes-multi-shot-videos/)
\[13] 文字、影像和影片理解模型 – Amazon Nova 理解模型 – AWS[ https://aws.amazon.com/tw/ai/generative-ai/nova/understanding/](https://aws.amazon.com/tw/ai/generative-ai/nova/understanding/)
\[14] 将 Amazon Nova 用于多模式 RAG - Amazon Nova[ https://docs.aws.amazon.com/zh\_tw/nova/latest/userguide/rag-multimodal.html](https://docs.aws.amazon.com/zh_tw/nova/latest/userguide/rag-multimodal.html)
\[15] 完整的请求架构 - Amazon Nova[ https://docs.aws.amazon.com/zh\_cn/nova/latest/userguide/complete-request-schema.html](https://docs.aws.amazon.com/zh_cn/nova/latest/userguide/complete-request-schema.html)
\[16] 抢赢生成式 AI 时代，进击全球化市场 - AWS云服务[ https://aws.amazon.com/cn/campaigns/nc202501/](https://aws.amazon.com/cn/campaigns/nc202501/)
\[17] Amazon Bedrock[ https://aws.amazon.com/cn/documentation-overview/bedrock/](https://aws.amazon.com/cn/documentation-overview/bedrock/)
\[18] 疯狂星期五，高能不落幕!Qwen3空降Bedrock-CSDN博客[ https://blog.csdn.net/awschina/article/details/151878720](https://blog.csdn.net/awschina/article/details/151878720)
\[19] 模型评估支持的区域和模型 - Amazon Bedrock[ https://docs.aws.amazon.com/zh\_cn/bedrock/latest/userguide/evaluation-support.html](https://docs.aws.amazon.com/zh_cn/bedrock/latest/userguide/evaluation-support.html)
\[20] Anthropic 的 Claude 3.7 Sonnet 开创性混合模型现已在 Amazon Bedrock 上线[ https://aws.amazon.com/cn/campaigns/claude-3-7-sonnet-hybrid-reasoning-model/](https://aws.amazon.com/cn/campaigns/claude-3-7-sonnet-hybrid-reasoning-model/)
\[21] 选择模型以提高使用案例的准确性 - Amazon Bedrock 模型蒸馏 - AWS[ https://aws.amazon.com/cn/bedrock/model-distillation/](https://aws.amazon.com/cn/bedrock/model-distillation/)
\[22] 新实验发布!有效测评“网红”大模型-CSDN博客[ https://blog.csdn.net/awschina/article/details/146220467](https://blog.csdn.net/awschina/article/details/146220467)
\[23] AWS Serverless: Intelligent Prompt Routing in Amazon Bedrock – Part 1 (Using AWS Console)[ https://community.aws/content/2tSISEF1erMYLgFwB7fUNI9Gsbs/aws-serverless-intelligent-prompt-routing-in-amazon-bedrock-part-1-using-aws-console](https://community.aws/content/2tSISEF1erMYLgFwB7fUNI9Gsbs/aws-serverless-intelligent-prompt-routing-in-amazon-bedrock-part-1-using-aws-console)
\[24] 基础模型选择和定制 — Amazon Bedrock 开发人员体验 — AWS[ https://aws.amazon.com.cdn.amazon.com/cn/bedrock/model-access/](https://aws.amazon.com.cdn.amazon.com/cn/bedrock/model-access/)
\[25] 借助亚马逊云科技Amazon Bedrock评估和选择适合您的基础模型\_fm-amazon bedrock 上的模型评估-CSDN博客[ https://blog.csdn.net/weixin\_46812959/article/details/139678344](https://blog.csdn.net/weixin_46812959/article/details/139678344)
\[26] Amazon Bedrock 上的模型擂台赛:Nova、Claude，谁是最强图片/视频审核大模型? | 亚马逊AWS官方博客[ https://aws.amazon.com/cn/blogs/china/comparison-of-models-on-amazon-bedrock-in-pictures-and-videos-review/](https://aws.amazon.com/cn/blogs/china/comparison-of-models-on-amazon-bedrock-in-pictures-and-videos-review/)
\[27] Amazon Bedrock助力飞书深诺电商广告分类-CSDN博客[ https://blog.csdn.net/awschina/article/details/155301092](https://blog.csdn.net/awschina/article/details/155301092)
\[28] 基于 Amazon Nova 实现优化呼叫中心导航场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， - 掘金[ https://juejin.cn/post/7532779692346146850](https://juejin.cn/post/7532779692346146850)
\[29] Claude on Amazon Bedrock \ Anthropic[ https://www.anthropic.com/amazon-bedrock?e45d281a\_page=2\&r=https%3A%2F%2Fanthropic-daydream.webflow.io%2Fclaude-explains%3F\_hsenc=p2ANqtz--zrHybaL\_hlNNGrjZMkOmBq-pGzFkbm9Sm-jSQwemRLr4LHseG08DNSnSoJIxVsh6dZhQM\&sso=true](https://www.anthropic.com/amazon-bedrock?e45d281a_page=2\&r=https%3A%2F%2Fanthropic-daydream.webflow.io%2Fclaude-explains%3F_hsenc=p2ANqtz--zrHybaL_hlNNGrjZMkOmBq-pGzFkbm9Sm-jSQwemRLr4LHseG08DNSnSoJIxVsh6dZhQM\&sso=true)
\[30] Elastic 利用 Amazon Bedrock 以及 Anthropic 的 Claude 3 模型帮助用户改善安全态势和提高工作效率 | Elastic 案例研究 | AWS[ https://aws.amazon.com/cn/solutions/case-studies/elastic-case-study/?awsm.page-customer-references-cards=1](https://aws.amazon.com/cn/solutions/case-studies/elastic-case-study/?awsm.page-customer-references-cards=1)
\[31] How enterprises are driving AI transformation with Claude \ Anthropic[ https://www.anthropic.com/news/driving-ai-transformation-with-claude?ref=ruder.io](https://www.anthropic.com/news/driving-ai-transformation-with-claude?ref=ruder.io)
