Amazon OpenSearch 助力高效 RAG 系统落地
随着生成式 AI 的快速发展，检索增强生成（Retrieval Augmented Generation，RAG）已成为构建高质量 AI 应用的关键技术。RAG 通过将大型语言模型（LLM）与外部知识库相结合，有效解决了 LLM 的幻觉问题，提高了回答的准确性和可靠性。 在众多 RAG 解决方案中，知识库作为核心组件至关重要。Amazon OpenSearch 凭借其卓越的全文检索能力、语义搜索支…
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基于 RAG 和 Dify 的生产级电话销售话术生成工具
背景 在客户上云旅程的起点，电话销售团队承担着至关重要的角色——他们不仅需要快速了解客户需求，还要通过精准的话术激发客户兴趣，推动转化。然而，当前销售话术的准备工作面临诸多挑战： 为解决这些痛点，我们采用检索增强生成（RAG） 技术，结合 Amazon Bedrock 和 Dify，打造智能销售话术推荐系统。该方案通过构建企业知识库，利用先进的检索算法，精准匹配客户需求，并生成高质量、可信赖的话术…
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，运用 AI 自动剖析视频内容，提取关键信息，通过向量搜索达成语义智能匹配，实现多角度（视频关键字、台词、场景描述）视频检索，有利于提升用户搜索效率，增加…
史上最严数据新规落地，出海企业应如何应对这把悬在头上的“达摩克利斯之剑”？
近日，美国网络安全与基础设施安全局（CISA）宣布了一项史无前例的、极为严苛的数据安全规定，这一提案主要针对从事受限交易的（科技）企业，并给出了组织级别和数据级别的具体要求，例如，提案要求对所有关键系统实施多因素认证（MFA）。在漏洞侧，已知漏洞须在 14 天内修补，关键漏洞在 15 天内、高风险漏洞在 30 天内修复。通过这一提案，CISA 希望提升相关行业的数据安全标准，解决现存的严重数据安全…
Amazon Bedrock 实践 – 利用 Llama 3.2 模型分析全球糖尿病趋势
概述 在大型语言模型领域，多模态模型的强大能力已经开始为解决复杂问题开辟了新的可能性。本文探讨的问题是分析全球糖尿病患病率趋势，这是一个关系到全球数亿人的重大健康问题。在本文中，我将探讨如何在 Amazon Bedrock 上，使用 Meta Llama 3.2 90B Instruct 模型来分析全球不同国家或地区的糖尿病患者的患病率分布数据。 Meta 开发的 Llama 3.2 90B In…
在 AWS 上基于 Dify Agent 快速部署智能运维助手
随着企业云基础设施，特别是亚马逊云环境的日益复杂，运维团队面临着前所未有的挑战：海量的官方文档更新难以追踪、多账号多区域的资源管理繁琐低效、成本洞察滞后，资源维护困难。传统运维方式（控制台、CLI）需要频繁切换上下文，学习成本高，且难以在移动端等场景下快速响应。 为解决上述痛点，目前设计并实现了基于 Dify 平台 Amazon Q 的智能化运维助手。该方案通过自然语言交互，提供了一个支持多终端访…
生成式 AI 在电商评论场景的应用 : 场景分析和技术选型
在当今快速发展的电子商务时代,商品评论已成为连接买家和卖家的重要桥梁。据统计，2022 年全球主要电商平台上新增商品数量超过 1 亿件，累计产生超过 50 亿条用户评论。平均每件商品收到约 50 条评论，热门商品的评论数更是可以轻松突破千条大关。这些数字充分体现了商品评论在电商生态中的重要地位。 商品评价的重要性 对于购买者而言，其他消费者的真实体验和反馈往往是做出购买决策的关键因素。研究显示，超…
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 Context Protocol（MCP）通过提供一个标准化的协议，将 AI 模型的决策逻辑和外部资源解藕，解决大模型与外部工具、数据源的集成难题。在数…