Category: Artificial Intelligence

在这篇博客文章中，我们将展示如何通过集成像 Amazon Q Developer 这样的智能 GenAI 工具来为单元测试，自动化测试场景快速、准确地生成测试用例，并以一些实际的代码用例， 来描述测试的最佳实践原则，以及 Amazon Q 如何能够在其中扮演重要的角色。

在农业现代化中，作物健康监测对保障粮食安全及提升农业效率意义重大。马铃薯种植广泛，其叶片健康鉴别极为关键。传统人工鉴别方式弊端多，而人工智能技术带来新途径。我们聚焦模型可行性验证，涵盖构建图像分类模型、比对视觉微调模型，以及用大语言模型协同给出防治建议。

制药行业客户面临多样化翻译难题，传统机器翻译存局限。我们为此开发基于 LLM 的智能翻译工作流，含简单、增强、专家三种模式，可适应不同场景，保持文档格式。本文探讨其设计执行，展示提升翻译效率与准确性的显著成效。

本文剖析 RAG 在电销话术生成中的工程化实践，聚焦生产级挑战：通过 Amazon Bedrock 构建知识库，结合 Dify 编排检索-生成链。针对海量文档检索瓶颈，提出多种优化思路——元数据自动过滤缩小搜索域、重排序模型、LLM 提炼高密度知识块，并基于查询分解机制应对复杂问题。

AWS Summit 峰会季来袭! 全球免费活动现已陆续启动，我们将汇聚云计算社区成员共同交流、协作与学习。无 […]

在构建生成式 AI 应用的过程中，模型部署是一个至关重要但往往充满挑战的环节。随着 DeepSeek-R1 等大模型的兴起，如何高效部署这些模型成为开发者面临的重要问题。亚马逊云科技提供了多种服务选项，加上市场上众多的模型推理框架，为用户带来了丰富的选择，但同时也增加了决策的复杂性，并且支持在亚马逊云科技中国区和 Global 区使用。

本文介绍了如何在亚马逊云中国区，通过 Amazon SageMaker 服务和开源 NextChat 项目，搭建私有化的 DeepSeek ChatBot 方案，并实现流式 Reasoning。

海量视频内容的出现不仅为用户带来了丰富娱乐体验，也带来了一系列版权与内容重复问题。本文我们就来探讨如何利用先进的深度学习模型和亚马逊云科技服务，实现高效的视频相似性检测。

本文介绍了一种基于大语言模型的地理专业文档自动翻译解决方案，具备自动识别文档语言并进行中英互译、保留原始文档格式、支持地理专业术语表及其扩展、确保翻译符合目标语言表达习惯等特点。

本文将探讨如何使用亚马逊云科技上提供的生成式 AI 大模型进行文本内容审核。本文将使用同一文本审核测试数据集，从审核准确率、审核时延以及审核成本等多项指标全面评估亚马逊云科技 Amazon Bedrock 上不同大模型的表现差异。