Amazon Bedrock
Amazon Bedrock ist ein vollständig verwalteter Service, der Zugriff auf leistungsstarke Foundation Models von führenden KI-Unternehmen wie Anthropic, Meta, Mistral und Stability AI bietet. Er stellt eine einheitliche API, serverlose Bereitstellung und nahtlose Integration mit AWS-Services zum Erstellen und Skalieren generativer KI-Anwendungen bereit.

Überblick
Amazon Bedrock bietet eine einheitliche, serverlose Erfahrung für den Zugriff auf und die Bereitstellung von Foundation Models mehrerer führender KI-Anbieter. Anstatt verschiedene APIs und Infrastrukturen zu verwalten, können Entwickler über eine einzige, konsistente API auf Modelle von Anthropic (Claude), Meta (Llama), Mistral AI, Stability AI und Amazons eigene Titan-Modelle zugreifen.
Der Service eliminiert die Komplexität der Infrastrukturverwaltung und bietet automatische Skalierung, nutzungsbasierte Preisgestaltung und tiefe Integration mit AWS-Sicherheits- und Compliance-Tools. Organisationen können mit verschiedenen Modellen experimentieren, sie mit proprietären Daten feinabstimmen und KI-Anwendungen bereitstellen, ohne die zugrunde liegende Infrastruktur verwalten zu müssen.
Hauptmerkmale
- Zugriff auf mehrere Foundation Models über eine einheitliche API
- Modelle von Anthropic (Claude), Meta (Llama), Mistral, Stability AI, Amazon
- Vollständig serverlos mit automatischer Skalierung
- Modell-Anpassung und Fine-Tuning mit privaten Daten
- Knowledge Bases mit Retrieval Augmented Generation (RAG)
- Agents-Framework zum Erstellen autonomer KI-Anwendungen
- Modellbewertungs- und Vergleichstools
- Private VPC-Konnektivität und Netzwerkisolierung
- Integration mit AWS-Sicherheits- und Compliance-Services
- Verantwortungsvolle KI-Funktionen mit Guardrails und Content-Filterung
Anwendungsfälle
- Intelligente Chatbots und virtuelle Assistenten
- Content-Generierung und Zusammenfassung
- Dokumentenanalyse und Fragebeantwortung
- Code-Generierung und Software-Entwicklungsunterstützung
- Personalisierte Empfehlungen und Suche
- Datenextraktion und Entitätserkennung
- Bildgenerierung und -bearbeitung (über Stability AI-Modelle)
- Kundenservice-Automatisierung
- Geschäftsprozessautomatisierung mit KI-Agents
- Forschung und Wissensmanagement
Verfügbare Modelle
Amazon Bedrock bietet Zugriff auf verschiedene Modellfamilien: Anthropics Claude Sonnet und Opus für fortgeschrittenes Reasoning und Long-Context-Aufgaben; Metas Llama-Modelle für Open-Source-Flexibilität; Mistrals effiziente Modelle für kosteneffektive Inferenz; Stability AIs Modelle für Bildgenerierung; und Amazon Titan-Modelle, die für AWS-Integration optimiert sind.
Anpassung und Fine-Tuning
Bedrock ermöglicht Modell-Anpassung durch Fine-Tuning mit proprietären Daten und erlaubt Organisationen, spezialisierte Modelle für ihre spezifischen Anwendungsfälle zu erstellen. Der Service wahrt die Datensicherheit, indem er Trainingsdaten im AWS-Konto des Kunden behält und sie niemals zur Verbesserung von Basismodellen verwendet.
Knowledge Bases und RAG
Die Knowledge Bases-Funktion ermöglicht das Erstellen von Retrieval-Augmented-Generation (RAG)-Anwendungen durch Verbindung von Foundation Models mit proprietären Datenquellen. Dies ermöglicht es Modellen, genaue, kontextuelle Antworten zu liefern, die in organisatorischem Wissen verankert sind, während Datensicherheit und Aktualität gewahrt bleiben.
Agents-Framework
Bedrock Agents ermöglicht das Erstellen autonomer KI-Agents, die Aufgaben aufschlüsseln, mit APIs interagieren, auf Knowledge Bases zugreifen und mehrstufige Workflows ausführen können. Dieses Framework vereinfacht das Erstellen anspruchsvoller KI-Anwendungen, die Aktionen im Namen von Benutzern ausführen können.
Sicherheit und Compliance
Aufgebaut auf AWS sicherer Infrastruktur bietet Bedrock Verschlüsselung im Ruhezustand und während der Übertragung, VPC-Isolierung, IAM-Integration und Compliance mit wichtigen Standards einschließlich HIPAA, SOC, PCI DSS und GDPR. Daten bleiben unter Kundenkontrolle und werden niemals mit Modellanbietern geteilt.
Preisgestaltung und Verfügbarkeit
Amazon Bedrock verwendet nutzungsbasierte Preisgestaltung basierend auf Input- und Output-Token, mit unterschiedlichen Tarifen für jedes Modell. On-Demand- und Provisioned-Throughput-Optionen sind verfügbar. Der Service ist in mehreren AWS-Regionen weltweit mit wachsender Modellverfügbarkeit verfügbar.