AWS Bedrock Funktionen

Stellt sicher, dass der Service zuverlässig und bei Bedarf verfügbar ist, wodurch Ausfallzeiten und Serviceunterbrechungen minimiert werden. 15 Rezensenten von AWS Bedrock haben Feedback zu dieser Funktion gegeben.

Ermöglicht es dem Benutzer, das Training von Modellen effizient zu skalieren, was den Umgang mit größeren Datensätzen und komplexeren Modellen erleichtert. Diese Funktion wurde in 14 AWS Bedrock Bewertungen erwähnt.

Bietet dem Benutzer die Möglichkeit, während der Inferenzphase schnelle Antworten mit geringer Latenz zu erhalten, was für Echtzeitanwendungen von entscheidender Bedeutung ist. Diese Funktion wurde in 14 AWS Bedrock Bewertungen erwähnt.

Bietet dem Benutzer ein transparentes Preismodell für API-Aufrufe, das eine bessere Budgetplanung und Kostenkontrolle ermöglicht. 16 Rezensenten von AWS Bedrock haben Feedback zu dieser Funktion gegeben.

Basierend auf 15 AWS Bedrock Bewertungen. Bietet dem Benutzer die Möglichkeit, Rechenressourcen bedarfsgerecht zuzuweisen, wodurch es kostengünstig wird.

Wie in 14 AWS Bedrock Bewertungen berichtet. Ermöglicht es dem Benutzer, den Energieverbrauch sowohl während des Trainings als auch während der Inferenz zu minimieren, was für einen nachhaltigen Betrieb immer wichtiger wird.

Basierend auf 14 AWS Bedrock Bewertungen. Bietet dem Benutzer die Flexibilität, über mehrere Cloud-Anbieter hinweg bereitzustellen und so das Risiko einer Anbieterbindung zu verringern.

Bietet dem Benutzer die Möglichkeit, sich nahtlos mit verschiedenen Datenquellen und Pipelines zu verbinden und so die Datenerfassung und -vorverarbeitung zu vereinfachen. Diese Funktion wurde in 15 AWS Bedrock Bewertungen erwähnt.

Wie in 15 AWS Bedrock Bewertungen berichtet. Ermöglicht es dem Benutzer, die generativen KI-Modelle über APIs einfach in bestehende Workflows und Systeme zu integrieren.

Basierend auf 14 AWS Bedrock Bewertungen. Hilft dem Benutzer, die Einhaltung der DSGVO und anderer Datenschutzbestimmungen aufrechtzuerhalten, was für weltweit tätige Unternehmen von entscheidender Bedeutung ist.

Wie in 14 AWS Bedrock Bewertungen berichtet. Ermöglicht es dem Benutzer, Zugriffssteuerungen basierend auf Rollen innerhalb der Organisation einzurichten und so die Sicherheit zu erhöhen.

Stellt sicher, dass Daten während der Übertragung und im Ruhezustand verschlüsselt werden, und bietet so eine zusätzliche Sicherheitsebene. Diese Funktion wurde in 14 AWS Bedrock Bewertungen erwähnt.

Wie in 15 AWS Bedrock Bewertungen berichtet. Bietet dem Benutzer eine umfassende und übersichtliche Dokumentation, die eine schnellere Einführung und Fehlerbehebung ermöglicht.

Wie in 14 AWS Bedrock Bewertungen berichtet. Ermöglicht es dem Benutzer, den Grad der Community-Unterstützung und der verfügbaren Erweiterungen von Drittanbietern zu messen, was für die Problemlösung und die Erweiterung der Funktionalität nützlich sein kann.

Bietet den Benutzern die Möglichkeit, Eingabeaufforderungen zu testen und zu optimieren, um die Qualität und Effizienz der LLM-Ausgabe zu verbessern.

Bietet den Benutzern eine Sammlung wiederverwendbarer Vorlagen für verschiedene LLM-Aufgaben, um die Entwicklung zu beschleunigen und die Ausgabe zu standardisieren.

Bietet Werkzeuge für Benutzer, um mehrere LLMs nebeneinander basierend auf Leistungs-, Geschwindigkeits- und Genauigkeitsmetriken zu vergleichen.

Bietet den Benutzern eine benutzerfreundliche Schnittstelle zur Feinabstimmung von LLMs auf ihre spezifischen Datensätze, was eine bessere Ausrichtung an den Geschäftsanforderungen ermöglicht.

Gibt den Benutzern Werkzeuge, um LLM-Funktionalität in ihre bestehenden Anwendungen über SDKs und APIs zu integrieren, was die Entwicklung vereinfacht.

Bietet den Benutzern die Möglichkeit, Modelle schnell in Produktionsumgebungen mit minimalem Aufwand und Konfiguration bereitzustellen.

Bietet Benutzern Werkzeuge, um LLM-Ressourcen basierend auf der Nachfrage automatisch zu skalieren, was eine effiziente Nutzung und Kosteneffektivität gewährleistet.

Benutzern die Möglichkeit geben, Grenzen und Filter festzulegen, um unangemessene oder sensible Ausgaben des LLM zu verhindern.

Bietet den Nutzern Werkzeuge, um sicherzustellen, dass ihre LLMs den Compliance-Standards wie GDPR, HIPAA und anderen Vorschriften entsprechen, wodurch Risiko und Haftung reduziert werden.

Benachrichtigt Benutzer, wenn die LLM-Leistung erheblich von den erwarteten Normen abweicht, was auf potenzielles Modell-Drift oder Datenprobleme hinweist.

Bietet den Nutzern Live-Einblicke in die Modellgenauigkeit, Latenz und Benutzerinteraktion, was ihnen hilft, Probleme schnell zu identifizieren und zu beheben.

Bietet Benutzern Verschlüsselungsfunktionen für Daten während der Übertragung und im Ruhezustand, um sichere Kommunikation und Speicherung bei der Arbeit mit LLMs zu gewährleisten.

Bietet den Benutzern Werkzeuge, um Zugriffsberechtigungen für verschiedene Rollen festzulegen, wodurch sichergestellt wird, dass nur autorisiertes Personal mit LLM-Ressourcen interagieren oder diese ändern kann.

Bietet Benutzern Middleware, um Anfragen effizient an das geeignete LLM basierend auf Kriterien wie Kosten, Leistung oder spezifischen Anwendungsfällen zu leiten.

Benutzern Werkzeuge zur Verfügung stellen, um mehrere Eingaben parallel zu verarbeiten, was die Inferenzgeschwindigkeit und Kosteneffizienz für Szenarien mit hoher Nachfrage verbessert.

Unterstützt die Konfiguration mit Anweisungen in natürlicher Sprache.

Benutzern die Anpassung des Tons des Agenten.

Ermöglicht die Definition klarer Sicherheitsleitplanken für Agentenaktionen.

Bietet Unterstützung über Web, Mobilgeräte, Messaging-Apps und andere Kanäle.

Ermöglicht die Anpassung des Agenten-Brandings, einschließlich des visuellen Erscheinungsbildes und des Gesprächsstils.

Rüstet Agenten mit proaktiven Reaktionsfähigkeiten basierend auf vordefinierten Auslösern aus.

Ermöglicht nahtlose Eskalation an menschliche Mitarbeiter für komplexe Probleme.

Bietet Analysen und Berichte über die Leistung und Interaktionen von Agenten.

Bietet Agenten die Möglichkeit, das kontextuelle Bewusstsein über Interaktionen hinweg aufrechtzuerhalten.

Gewährleistet die Einhaltung von Datenschutz- und Governance-Anforderungen.

Automatisiert Workflows und Aktionen basierend auf Agentenantworten.

die Verwendung von APIs für die erweiterte Agentenkonfiguration.

Ermöglicht Interoperabilität mit mehreren Plattformen für einheitliche Erlebnisse.

Ermöglicht die Integration mit CRM-Daten, um Agentenantworten im Geschäftskontext zu verankern.