什么是 AWS Bedrock？
发布: (2026年1月19日 GMT+8 23:50)
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原文: Dev.to
Source: Dev.to
（请提供您希望翻译的具体文本内容，我将把它翻译成简体中文，同时保留原始的链接、格式和技术术语。）
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为什么 Bedrock 会存在？
让我们回顾一下。
在 2022‑2023 年左右，各家公司对生成式 AI 疯狂追捧。ChatGPT 刚刚爆火。每个初创公司都想要一个聊天机器人。每家企业都想“利用 AI”。
但却存在一个巨大的空白。
- OpenAI 的 API —— 很棒，但这意味着要把所有数据发送到 OpenAI 的服务器。对医疗、金融等行业并不理想。
- AWS SageMaker —— 让你可以自行训练和托管模型，但基本上要让你一夜之间成为机器学习工程师。你需要了解模型架构、训练流水线、GPU 实例以及所有相关的配套设施。
大多数开发团队只想在自己的应用中添加一些 AI 功能，而不想拥有机器学习博士学位。这就是 Bedrock 所要填补的空白。
那么 Bedrock 实际上是什么？
把它想象成一个 AI 模型菜单，你可以直接…使用。
AWS Bedrock 是一项全托管服务，提供对以下公司基础模型的 API 访问：
- Anthropic（Claude）
- Meta（Llama）
- Stability AI
- 亚马逊自家的 Titan 模型
你选择模型，发起一次 API 调用，就完成了。
- 无需管理基础设施。
- 无需配置 GPU。
- 无需进行模型训练（除非你想自定义，后面会介绍）。
它是无服务器的，所以你只为实际使用的部分付费，且 所有数据都保留在你的 AWS 账户中——这对合规性和安全性是巨大的优势。
何时真正会使用它？
| 用例 | Bedrock 的帮助方式 |
|---|---|
| 聊天机器人 / 客户支持代理 | 使用 Claude（或其他模型）结合检索增强生成（RAG）来回答产品特定的问题。 |
| 内容生成 | 将 Bedrock 接入您的 CMS，以大规模草拟博客文章、产品描述、社交媒体文案。 |
| 文档处理与摘要 | 对 PDF、会议记录、研究论文进行摘要；提取关键信息；回答有关内容的问题。 |
| 代码生成与辅助 | 利用面向代码的模型构建内部工具，编写模板代码、生成文档或提供修复建议。 |
**模式：**如果您需要 AI 能力 而不必成为 AI 公司，Bedrock 可能是您的答案。
实际操作方式
让我们为你的文档构建一个简单的问答机器人。
- 在 AWS 控制台中启用模型访问。默认情况下没有模型；只需点击即可启用你想要的模型（约需 2 分钟）。
- 在 Playground 中测试——一个聊天式 UI，供你尝试提示词和模型。
- 通过 AWS SDK 集成（例如，Python 的
boto3）。
import boto3
import json
bedrock = boto3.client('bedrock-runtime', region_name='us-east-1')
prompt = "What is serverless computing?"
response = bedrock.invoke_model(
modelId='anthropic.claude-3-sonnet-20240229-v1:0',
body=json.dumps({
"anthropic_version": "bedrock-2023-05-31",
"max_tokens": 1000,
"messages": [
{"role": "user", "content": prompt}
]
})
)
result = json.loads(response['body'].read())
print(result['content'][0]['text'])就是这样——你正在通过 Bedrock 使用 Claude。
如果模型需要了解你的特定数据，你可以：
- 设置 知识库（底层实现为 RAG）。
- 使用你自己的数据集 微调 模型。
Source: …
实际优势（以及何时重要）
| 优势 | 为什么重要 |
|---|---|
| 轻松的模型比较 | 在 Playground 中并排测试 Claude、Llama、Titan，看看哪个最适合你的使用场景。 |
| 安全与合规 | 数据永不离开 AWS，传输和静止时均已加密，你可以通过 IAM、VPC 等进行锁定。Bedrock 符合 HIPAA 资格、SOC 合规等。 |
| 合理的定价 | 按 token 计费（相当于“文本块”）。小型应用每月只需几美元；生产工作负载可使用预置吞吐量或批处理，将成本降低 50% 以上。 |
| 安全护栏 | 内置过滤器阻止有害内容，限制不允许的话题，甚至捕捉幻觉，确保你的聊天机器人安全。 |
可能让你卡住的事项
- 模型可用性因地区而异 – 并非每个模型在所有 AWS 区域都有。提交前请检查文档。
- 仍需进行提示工程 – 输出质量在很大程度上取决于你如何表述请求。
- 令牌限制是真实存在的 – 每个模型都有上下文窗口。一次性处理 100‑页文档会触及限制。
- 成本可能快速增长 – 按令牌计费在高吞吐工作负载下会迅速累积。始终先进行小规模测试并监控使用情况。
先批量处理并监控你的使用情况。
何时不应使用 Bedrock
- 高度专业化领域 – 如果你需要一个非常细分的模型（例如，医学影像），Bedrock 可能没有你需要的。在这种情况下，请考虑 SageMaker 或定制解决方案。
- 构建 ChatGPT 的竞争者 – 如果你从头训练自己的大型语言模型，就不会使用 Bedrock。
- 简单的文本或机器学习任务 – 当你只需要基本的文本分析或直接的机器学习任务时，传统的机器学习模型——甚至正则表达式——可能已经足够，使用 Bedrock 可能显得大材小用。
入门很容易
AWS 在控制台中提供了 Bedrock 游乐场：
- 登录 AWS 管理控制台。
- 搜索 Bedrock。
- 启用模型（Claude 是一个安全的起点）。
- 开始输入提示。
花一个小时进行实验，了解 Bedrock 能做什么，然后思考它在你的技术栈中的位置。你很快就能判断它是否适合你的项目。
从小处开始，进行测试，看看它能带你走向何方。