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Análise detalhada de como o Amazon Bedrock AgentCore ajuda a transformar aplicações de IA baseadas em agentes de conceito em sistemas de produção de nível empresarial, mantendo memória, segurança, observabilidade e gerenciamento de ferramentas escalável.
Saiba como monitorar e otimizar trabalhos de bedrock batch inference com métricas do CloudWatch, alarmes e painéis para melhorar desempenho, custo e governança.
O Bedrock now oferece Stability AI Image Services com nove ferramentas para criar e editar imagens com maior precisão. Veja técnicas de prompting para uso empresarial.
Stability AI Image Services já estão disponíveis no Amazon Bedrock, oferecendo capacidades de edição de mídia prontas para uso via Bedrock API, ampliando os modelos Stable Diffusion 3.5 e Stable Image Core/Ultra já existentes no Bedrock.
Explore como os AWS Deep Learning Containers (DLCs) se integram ao SageMaker AI gerenciado pelo MLflow para equilibrar controle de infraestrutura e governança robusta de ML. Um fluxo de trabalho de predição de idade de ostra com TensorFlow demonstra rastreamento de ponta a ponta, governança de model
Visão geral de ponta a ponta para implantar modelos GPT OSS da OpenAI no SageMaker AI e no Bedrock AgentCore, alimentando um analisador de ações com múltiplos agentes usando LangGraph, incluindo quantização MXFP4 de 4 bits e orquestração serverless.
A extensão de navegador Amazon Q Business oferece assistência com IA contextual diretamente no navegador para assinantes Lite e Pro, possibilitando insights baseados em fontes confiáveis e fluxos de trabalho sem atritos.
Verisk Rating Insights, impulsionado pelo Amazon Bedrock, LLMs e RAG, oferece uma interface conversacional para acessar mudanças ERC ISO, reduzindo downloads manuais e aumentando a velocidade e a precisão das informações.
A AWS e a Quora apresentam uma API wrapper unificada para acelerar a implantação de modelos Bedrock no Poe, conectando SSE do Poe a REST do Bedrock e ampliando a implantação de modelos multimodais com configuração baseada em template.
Este post mostra como a msg automatizou a harmonização de dados para o msg.ProfileMap usando o Amazon Bedrock para alimentar fluxos de enriquecimento de dados alimentados por LLM, elevando a precisão na correspondência de conceitos de RH, reduzindo trabalho manual e alinhando-se ao EU AI Act e ao GD
A AWS apresenta agendamento sensível à topologia com o SageMaker HyperPod para otimizar eficiência de treino e latência de rede em clusters EKS, usando dados de topologia EC2 para orientar a colocação de jobs.
Aperfeiçoe a experimentação até a produção para Retrieval Augmented Generation (RAG) com SageMaker AI, MLflow e Pipelines, promovendo fluxos reprodutíveis, escaláveis e com governança.
Guia estruturado para migrar do Claude 3.5 Sonnet do Anthropic para Claude 4 Sonnet no Amazon Bedrock, cobrindo diferenças entre modelos, acesso, APIs, pensamento estendido, avaliação e melhores práticas de implantação.
Explica dados de confiança por token para modelos importados do Bedrock via probabilidades de log, como habilitar e aplicações práticas.
Detecção de objetos de conjunto aberto (OSOD) permite reconhecer objetos conhecidos e desconhecidos em vídeo. Este artigo explica como o Bedrock Data Automation usa OSOD na análise por quadro para entregar detecção de objetos flexível, orientada por prompts, sem re-treinamento.
Automatize a criação de forças de trabalho privadas para o SageMaker Ground Truth com um pool dedicado do Cognito usando o AWS CDK. Este artigo aborda arquitetura, detalhes de implementação e considerações de IaC para fluxos de rotulagem privada.
A Skello implementa um assistente com IA usando AWS Bedrock e Lambda para consultas em linguagem natural em uma plataforma HR multitenant, mantendo limites lógicos, conformidade com GDPR e segurança robusta.
A LSEG, usando Amazon Bedrock e Claude da Anthropic, automatiza a vigilância de mercado analisando 250 mil artigos do RNS de 2023 para avaliar sensibilidade de preço e reduzir falsos positivos, aumentando eficiência e precisão.
Este artigo descreve como a Oldcastle APG fez parceria com a AWS para automatizar centenas de milhares de documentos POD por mês usando Amazon Bedrock com Amazon Textract, substituindo OCR pouco confiável e reduzindo o esforço manual.
A AWS anuncia os modelos Falcon-H1 de instrução da TII (0,5B–34B) no Amazon Bedrock Marketplace e no SageMaker JumpStart, com suporte multilíngue, arquitetura híbrida e orientações de implantação.
Visão detalhada de como usar o HyperPod CLI e SDK para simplificar o treinamento e a implantação de grandes modelos de IA no SageMaker HyperPod, com passos práticos para treinamento com FSDP e implantação de inferência.
O SageMaker HyperPod apresenta uma experiência de criação de cluster com um clique validada que provisiona automaticamente os recursos prerequisitos e valores padrão prescritivos, acelerando treinamento e inferência distribuídos com orquestração Slurm ou EKS.
Guia de arquitetura sem servidor para orquestrar inferência em lote com Bedrock, usando AWS Step Functions. Demonstrado com um conjunto de dados de 2,2 milhões de linhas, com pré-processamento, execução paralela e pós-processamento.
Automatize a implantação de bases de conhecimento Bedrock e conexões de fontes de dados para fluxos RAG com um template Terraform IaC, permitindo setups rápidos e reproducíveis em produção.
Abordagem de ponta a ponta para KIE usando modelos Amazon Nova via Bedrock; dataset FATURA; prompts independentes de modelo; avaliação com F1 para equilibrar precisão, velocidade e custo.
Explora análises de bancos de dados via linguagem natural usando os modelos de base Amazon Nova, o padrão ReAct e LangGraph para traduzir consultas em NL para SQL preciso, com fluxos HITL e autocorreção.
O SageMaker HyperPod agora oferece escalonamento automático de nós gerenciado por Karpenter, permitindo ajuste responsivo e econômico para cargas de inferência e treinamento em clusters HyperPod.
O Datadog Cloud Security passa a oferecer detecções e orientação de remediação para identificar configurações incorretas do Bedrock, ajudando a proteger workloads de IA e alinhar-se às regulamentações.
Aprenda a transformar os endpoints do Bedrock AgentCore Runtime em domínios personalizados amigáveis usando CloudFront, Route 53 e ACM. Esta abordagem simplifica a integração, alinha domínios com a organização e oferece acesso seguro e escalável.
Demonstra uma solução de imputação de dados para PM2.5 usando SageMaker Canvas, AWS Lambda e AWS Step Functions para preencher lacunas em dados de sensores e permitir análises de tendências confiáveis.
O Amazon Finance detalha um assistente de IA que combina Bedrock e Kendra para acelerar a descoberta de dados, preservar o conhecimento institucional e entregar insights financeiros precisos em escala.
Um assistente de IA agentivo para Buenos Aires, criado com LangGraph e Amazon Bedrock, usa guardrails e um fluxo de recuperação com raciocínio para responder a perguntas sobre procedimentos governamentais com segurança, precisão e estilo local.
A AWS anuncia os modelos de base Mercury e Mercury Coder da Inception Labs, agora acessíveis via Amazon Bedrock Marketplace e SageMaker JumpStart, oferecendo geração por difusão ultrarrápida para workloads de IA generativa na AWS.
Análise detalhada de como a Amazon Health Services elevou a descoberta na busca da Amazon.com ao combinar ML, NLP, busca vetorial e LLMs com SageMaker, Bedrock e EMR para conectar clientes a ofertas de saúde.
Apresentamos o GenAI IDP Accelerator de código aberto: uma solução sem servidor, testada, que combina IA generativa com Bedrock Data Automation para automatizar e escalar o processamento de documentos.
HyperPod adiciona provisionamento contínuo e AMIs personalizados para fornecer provisionamento de recursos flexível, ambientes alinhados à segurança e controle de nível empresarial em treinamentos e inferência de FM em escala com EKS.
Uma abordagem sistemática para selecionar modelos de base no Bedrock, equilibrando desempenho de tarefa, arquitetura, operações e IA responsável.
Este artigo apresenta uma metodologia de avaliação sistemática para selecionar modelos de base no Amazon Bedrock, combinando teoria com etapas práticas para equilibrar desempenho, custo e necessidades operacionais.
Aborda a integração entre dados geoespaciais e fluxos GIS com Amazon Bedrock, usando LLMs, RAG e Bedrock Agents para ampliar insights e simplificar operações.
Clientes AWS podem implantar o Amazon Q Business para simplificar o acesso ao conhecimento, automatizar fluxos de trabalho e reforçar a segurança em dados corporativos, com orientação de arquitetura e implementação por fases.
Visão detalhada de como ajustar finamente modelos GPT-OSS com receitas HyperPod e trabalhos de treinamento do SageMaker, incluindo dados multilíngues, implantação e etapas práticas para treinamento em nível empresarial.
Infosys Topaz integra o Amazon Bedrock para sustentar um help desk técnico orientado por IA para um grande fornecedor de energia, incorporando transcrições, construindo uma base de conhecimento e fornecendo suporte contextual com forte segurança e RBAC.
Prévia pública adiciona nós de código inline em Bedrock Flows, permitindo scripts Python em fluxos sem Lambda, acelerando o desenvolvimento de IA.
Saiba como Code Editor e espaços múltiplos no SageMaker Unified Studio aumentam a produtividade de ML, desde desenvolvimento até treinamento, avaliação e implantação opcional.
Demonstração completa de produtos de consumo hiperpersonalizados e campanhas publicitárias criadas com Amazon Nova no Bedrock, apresentada no Cannes Lions 2025, com Guardrails, RAG e perolistas no local.
Análise detalhada de como ampliar agentes de IA com modelos preditivos hospedados no Amazon SageMaker AI, usando o Model Context Protocol (MCP) e o Strands Agents SDK para integração de ferramentas de forma escalável e segura.
In this post, we explore how Tyson Foods collaborated with the AWS Generative AI Innovation Center to revolutionize their customer interaction through an intuitive AI assistant integrated into their website. The AI assistant was built using Amazon Bedrock,
This post demonstrates how to use foundation models (FMs) in Amazon Bedrock, specifically Amazon Nova Pro, to achieve high-accuracy document field localization while dramatically simplifying implementation. We show how these models can precisely locate and interpret document fields with minimal fron
We built an advanced RAG solution using Amazon Bedrock leveraging Infosys Topaz™ AI capabilities, tailored for the oil and gas sector. This solution excels in handling multimodal data sources, seamlessly processing text, diagrams, and numerical data while maintaining context and relationships betwee
In this post, we explore how to design and implement custom plugins for Amazon Q Business to create an intelligent chatbot that streamlines employee training by retrieving answers from training materials. The solution implements secure API access using Amazon Cognito for user authentication and auth
In this post, we explore how to enable and use trusted identity propagation in Amazon SageMaker Studio, which allows organizations to simplify access management by granting permissions to existing AWS IAM Identity Center identities. The solution demonstrates how to implement fine-grained access cont
Análise aprofundada de como construir um assistente de planejamento de viagem com fluxos agentic powered by Amazon Nova e LangGraph, cobrindo arquitetura, implantação e integração de dados em tempo real para uso em produção.
Salesforce e AWS descrevem como os componentes de inferência do SageMaker AI melhoraram a utilização de GPUs, a eficiência de recursos e o desempenho de custos ao hospedar modelos proprietários da Salesforce em um endpoint compartilhado.
O Amazon Q Business avança a IA corporativa com Agentic Retrieval Augmented Generation (RAG), permitindo consultas complexas, síntese entre várias fontes e maior transparência no processamento de dados da empresa.
Demonstram como solicitar citações de fontes em respostas de modelos de compreensão Amazon Nova e como avaliar a precisão das respostas e citações usando LLM como juiz no Bedrock.
Visão geral dos recursos do Bedrock Data Automation para IDP escalável, incluindo pontuação de confiança, dados de bounding box, classificação automática e revisão humana.
Explora o Amazon Bedrock AgentCore Memory, um serviço gerenciado que mantém memória de curto e longo prazo para IA, transformando conversas únicas em interações contínuas e personalizadas.
PwC e AWS descrevem guardrails de Raciocínio Automatizado no Amazon Bedrock que verificam saídas de IA com base em regras de políticas, permitindo IA auditável e em conformidade em setores regulados.
Descubra como o AgentCore Runtime simplifica a integração e a gestão de agentes de IA com implantação neutra de frameworks e modelos, microVMs persistentes e isolamento de sessão.