本文通过AI开发助手Kiro对DuckDB和Spark进行技术选型对比，展示了AgenticAI驱动的智能决策流程。针对电商用户行为数据分析场景，Kiro在3天内自动完成环境配置、性能测试（22个维度指标）和结果分析。测试显示DuckDB在小文件处理上比Spark快90.4%，去重操作快97.4%。基于业务场景，AI给出选型建议：DuckDB适合单机小数据量交互式查询，Spark适用于分布式大数据

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针对游戏社区UGC内容的多语言审核需求，我们设计了一套基于提示词工程和ReAct框架的AI审核方案。该方案通过以下关键创新解决了传统审核方法的痛点： 采用ReAct推理框架，让模型先分析文本语言、提取关键词、匹配违规类别，再做出最终判定，显著提高了审核一致性和可解释性。 通过5轮迭代优化提示词，在81%的整体准确率下平衡了效果与成本，特别改善了多语言一致性和灰色语境(如二次元梗)的误判问题。 构建

本文提出基于AmazonBedrock的智能ESG报告生成Agent方案，旨在解决传统ESG报告编制面临的国际框架复杂性和监管差异化挑战。该方案采用Map-Reduce范式实现多主题并行生成，通过"生成-评估-优化"闭环确保报告质量，并利用向量数据库统一管理参考材料。系统整合Bedrock、OpenSearch等云服务，实现从数据输入到报告输出的全流程自动化，显著提升编制效率和

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本文分享了亚马逊云科技最新推出的AI驱动运维工具如何解决Kubernetes管理的复杂性挑战。文章通过真实案例展示了这些工具如何将复杂的Kubernetes操作转化为自然语言对话，实现从"命令式"到"意图式"的管理模式转变。 核心内容包括： 客户痛点分析：揭示企业面临的Kubernetes专业知识短缺、故障响应慢等典型问题 技术架构解析：介绍Model Co

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前言这几年深度学习的爆发带来了一个未曾预料到的结果，Python这个曾经小众的语言突然之间变得炙手可热。究其原因，在Python的生态中我们可以容易的找到许多的资源。例如，NumPy用于数...

针对大量终端客户做 API 分发的场景, 开源项目 [One Hub ]较为实用, 此项目以 one-api为基础，本文主要探讨如何在亚马逊云科技上快速部署此项目且轻松实现弹性和高可用.

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