为充分利用Amazon DynamoDB中的运营数据以获取有价值见解，企业常需构建自定义数据管道，这不仅耗时耗力，而且对核心业务贡献低微。亚马逊云科技的Amazon DynamoDB与Amazon SageMaker Lakehouse的zero-ETL集成功能应运而生，帮助用户轻松运行分析和机器学习工作负载，且不占用Amazon DynamoDB表容量。同时Amazon SageMaker La

上篇介绍了构建知识库的大体流程和一些优化经验细节，但并没有结合一个具体的场景给出更细节的实战经验以及相关的一些 benchmark 等，所以本文将会切入到一个具体场景进行讨论。目标场景：对于PubMed医疗学术数据中的 1w 篇文章进行知识库构建，实现快速的注入和查询速度。主要讨论的内容会覆盖 OpenSearch 集群规模设计、知识库 Index 设计以及实验步骤细节。01资源推算一般来说，..

蛋白质驱动着许多生物过程，如酶活性、分子输运和细胞支持。通过蛋白质的三维结构，可以深入了解蛋白质的功能以及蛋白质如何与其他生物分子相互作用。测定蛋白质结构的实验方法（如 X 射线晶体学和核磁共振波谱学）既昂贵又耗时。相比之下，最近开发的几种计算方法能够根据蛋白质的氨基酸序列快速准确地预测蛋白质的结构。这些方法对于难以通过实验研究的蛋白质至关重要，例如膜蛋白，它是许多药物的靶标。在这些方法中，一个众

概述亚马逊云科技的 Amazon Bedrock 服务支持一系列领先的基础模型，为客户提供多种选择，满足不同业务场景的需求。其中，Anthropic 公司的 Claude 3 是在 Amazon Bedrock 新上线的大型语言模型（Large Language Model，LLM） 。与 OpenAI 的 GPT-4 等模型相比，Claude3 在保持高性能水平的同时，还能为客户带来更低的使用成

在上期文章，我们探讨了文生图（Text-to-Image）方向的主要论文解读，包括：VAE、DDPM、DDIM、GLIDE、Imagen、UnCLIP、CDM、LDM 等主要扩散模型领域的发展状况。

感谢大家阅读《基于智能搜索和大模型打造企业下一代知识库》系列博客，全系列分为 5 篇，将为大家系统性地介绍新技术例如大语言模型如何赋能传统知识库场景，助力行业客户降本增效。更新目录如下：第一篇《典型实用场景及核心组件介绍》第二篇《手把手快速部署指南》（本篇）第三篇《Langchain 集成及其在电商的应用》第四篇《制造/金融/教育等行业实战场景》（即将上线）第五篇《与 Amazon Kendra

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NEWS@Builders、云计算从业者与爱好者们不容错过的年度必看科技盛会！点击下方小程序即刻参会！本文作者Banjo Obayomi作为一名狂热的宝可梦玩家，这绝对是我最喜欢的一次用大语言模型（LLM）进行实验的一次经历。当我看到乔治亚理工学院的 PokéLLMon 论文创建了一个代理来进行宝可梦对战时，我就一定要看看哪个模型是最棒的。从表面上看，宝可梦战斗似乎很简单，有限的动作空间包括四种.

Dify 内置了构建 LLM 应用所需的关键技术栈，包括对数百个模型（Amazon Bedrock、DeepSeek 等）的支持、直观的 Prompt 编排界面、RAG 引擎、Agent 框架、灵活的流程编排，并同时提供了一套易用的界面和 API。Dify 是开源的。对于正在考虑部署企业级 Agent 解决方案的组织而言，亚马逊云科技提供了从基础设施、安全合规到 AI 服务的完整技术栈，使其成为构

本文以一个“意大利面条式”的，充满了不良设计的代码为样例，展示了 Amazon Q Developer 如何能够以简单/精炼的自然语言交互的方式，短时间内帮助开发者完成代码重构和自动化测试用例的编写，在确保代码质量的同时，大大降低了测试代码的维护成本。不仅如此，当业务代码不断随着市场需求发生频繁变化的时候，开发者将可以随时以智能化、自动化的方式，让 Amazon Q Developer 协助生成最