Amazon Bedrock

Amazon Bedrock शीर्ष फाउंडेशन मॉडल के साथ जनरेटिव AI एप्लिकेशन बनाने का सबसे आसान तरीका है। कोई इंफ्रास्ट्रक्चर मैनेजमेंट नहीं, सुरक्षित और स्केलेबल। आज ही AWS के साथ इसे आज़माएँ।

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अमेज़न बेडरॉक के बारे में

AWS पर पूर्णतः प्रबंधित जनरेटिव AI

Amazon Bedrock एक पूरी तरह से प्रबंधित सेवा है जो अग्रणी प्रदाताओं से आधार मॉडल का उपयोग करके जनरेटिव AI अनुप्रयोगों का निर्माण और स्केल करना आसान बनाती है। एक ही API के साथ, आप AI21 लैब्स, एंथ्रोपिक, कोहेयर, मिस्ट्रल AI, मेटा, डीपसीक, स्टेबिलिटी AI और खुद Amazon से मॉडल एक्सेस कर सकते हैं — सभी बिना इंफ्रास्ट्रक्चर को मैनेज किए।

डेवलपर्स और उद्यमों के लिए डिज़ाइन किया गया

चाहे आप ग्राहक सहायता चैटबॉट विकसित कर रहे हों, सामग्री निर्माण को स्वचालित कर रहे हों, या जटिल AI-संचालित वर्कफ़्लो बना रहे हों, Amazon Bedrock आपको AWS पारिस्थितिकी तंत्र की लचीलापन, सुरक्षा और मापनीयता प्रदान करता है। इसे प्रयोग से लेकर पूर्ण पैमाने पर तैनाती तक हर चीज़ का समर्थन करने के लिए डिज़ाइन किया गया है।

अमेज़न बेडरॉक कैसे काम करता है

एक API, अनेक मॉडल

बेडरॉक एक एकीकृत API के माध्यम से कई बड़ी भाषा और छवि मॉडल तक पहुँचने का एक सुव्यवस्थित तरीका प्रदान करता है। यह न्यूनतम कोड समायोजन बनाए रखते हुए परीक्षण, उन्नयन और मॉडलों के बीच स्विचिंग को सरल बनाता है।

सर्वर रहित आर्किटेक्चर

सर्वर रहित प्लेटफ़ॉर्म के रूप में, बेडरॉक को किसी बुनियादी ढांचे के प्रबंधन की आवश्यकता नहीं है। यह मांग के आधार पर स्वचालित रूप से स्केल करता है और मौजूदा AWS सेवाओं के साथ सहजता से एकीकृत होता है।

एंटरप्राइज़-तैयार अनुकूलन

फ़ाइन-ट्यूनिंग और रिट्रीवल ऑगमेंटेड जेनरेशन (RAG) जैसी सुविधाओं के साथ, आप ML विशेषज्ञता की आवश्यकता के बिना अपने स्वयं के डेटा का उपयोग करके फ़ाउंडेशन मॉडल को वैयक्तिकृत कर सकते हैं। ऐसे AI एजेंट बनाएँ जो आपके एंटरप्राइज़ सिस्टम का उपयोग करके कार्यों को प्रभावी ढंग से पूरा करें।

अमेज़न बेडरॉक की मुख्य विशेषताएं

अग्रणी फाउंडेशन मॉडल तक पहुंच

अमेज़न बेडरॉक मॉडल प्रदाताओं की एक विस्तृत श्रृंखला का समर्थन करता है:

  • उन्नत पाठ निर्माण और सारांशीकरण के लिए AI21 लैब्स
  • विचारशील संवाद और रचनात्मक लेखन के लिए एंथ्रोपिक
  • खोज, क्लस्टरिंग और पाठ प्रतिनिधित्व के लिए कोहेयर
  • उच्च सटीकता वाले कोड और तर्क कार्यों के लिए डीपसीक
  • विविध एनएलपी उपयोग मामलों के लिए मेटा और मिस्ट्रल एआई
  • यथार्थवादी छवि निर्माण के लिए स्थिरता AI
  • सामान्य प्रयोजन के टेक्स्ट और छवि अनुप्रयोगों के लिए अमेज़न टाइटन मॉडल

सुरक्षित, निजी और अनुपालन योग्य

AWS-ग्रेड सुरक्षा के साथ निर्मित, बेडरॉक में शामिल हैं:

  • डेटा अलगाव और गोपनीयता नियंत्रण
  • आराम और पारगमन में एन्क्रिप्शन
  • जिम्मेदार एआई उपयोग सुनिश्चित करने के लिए सुरक्षा उपाय
  • उद्योग मानकों का पूर्ण अनुपालन

विकास और परिनियोजन के लिए उपकरण

बेडरॉक का उपयोग करें:

  • वर्चुअल असिस्टेंट और कंटेंट जनरेटर बनाएं
  • ग्राहक सहायता प्रतिक्रियाओं को स्वचालित करें
  • दस्तावेजों का सारांश तैयार करें और खोजें
  • प्रॉम्प्ट-आधारित इनपुट का उपयोग करके दृश्य और पाठ उत्पन्न करें

अमेज़न बेडरॉक के लिए उपयोग के मामले

उद्यम स्वचालन

संगठन समर्थन टिकटों को स्वचालित करने, ग्राहक यात्रा को सुव्यवस्थित करने और स्मार्ट एजेंटों और सहायकों के माध्यम से उत्पादकता बढ़ाने के लिए बेडरॉक का उपयोग करते हैं।

रचनात्मक अनुप्रयोग

सामग्री टीमें कॉपी लिखने, सारांश तैयार करने और सरल संकेतों से एआई-संचालित चित्र और वीडियो बनाने के लिए बेडरॉक का लाभ उठाती हैं।

Developer Tools

सॉफ्टवेयर टीमों को तर्क और कोड निर्माण के लिए अनुकूलित मॉडलों से लाभ मिलता है, जो तेज और अधिक सटीक विकास कार्यप्रवाह का समर्थन करते हैं।

अमेज़न बेडरॉक का उपयोग करने के लाभ

जल्दी से शुरू करें

सर्वर रहित परिनियोजन और निर्देशित AWS सेटअप के साथ, उपयोगकर्ता मिनटों में जनरेटिव AI समाधान बनाना शुरू कर सकते हैं।

बिना सीमा के पैमाना

बेडरॉक वास्तविक समय प्रदर्शन, विश्वसनीयता और निर्बाध मॉडल अपडेट के साथ उद्यम-स्तरीय अनुप्रयोगों का समर्थन करता है।

लागत-कुशल नवाचार

मॉडल बनाने या होस्ट करने की आवश्यकता को समाप्त करके, बेडरॉक परिचालन संबंधी अतिरिक्त व्यय को कम करता है और बाजार में पहुंचने की समयसीमा को तेज करता है।

लचीला अनुकूलन

अपने आंतरिक डेटा के आधार पर प्रतिक्रियाओं को वैयक्तिकृत करने के लिए फाइन-ट्यूनिंग या RAG का उपयोग करें, जिससे गोपनीयता से समझौता किए बिना प्रासंगिकता सुनिश्चित हो सके।

अग्रणी संगठनों द्वारा विश्वसनीय

  • टोयोटा ने वाहन सुरक्षा सेवाओं को बेहतर बनाने के लिए बेडरॉक का उपयोग किया
  • लोनली प्लैनेट ने कंटेंट निर्माण लागत में 80% की कटौती की
  • हैप्पीफॉक्स ने समर्थन टिकट समाधान दरों में 40% की वृद्धि की
  • एयरटेबल ने जनरेटिव एआई के साथ आंतरिक वर्कफ़्लो को बदल दिया

Amazon Bedrock के साथ आरंभ करें

  • बेडरॉक की क्षमताओं का परीक्षण करने के लिए AWS फ्री टियर का अन्वेषण करें
  • वास्तविक उपयोग के मामले बनाने के लिए व्यावहारिक बेडरॉक कार्यशाला का उपयोग करें
  • सर्वोत्तम प्रथाओं और API उपयोग के लिए दस्तावेज़ की समीक्षा करें

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