aws-samples/genai-quickstart-pocs

This repository contains sample code demonstrating various use cases leveraging Amazon Bedrock and Generative AI. Each sample is a separate project with its own directory, and includes a basic Streamlit frontend to help users quickly set up a proof of concept.

解決的問題

本倉儲提供一系列概念驗證（POC）實作，展示如何將 Amazon Bedrock 與生成式 AI 整合至各種現實世界的業務用例中。協助開發者無需從零開始建構，即可快速原型設計與驗證 AI 能力。

工作原理

每個範例皆為具備 Streamlit 前端的獨立 Python 專案。這些專案利用 Amazon Bedrock 存取各種 LLM 與多模態模型，並與 Amazon Athena、RDS、Redshift、OpenSearch Serverless 及 Kendra 等其他 AWS 服務整合，以進行資料檢索，同時使用 Amazon Transcribe 進行音訊/影片處理。

適用對象

希望在 AWS 上建構生成式 AI 應用的開發者與架構師，特別是需要 RAG、多模態分析與自動化文件處理實作範例的使用者。

主要特色

  • 資料查詢：面向關聯式資料庫（Athena、RDS、Redshift）的自然語言介面。
  • RAG 實作：使用 Bedrock Knowledge Bases、LangChain、Kendra 與 OpenSearch Serverless 的多種模式。
  • 多模態能力：影像分析、PDF 替代文字生成，以及具備安全防護的影像生成。
  • 文件智慧：用於文件提取、摘要與比對的智慧文件處理（IDP）。
  • 專用工具：PowerPoint 產生器、影片章節創建器與模型評估資料準備工具。

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