在本文中，介绍了如何基于Amazon Bedrock托管的SDXL基础模型构建一个Slack图像生成助手App。该App允许用户通过发送文本提示来请求生成图像，并将生成的图像发送到Slack频道。通过使用AWS Lambda和其他亚马逊云服务，可以构建一个无服务器的、可扩展的应用程序来处理Slack消息并生成图像。

TwelveLabs 视频理解模型已在 Amazon Bedrock 上线，支持视频搜索、分类和总结。用户可通过自然语言查找视频特定时刻并生成描述性文本，提升视频分析能力，适用于各行业的视频工作流。

基础模型（FM）支持新型AI代理，实现推理、规划和学习。Amazon Bedrock AgentCore发布，提供安全、快速部署AI代理的服务，包含会话管理、记忆和身份控制等功能，简化开发流程，助力企业自动化复杂任务。

本文介绍了如何使用AWS Bedrock Flows构建简单的医疗助手，该助手能够回答疾病相关问题并获取患者信息。用户通过拖放界面，无需复杂编码即可创建AI应用，适用于医疗、法律、金融等领域，降低了AI开发门槛。

作者分享了搬到旧金山并成为生成式人工智能开发者的经历，期待与新社群互动。文章回顾了上周的AWS新闻和活动，鼓励读者参与。

RAG-MCP框架通过语义检索优化工具调用，解决了大语言模型的提示词膨胀问题，显著降低了令牌使用和响应时间，同时提高了准确率。实验结果表明，RAG-MCP在性能上优于全工具MCP，适合大规模应用。

大语言模型（LLM）在处理复杂任务时存在提示词膨胀问题。AWS Bedrock Knowledge Bases结合检索增强生成（RAG）和模型上下文协议（MCP），通过动态选择工具的向量数据库，减少提示词长度，提高推理效率和准确性。本文探讨RAG-MCP架构设计及实现步骤，为开发者提供实践参考。

随着组织越来越多地使用Amazon Bedrock构建AI应用，理解和实施网络访问控制变得至关重要，以保护敏感数据和工作负载。文章讨论了如何利用AWS网络服务和工具安全管理Amazon Bedrock的访问，确保仅授权用户能够使用AI模型，并优化云成本。

我首次体验了AWS Bedrock，分享了我的感受。

Amazon Bedrock 是亚马逊云科技提供的完全托管服务，通过单一 API 提供高性能基础模型，支持生成式 AI 应用的构建。新推出的 Converse API 简化了多轮对话管理，降低了开发复杂度，建议用户迁移以提升效率。