Industries | 亚马逊AWS官方博客

当知识可以被”编译” —— LLM Wiki 企业级实践的三道坎

传统 RAG 在每次查询时重新检索、重新拼装答案——源文档像被反复”解释执行”的脚本。LLM Wiki 换了一条路：在文档入库时预先”编译”为结构化知识页，此后持续维护、增量更新。经过四个月的实践，我们逐渐遇到了企业级落地中三个绕不开的”坎”。本文拆解这些挑战的根因，介绍基于 Amazon Bedrock、AWS Step Functions 与 Amazon S3 的解法，并给出生产环境中的量化验证。

让 AI 代理自己付钱：基于Amazon Bedrock AgentCore与 x402 的Agentic Payment 方案

本文结合 Amazon Bedrock AgentCore Payments（Preview）与 x402 协议，配合 Amazon CloudFront、AWS Lambda@Edge、Amazon S3 组成的卖方基础设施，设计出一套代理自主完成微支付、卖方按调用收费的端到端方案，覆盖服务组件详情、业务流程与详细架构。

基于 Prowler 与 GenAI 构建金融行业智能合规中枢

本文提出了一套专为跨境金融机构打造的智能合规中枢架构方案，旨在解决面对多重监管框架（如 PCI DSS v4.0、MAS TRM-G、DORA 等）时由于重复审计、术语壁垒和修复滞后带来的“规模化合规难题”。

借助 AWS Elemental Inference 转变移动受众的直播体验

今天，我们宣布推出 AWS Elemental Inference。这是一项完全托管的 AI 服务，能够自动转换并最大程度地利用直播及点播视频广播，从而大规模吸引受众。在发布阶段，您可以借助 AWS Elemental Inference 实时将视频内容转换为适配移动和社交平台的竖版格式。

从代码到分子系列：一场由 AI 驱动的 EGFR 抑制剂发现之旅 — 深度融合 AWS Bedrock与 Claude Code/Claude Agent Skills，生命健康行业的科学活动探微

展示利用Amazon Bedrock及Claude Agent Skills（集成ChEMBL、RDKit、Datamol、DiffDock等工具），实现AI驱动的EGFR抑制剂发现全流程：从ChEMBL检索高活性化合物（IC50<50nM）、RDKit构效关系分析、Datamol生成优化类似物、DiffDock虚拟筛选准备，到PubMed/COSMIC挖掘耐药机制（如T790M、C797S）。完成生成可视化图表与综合报告，凸显AI加速药物研发潜力，同时理性指出数据质量、湿实验验证等局限性。