亚马逊AWS官方博客

尽管成千上万的客户在成功使用 Amazon DynamoDB 全局表最终一致性功能，但我们发现对于更强的韧性需 […]

1. 概述 上文讲述了在亚马逊云科技托管的 Apache Flink 中如何读取基于 SSL 通讯的 Apac […]

本文详细介绍了在 Amazon Bedrock 中结合 RAG 与 MCP 来解决大语言模型工具选择中的提示词膨胀问题。文章阐述了 RAG-MCP 的架构设计、实现步骤和优化策略，包括工具数据获取、向量化存储和语义检索等核心环节。

现在，我们宣布由 AWS Graviton4 处理器和最新的第六代 AWS Nitro 卡提供支持的 Amaz […]

主要介绍如何通过Amazon Q CLI + Bedrock + MCP + 飞书打造对话式的智能运维平台

每次到访西雅图时，在机场首先映入眼帘的总是 Mount Rainier 山峰。您知道吗？AWS 最具创新性的项 […]

本文探讨了 Amazon SageMaker Sticky Session 技术如何解决大语言模型推理中的性能挑战。通过会话绑定机制，确保同一用户的请求路由至相同计算实例，实现 KV Cache 复用和上下文保持，这一技术显著降低多轮对话延迟，提升用户体验，特别适合交互式 AI 应用场景。

在快时尚电商行业智能化生态系统的演进历程中，随着文本驱动智能体在逻辑推理和任务执行层面的日趋成熟，进一步提升交互体验的关键突破口正转向更加拟人化的语音到语音（S2S）解决方案。这一技术演进的核心目标是根本性改变传统语音交互中机械化应答所带给客户的负面感受，为用户打造更自然、更富有情感共鸣的智能对话体验。

本文通过实际场景，详细介绍了 EMR 集群创建与扩缩容时的两种策略：为普通集群使用 Open ODCR 实现成本与资源的平衡，为核心任务集群应用 Targeted ODCR 确保效率与可靠性。文中提供了完整配置示例供您参考。

在核心系统迁移到 AWS 后，在 AWS SA 的指导下，企业构建了综合性企业 AI 助手系统。通过使用整合大语言模型、企业知识库及业务系统数据 MCP Server，实现了对业务场景的深度理解与实际问题解决能力。