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Startup Build Lösungen

Entwickelt für die Bedürfnisse von Startups

Erstellen Sie Ihr MVP mit Beispielcode und Anleitungen auf diesem zentralen Weg, um schneller bessere Ergebnisse zu erzielen.

Startup Build Lösungen

Erstellen Sie Ihr MVP mit Beispielcode und Anleitungen auf diesem zentralen Weg, um schneller bessere Ergebnisse zu erzielen.

Entdecken Sie Startup-Lösungen von AWS und AWS-Partnern

Startups sind auf der Suche nach zuverlässigen AWS-Lösungen und architektonischer Anleitung für eine schnelle Entwicklung. Startup Build Solutions bietet AWS und von Partnern entwickelte Optionen mit zwei Bereitstellungsmethoden, die auf die unterschiedlichen Branchen- und Technologieanforderungen von Startups zugeschnitten sind. Melden Sie sich mit Ihrer AWS Builder ID an, um auf den Leitfaden zuzugreifen.

[Security] AWS Security Check mithilfe der CLI von Amazon Q Developer

[Security] AWS Security Check mithilfe der CLI von Amazon Q Developer

Beispiele für die Verwendung der CLI von Amazon Q Developer zur Bewertung und Stärkung der Sicherheit von AWS-Konten

[Analytics] Null-ETL-Integrationen aufbauen

[Analytics] Null-ETL-Integrationen aufbauen

Beispiele, die veranschaulichen, wie Null-ETL-Integrationen erstellt werden

[GenAI] KI-Agenten erstellen

[GenAI] KI-Agenten erstellen

Beispiele, die veranschaulichen, wie ein KI-Agent entwickelt wird

[Operation] Implementieren von Beobachtbarkeit auf AWS

[Operation] Implementieren von Beobachtbarkeit auf AWS

Leitfaden zum Implementieren von Beobachtbarkeit auf AWS

[Generative KI] MCP Server und Client erstellen

[Generative KI] MCP Server und Client erstellen

Beispiel für die Erstellung eines MCP-Servers und -Clients in AWS

[Analytik] Entwickeln von Datenanalytik mithilfe von Amazon DMS

[Analytik] Entwickeln von Datenanalytik mithilfe von Amazon DMS

Beispielarchitektur zum Entwickeln von Datenanalytik mithilfe von Amazon DMS

RAG mit Amazon-Bedrock-Wissensdatenbanken

RAG mit Amazon-Bedrock-Wissensdatenbanken

Beispielarchitektur zum Erstellen eines RAG-Chatbots mithilfe der Amazon-Bedrock-Wissensdatenbanken

Web Analytics erstellen (Iceberg in AWS)

Web Analytics erstellen (Iceberg in AWS)

Beispiele, die veranschaulichen, wie Webprotokolle mit API Gateway erfasst und über Amazon Kinesis in S3 gespeichert werden.

NEU! Partner-Lösungen: Build Gen AI Anwendung mit MongoDB

NEU! Partner-Lösungen: Build Gen AI Anwendung mit MongoDB

Dieser Leitfaden stellt eine Referenzarchitektur für den Aufbau einer produktionsreifen generativen KI-Anwendung vor. Diese Architektur wurde mit Blick auf Startups entwickelt und nutzt: MongoDB Atlas, Amazon Bedrock, Langchain und Streamlit.

NEU! AWS-Lösungen: Bauen mit Amazon Bedrock

NEU! AWS-Lösungen: Bauen mit Amazon Bedrock

Erfahren Sie, wie Sie mithilfe von Basismodellen, die beim Verfassen von E-Mails, Zusammenfassen von Texten, Beantworten von Fragen, Erstellen von Chatbots, Kreieren von Bildern und Generieren von Code helfen, die Produktivität steigern. Zudem werden Sie praktische Erfahrungen beim Implementieren dieser Nutzungsmuster mithilfe von Bedrock-APIs, SDKs und Open-Source-Software wie LangChain und FAISS sammeln.

Assistent für Angebotsanfragen mit generativer KI hosten

Assistent für Angebotsanfragen mit generativer KI hosten

Dieses Handbuch enthält den Code und die Infrastruktur als Code für einen Assistenten für Angebotsanfragen (RFP) mit generativer KI, der Amazon Bedrock und das AWS Cloud Development Kit (CDK) nutzt.

Anwendungen für generative KI erstellen

Anwendungen für generative KI erstellen

Beispiele, die veranschaulichen, wie Sie Ihre eigenen Gen-KI-Lösungen erstellen können.

Interne Microservices erstellen

Interne Microservices erstellen

Musterlösungen zum Erstellen von Anwendungen mithilfe von Microservice-Mustern.

Ereignisgesteuerte Anwendungen

Ereignisgesteuerte Anwendungen

Musterlösungen für die Erstellung ereignisgesteuerter Serverless-Anwendungen.

Automatisierung mit Machine Learning vorantreiben

Automatisierung mit Machine Learning vorantreiben

Beispiele, die veranschaulichen, wie automatisierte Lösungen für Machine Learning mithilfe von AWS-KI-Services erstellt werden.

Analysieren Sie Daten über einen Data Lake

Analysieren Sie Daten über einen Data Lake

Beispiellösung für die Bereitstellung einer Data-Lake-Infrastruktur auf AWS mithilfe von CDK-Pipelines.

Erstellen Sie einen Frage-und-Antwort-Chatbot

Erstellen Sie einen Frage-und-Antwort-Chatbot

Beispiele, die veranschaulichen, wie ein voll funktionsfähiger Chatbot auf mehreren Kanälen eingesetzt werden kann.

Semantische Suche in AWS

Semantische Suche in AWS

Beispiele, die veranschaulichen, wie die AWS-Infrastruktur für die semantische Suche und Beantwortung von Fragen in Dokumenten mit ML eingerichtet wird.

Daten in Amazon Redshift aufnehmen

Daten in Amazon Redshift aufnehmen

Beispiele, die veranschaulichen, wie Daten von Streaming-Services in Amazon Redshift geladen werden.

Mit intelligenter Dokumentenverarbeitung implementieren

Mit intelligenter Dokumentenverarbeitung implementieren

Beispiele zur Veranschaulichung der Analyse von Dokumenten mit Amazon Textract.