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.

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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](https://d22k7geae6sy8h.cloudfront.net/files/6879d0e0b7afe5000cee285b/q-developer.png)
[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](https://d22k7geae6sy8h.cloudfront.net/files/685c1d3a28db4c000ce8dade/스크린샷2025-06-26오전1.00.40.png)
[Analytics] Null-ETL-Integrationen aufbauen
Beispiele, die veranschaulichen, wie Null-ETL-Integrationen erstellt werden
![[GenAI] KI-Agenten erstellen](https://d22k7geae6sy8h.cloudfront.net/files/68478e99c39bb1000bb2a2b3/archi_strands_cdk.png)
[GenAI] KI-Agenten erstellen
Beispiele, die veranschaulichen, wie ein KI-Agent entwickelt wird
![[Operation] Implementieren von Beobachtbarkeit auf AWS](https://d22k7geae6sy8h.cloudfront.net/files/6826aa9c368227000c2a33db/observability.png)
[Operation] Implementieren von Beobachtbarkeit auf AWS
Leitfaden zum Implementieren von Beobachtbarkeit auf AWS
![[Generative KI] MCP Server und Client erstellen](https://d22k7geae6sy8h.cloudfront.net/files/681b5c11e7e05d000d7e324f/mcp.jpg)
[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](https://d22k7geae6sy8h.cloudfront.net/files/680e18d8970891000b7440ac/스크린샷2025-04-27오후8.45.19.png)
[Analytik] Entwickeln von Datenanalytik mithilfe von Amazon DMS
Beispielarchitektur zum Entwickeln von Datenanalytik mithilfe von Amazon DMS

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

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

Interne Microservices erstellen
Musterlösungen zum Erstellen von Anwendungen mithilfe von Microservice-Mustern.

Ereignisgesteuerte Anwendungen
Musterlösungen für die Erstellung ereignisgesteuerter Serverless-Anwendungen.

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

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

Mit intelligenter Dokumentenverarbeitung implementieren
Beispiele zur Veranschaulichung der Analyse von Dokumenten mit Amazon Textract.