Solutions de création de start-up

Conçu pour répondre aux besoins des start-ups

Créez votre MVP à l'aide d'exemples de code et de guides tout au long de cette procédure centralisée pour obtenir de meilleurs résultats, plus rapidement.

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Découvrez les solutions d'AWS et des partenaires AWS

Les start-ups recherchent des solutions AWS fiables et des conseils architecturaux pour un développement rapide. Startup Build Solutions propose des options développées par AWS et ses partenaires avec deux méthodes de déploiement, adaptées aux divers besoins industriels et technologiques des startups. Connectez-vous ou connectez-vous à l'aide de votre ID de créateur AWS pour accéder au guide.

[IA générative] RAG avec S3 Vectors

Exemples d’utilisation de S3 Vectors pour l’architecture RAG

Guide pratique des bases de données AWS : des principes fondamentaux à la mise en œuvre d’IA générative

Un guide pratique pour déployer facilement des bases de données relationnelles sur AWS

[Analytics] Créer une plateforme de données rentable

Exemples de création d'une plateforme de données rentable à l'aide d'Amazon Athena et dbt

[Sécurité] Contrôle de sécurité AWS avec Amazon Q Developer CLI

Exemples d’utilisation d’Amazon Q Developer CLI pour évaluer et renforcer la sécurité des comptes AWS

[Analytique] Créer des intégrations zéro ETL

Exemples illustrant comment créer des intégrations zéro ETL

[IA générative] Créer un agent d’IA

Exemples illustrant comment créer l’agent d’IA

[Opération] Mettre en œuvre l’observabilité sur AWS

Guide de mise en œuvre de l’observabilité sur AWS

[IA générative] Création d’un serveur et d’un client MCP

Exemple de solution pour créer un serveur et un client MCP sur AWS

[Analytics] Créez des analytiques des données à l’aide d’Amazon DMS

Exemple d’architecture pour créer des analytiques des données à l’aide d’Amazon DMS

RAG avec bases de connaissances Amazon Bedrock

Exemple d’architecture pour créer un chatbot RAG à l’aide de bases de connaissances Amazon Bedrock

Créer une solution analytique Web (Iceberg sur AWS)

Exemples illustrant comment collecter des journaux Web avec l’API Gateway et les stocker dans S3 via Amazon Kinesis.

NOUVEAU ! Solutions partenaires : créer une application Gen AI avec MongoDB

Ce guide présente une architecture de référence pour créer une application d'IA générative prête à être utilisée en production. Conçue pour les start-ups, cette architecture s'appuie sur : MongoDB Atlas, Amazon Bedrock, Langchain et Streamlit.

NOUVEAU ! Solutions AWS : créer avec Amazon Bedrock

Découvrez comment améliorer la productivité en utilisant des modèles de base pour vous aider à rédiger des e-mails, à résumer du texte, à répondre à des questions, à créer des chatbots, à créer des images et à générer du code. Vous acquerrez une expérience pratique de l'utilisation des API Bedrock, des SDK et des logiciels open source, tels que LangChain et FAISS, pour implémenter ces modèles d'utilisation.

Hébergement d’un assistant d’appel d’offres basé sur l’IA générative

Ce guide contient le code et l’infrastructure sous forme de code pour un assistant d’appel d’offres (RFP) basé sur l’IA générative exploitant Amazon Bedrock et AWS Cloud Development Kit (CDK).

Créer une application d'IA générative

Exemples illustrant comment créer vos propres solutions d'IA générative.

Créer des microservices internes

Exemples de solutions pour créer des applications à l'aide de modèles de microservices.

Applications basées sur les événements

Exemples de solutions pour créer des applications sans serveur basées sur les événements.

Créer de l'automatisation avec le machine learning

Exemples illustrant comment créer des solutions automatisées de machine learning à l'aide des services d'IA d'AWS.

Analyse de données via un lac de données

Exemple de solution pour déployer une infrastructure de lac de données sur AWS à l'aide de CDK Pipelines.

Recherche sémantique sur AWS

Exemples illustrant comment configurer l’infrastructure AWS pour effectuer des recherches sémantiques et répondre à des questions sur des documents à l’aide du machine learning.

Ingestion de données dans Amazon Redshift

Exemples illustrant comment charger des données provenant de services de streaming dans Amazon Redshift.

Implémentation avec le traitement intelligent des documents

Exemples illustrant l’analyse de documents avec Amazon Textract.

Du concept au cloud opérationnel en quelques secondes

Lancez votre projet rapidement grâce à des invites CLI intelligentes. Des applications web simples aux microservices complexes à grande échelle, nos commandes conçues par des experts génèrent des architectures AWS opérationnelles, adaptées à vos besoins.