检查点
Amazon Bedrock 中的基础模型是什么？
了解如何在 Amazon Bedrock 上选择、组合和推理基础模型，以确保架构决策与现实世界生成式 AI 系统中的成本、延迟、准确性和合规性要求相一致。
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Amazon Bedrock 在多个基础模型提供商之上提供托管层
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嵌入模型为 AI 响应提供上下文检索支持
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生成式 AI 铁三角任务权衡图
Table
| Provider | Model Family | Architectural Fit |
|---|---|---|
| Amazon | Titan | 通用文本生成、RAG 流水线中的嵌入，以及图像生成。AWS 原生架构的常见默认选择。 |
| Amazon | Nova | 面向文本、图像和音频的高级多模态生成。擅长文档分析、图像理解以及复杂的多数据类型工作流。 |
| Anthropic | Claude | 高推理负载、复杂指令遵循和大上下文推理（200k+ token）。适用于分析性和多步骤任务。 |
| Meta | Llama | Meta 发布开源预训练模型权重，允许研究人员和开发者下载、定制、微调并在自有基础设施上运行。通用文本生成模型，常用于通用文本生成和微调。 |
| Cohere | Command/Embed | 企业级对话工作负载、重排序和检索增强生成。 |
| Mistral AI | Mistral/Mixtral | 低延迟优化的文本生成，具备出色的性价比，通常适用于指令任务和小规模推理。 |
| Stability AI | Stable Diffusion | 图像生成和视觉内容（平面设计、成像等）工作负载。 |
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级联回退机制
Quiz
单选题
一家公司希望构建一个系统，当用户输入问题时，能够从大型数据库中快速找到最相关的文档，然后再生成答案。
公司应使用哪种类型的 AI 模型，将用户的查询转换为适合搜索数据库的格式？
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