企业官网建设流程全解析

一、Discover｜模型发现与基础接入

该模块是新手进入 Bedrock 的第一步，核心作用：浏览模型、开通访问、获取调用凭证。

1. Overview 总览控制台首页，展示 Bedrock 整体能力、用量看板、快速上手指引，适合刚开通服务时快速了解产品定位。
2. Quickstart 快速启动（New）官方一键 Demo 模板，内置代码示例（Python/Java/CLI），开箱即用，不用自己写基础调用代码，新手第一个跑通模型就用它。
3. Model catalog 模型目录（当前页面高亮）全平台模型仓库，所有亚马逊自研、第三方厂商大模型都在这里：Claude、Titan、Llama、Mistral、Cohere、Stable Diffusion 等。
   • 可查看每个模型参数、上下文长度、支持功能（文生文 / 文生图 / 多模态）、定价；
   • 在这里提交模型访问申请，开通权限后才能调用对应模型。
4. API keys API 密钥Bedrock 运行时调用凭证，用于本地代码、第三方工具（LiteLLM/OneAPI）对接 Bedrock，替代长期 AWS AccessKey，权限管控更细。

二、Labs｜实验室辅助工具（New 新功能区）

实验类工具，用来对比、排查配额限制，选型阶段高频使用。

1. Quotas 配额管理查看当前账号各模型并发、TPM 令牌限额；申请提升调用配额，解决 “调用限流报错” 核心入口。
2. Compare models 模型对比可视化并排对比多个模型输出效果、速度、成本，不用手动切换模型测试，快速选型。

三、Test｜模型测试与调试

拿到模型权限后，先在这里离线测试 Prompt 效果，不用写代码。

1. Playground 沙盒测试台Bedrock 最常用功能！可视化调试 Prompt：
   • 支持文本、图片多模态输入；
   • 调整温度、TopP、最大生成长度等超参数；
   • 一键复制生成对应 API 调用代码，直接复制到项目使用。
2. Watermark detection AI 水印检测检测一段文本 / 图片是否由 Bedrock 模型生成，满足企业内容溯源、合规审计需求。
3. Tokenizer 分词器统计输入 Prompt、输出内容的 Token 数量，精准预估调用成本，避免超长文本超出模型上下文窗口。

四、Infer｜推理部署（生产级运行能力）

测试完 Prompt 后，正式上线业务时使用的推理能力，区分按需、批量、自定义推理。

1. Inference profiles 推理配置文件统一管理模型调用参数模板，全局复用 Prompt 参数、限流规则，多服务调用统一配置，不用每个项目重复写参数。
2. Batch inference 批量推理离线大批量任务：海量文档摘要、数据清洗、批量生成文案，不需要实时响应，按批量文件计费，成本更低。
3. Provisioned Throughput预置 / 预留模型算力吞吐量：它是 Bedrock 面向生产级高并发、稳定业务推出的专属算力方案，用来彻底解决按需模式 TPM/RPM 限流、算力共享拥堵、延迟波动大的痛点。
4. Custom model on-demand 自定义按需推理针对导入 / 微调后的专属模型，开通专属按需推理端点，稳定承载线上实时业务流量。

五、Tune｜模型微调（定制化模型优化）

通用大模型效果不满足业务场景时，用自有数据微调专属模型。

1. Custom models 自定义微调模型托管微调入口，上传自有训练数据集，一键完成监督微调 SFT、RLHF，生成专属优化后的模型。
2. Prompt router models 提示路由模型智能路由：根据用户输入内容自动分发到最合适的模型，简单问题用轻量低成本模型，复杂推理使用高端大模型，节省调用成本。
3. Imported models 导入模型把本地 / 开源训练好的模型上传到 Bedrock 平台托管推理，支持自有开源大模型私有化部署。
4. Marketplace model deployments 市场模型部署AWS Marketplace 第三方专业行业模型（金融、医疗、法律专用模型），一键部署到 Bedrock 推理环境。

六、Build｜搭建企业级 AI 应用（核心业务模块）

不用从零开发，基于 Bedrock 封装能力搭建完整 AI 系统，RAG、智能体、安全防护全在这里。

1. Agents 智能体可自动调用外部 API、工具、数据库的 AI Agent，实现复杂任务自动化（订单查询、数据分析、工单处理），支持多步骤自主规划。
2. Flows 工作流编排可视化拖拽编排 AI 流程：串联多个模型、知识库、函数，实现多阶段 AI 流水线（检索→总结→翻译→输出）。
3. Knowledge Bases (KB) 知识库 RAGBedrock 原生 RAG 能力，上传 PDF/Word/ 数据库，自动切片、向量存储，让大模型读取私有业务数据，解决模型幻觉问题，企业知识库问答必备。
4. Automated Reasoning 自动推理增强模型逻辑、数学、代码推理能力，针对复杂计算题、逻辑推理场景优化输出结果。
5. Guardrails 安全护栏AI 内容安全管控：自定义敏感词、违禁内容、PII 隐私过滤、话题限制，防止模型输出违规内容，满足行业合规（金融 / 政务）。
6. Prompt Management 提示词管理企业级 Prompt 仓库，统一存储、版本管理、灰度发布 Prompt，团队多人协作维护提示词模板。
7. Advanced Prompt Optimization 高级提示词优化（New）自动迭代优化 Prompt，输入业务目标和评测标准，平台自动生成多版 Prompt 对比，提升输出准确率，降低人工调参成本。
8. Data Automation 数据自动化自动处理训练、推理、知识库数据，数据清洗、格式转换、增量同步一体化。
9. AgentCore企业级大规模智能体托管运行环境，面向复杂多 Agent 集群业务。

七、Assess｜AI 效果评估

上线前 / 上线后量化 AI 应用质量，避免凭主观感受判断效果。

• Evaluations 模型评估上传测试数据集，自动化评测模型准确率、召回率、幻觉率、回答相关性，生成量化报告，用于对比微调前后、不同模型的效果差异。

八、Configure and learn｜配置与学习中心

账号全局设置、权限、官方文档入口

1. Settings 全局设置Bedrock 服务全局配置：日志开启、加密、跨区域设置、标签管理。
2. Model access 模型访问权限统一管理所有模型开通权限，批量申请 / 关闭模型访问，适合多账号、多团队管理。
3. User guide 用户指南官方完整文档，功能详细参数、代码示例、最佳实践。
4. Bedrock Service Terms 服务条款计费、数据隐私、合规相关官方协议。

新手推荐上手顺序（避坑路线）

1. 打开「Discover-Model catalog」申请模型访问权限
2. 进入「Test-Playground」调试 Prompt，跑通基础对话
3. 搭建业务知识库：「Build-Knowledge Bases」做 RAG 问答
4. 加安全管控：「Build-Guardrails」配置内容过滤
5. 复杂自动化场景：「Build-Agents」开发智能体
6. 自有数据优化模型：「Tune-Custom models」微调
7. 批量离线任务：「Infer-Batch inference」
8. 上线前验证效果：「Assess-Evaluations」自动化评测
9. 生产环境统一管理：Prompt Management、Inference profiles

总结

Amazon Bedrock 把大模型完整生命周期全部封装在控制台：从模型选型测试→RAG/Agent 应用搭建→微调定制→推理部署→效果评估→安全管控一站式完成，不用底层搭建算力、向量库、推理服务。新手可以按照本文模块顺序逐个体验，快速落地企业 AI 应用。