Tech Meridian ← К СУЩНОСТЯМ
PROМОЙ MERIDIAN EN

КОМПАНИЯ · ENTITY #4004

Amazon OpenSearch Serverless

Хронология связанных событий, источники и контекст из новостной базы.

ХРОНОЛОГИЯ СОБЫТИЙ

4

CODING · 1 ИСТОЧН. · AWS Machine Learning

Построение агентного поиска в управляемой базе знаний Amazon Bedrock с помощью AWS CDK

В публикации AWS показано Python-приложение на AWS CDK, разворачивающее агентный механизм поиска на основе управляемых баз знаний Amazon Bedrock и AgentCore. Пример перенаправляет запросы между двумя базами знаний, использует API AgenticRetrieveStream для многоходовых, цитируемых ответов и настраивает панели CloudWatch и оценку для наблюдаемости.

7.0

COMPANIES · 1 ИСТОЧН. · AWS Machine Learning

Eon использует AgentCore Gateway от Amazon Bedrock для централизованного доступа MCP в нескольких облаках

Eon внедрила централизованный аутентифицированный шлюз на базе Amazon Bedrock AgentCore (Gateway, Runtime, Policy, Identity), заменив учётные данные для каждого инструмента и локальные процессы MCP, что обеспечивает единый доступ инженеров и автономных агентов к инструментам расследования в AWS, GCP и Azure. Это сократило ввод в работу новых инженеров с примерно двух дней до около двух минут и позволяет автономному SRE-агенту Eon (Claude на Bedrock) иметь тот же доступ с отдельными идентичностями и правами.

6.0

CODING · 1 ИСТОЧН. · AWS Machine Learning

Amazon Bedrock AgentCore: автоматизация создания презентаций с помощью Claude Sonnet 4.6

AWS опубликовала руководство по созданию системы AI‑агента на Amazon Bedrock AgentCore, которая автоматизирует подготовку презентаций из корпоративных документов. Решение использует супервизор‑агента (AgentCore runtime + Strands Agents) с Anthropic Claude Sonnet 4.6 для содержания, Amazon Titan Text Embeddings v2 и Amazon OpenSearch Serverless для RAG‑поиска, Stability AI для изображений, REST API на .NET 8 и AWS Lambda для сборки, а также содержит публичный репозиторий кода; внутренние тесты показали время выполнения менее 90 секунд.

6.0

COMPANIES · 1 ИСТОЧН. · AWS Machine Learning

AWS описывает выбор векторного хранилища для Amazon Bedrock Knowledge Bases (OpenSearch, Aurora pgvector, S3 Vectors)

AWS опубликовала руководство по пользовательской (неуправляемой) конфигурации Amazon Bedrock Knowledge Bases, сравнивающее три поддерживаемых векторных хранилища — Amazon OpenSearch Service (управляемый и serverless), Amazon Aurora PostgreSQL с pgvector и Amazon S3 Vectors — и оценивающее их компромиссы по сценариям RAG (задержка, стоимость, масштабируемость). В публикации приведены соответствия каждого бэкенда типичным рабочим нагрузкам, например поиску товаров в электронной коммерции, и обсуждаются последствия для производительности и затрат.

6.0