唔同AI TOOLS嘅登場驚艷一眾ICs, 上至Debug/寫prototype, 下次寫公司formal email, 都幫咗我哋唔少。咁點解我仲要推薦大家去試玩同試用Amazon Bedrock呢？這兩種技術各有其獨特之處，我可以用烹飪去比喻唔同嘅Use cases。
ChatGPT/ Bard：猶如預製菜嘅便利
用呢類工具就好似預製菜。因為你大致上知道佢會係咩味，調整空間有限。當然你可以加啲不同嘅調味品去改善，但如果你想將一道咖喱豬扒飯變成炸蝦，嗰種變化就難多了。不過就係極方便，打開就用得。佢嘅出現，無論係幫手debug、寫prototype，定係寫正式公司電郵，都幫唔少手。佢嘅方便之處，只要要用得謹慎，基本上唔會出啲咩大問題，始終有時可能會答得唔準確。（但又講到似層層）
傳統AI方案：自己買香料整飯
傳統AI方案就好似你要自己去買香料，然後自己一步步煮出一道咖喱飯。雖然調整空間無限，但對啲唔經常下廚嘅人嚟講，呢種方法就可能比較頭痛，需要投入大量時間同資源去試錯同學習。
Amazon Bedrock：最佳嘅中間選項
而Amazon Bedrock，就係完美地填補咗中間嘅空白。佢係一個全管理式服務，提供高性能嘅基礎模型（Foundation Models，簡稱FMs），包括AI21 Labs、Anthropic、Cohere、Meta、Mistral AI、Stability AI同Amazon，通過單一API使用。
第一次用嘅時候，佢俾我嘅感覺好似一間賣各種調料包嘅商店，提供咗好多大公司嘅Model，包括Amazon自家製，仲有LLM2、Stable Diffusion等選擇，最正當然佢仲留咗調整空間俾你。你可以攞住你想用嘅調料包，根據自己需要去調整想整嘅菜式，控制材料大細同份量，喺一個合理嘅框架內俾到你最大嘅自由度。佢仲提供咗好多範例同教程，對新手來講非常友好。令你可以更容易想像到對你自家公司可能有幫助嘅解決方案，為未來可能遇到嘅問題做定準備。
Amazon Bedrock允許使用者通過細調（fine-tuning）同檢索增強生成 (Retrieval Augmented Generation, RAG) 等技術對模型進行個性化定制。可以進一步解釋這如何類似於廚師根據顧客嘅口味偏好對菜餚進行細微調整，以滿足不同顧客嘅需求。
推介Amazon Bedrock嘅另一大原因，就係佢嘅兼容性。對於已經用梗AWS嘅企業嚟講，佢確保同你現有嘅系統架構兼容，並且無縫整合，消除咗任何潛在嘅不兼容問題。這樣唔單止保證咗業務嘅平順過渡，仲可以讓你充分利用AWS提供嘅廣泛服務同特性。
安全優先：信任嘅基石
喺烹飪世界中，食材嘅安全性同品質至關重要。Amazon Bedrock喺數字領域中實現咗同樣嘅原則，為你嘅雲基礎設施提供咗一個安全嘅基石。憑藉Bedrock核心嘅先進安全措施，企業可以放心佢哋嘅數據同應用程序受到保護，避免咗威脅，確保敏感信息嘅完整性同機密性。
總結來講，Amazon Bedrock好似廚房中嘅調料包，既提供咗調整嘅靈活性，又保證咗系統嘅兼容性同安全。所以～推薦大家去玩下～
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