AWS Bedrock Integration
Zugriff auf die besten Foundation Models der Welt über eine einzige API. Claude, Llama, Titan, Stability AI - serverless, sicher und vollständig in AWS integriert.
GenAI-Herausforderungen auf AWS
Warum Foundation Models integrieren so komplex ist
GPU-Infrastruktur teuer
Eigene LLM-Instanzen hosten erfordert teure GPU-Infrastruktur und DevOps-Expertise.
Datenschutz-Bedenken
Public APIs wie OpenAI werfen Fragen zu Datenverarbeitung und Compliance auf.
Modell-Lock-in
Abhängigkeit von einem einzigen Modell-Anbieter limitiert Flexibilität und Verhandlungsposition.
RAG-Komplexität
Eigene RAG-Pipelines mit Embeddings, Vector DBs und Retrieval aufbauen ist aufwendig.
AWS Bedrock löst GenAI-Herausforderungen
Fully Managed Foundation Models auf AWS
Multi-Model Zugriff
Claude, Llama 2/3, Amazon Titan, Stability AI und Cohere über eine einheitliche API nutzen.
LLM-VergleichPrivate Endpoints
VPC Private Endpoints - Ihre Daten verlassen nie Ihr AWS-Netzwerk.
Enterprise SecurityKnowledge Bases
Managed RAG mit automatischem Chunking, Embedding und Retrieval aus S3-Dokumenten.
RAG-SystemeBedrock Agents
Autonome AI Agents mit Tool-Use für komplexe Workflows ohne eigene Orchestrierung.
KI-AgentenAWS Bedrock in Zahlen
AWS Bedrock Anwendungsfälle
Enterprise GenAI auf AWS-Infrastruktur
Enterprise Chatbots
Claude-powered Chatbots mit Knowledge Base-Integration für internen Support und Kundenservice.
Dokumentenanalyse
Knowledge Bases analysieren tausende Dokumente aus S3 für intelligente Suche und Fragen.
Content-Generierung
Claude und Titan für Marketing-Content, Produktbeschreibungen und Übersetzungen.
Bild-Generierung
Stability AI (SDXL) und Amazon Titan Image für Produktvisualisierungen und Creatives.
AWS Bedrock Integration in 4 Schritten
Vom Modell-Request bis zur Production
Model Access Request
Beantragung der benötigten Modelle (Claude, Llama, etc.) im AWS Console.
Security Setup
IAM-Rollen, VPC Endpoints und Service Control Policies konfigurieren.
Knowledge Base erstellen
S3-Datenquellen verbinden und RAG-Pipeline mit Embeddings aufbauen.
Integration & Deploy
API-Integration in Ihre Anwendung mit Lambda, ECS oder direktem SDK-Zugriff.
Warum AWS Bedrock mit Provimedia?
AWS-Expertise
Tiefe Erfahrung mit AWS-Architektur und Best Practices.
Model Evaluation
Wir vergleichen Claude, Llama, Titan für Ihren spezifischen Use Case.
RAG-Implementierung
Knowledge Bases optimal konfiguriert für präzise Antworten.
Security-First
VPC Endpoints, IAM und Compliance nach Enterprise-Standards.
Kostenoptimierung
Provisioned Throughput und Model-Selection für optimales Preis-Leistung.
Schnelle Integration
Von 0 auf Production in Wochen statt Monaten.
AWS Bedrock Ökosystem
Häufige Fragen zu AWS Bedrock
Amazon Bedrock ist ein Fully Managed Service für Foundation Models auf AWS. Sie erhalten serverless Zugriff auf Claude (Anthropic), Llama (Meta), Amazon Titan, Stability AI und Cohere über eine einheitliche API - ohne eigene GPU-Infrastruktur.
Bedrock bietet 20+ Foundation Models: Claude 3 (Opus, Sonnet, Haiku), Llama 2 und 3, Amazon Titan (Text, Embeddings, Image), Stability AI (SDXL), Cohere (Command, Embed), und AI21 (Jurassic). Neue Modelle werden regelmäßig hinzugefügt.
Sehr sicher: Private VPC Endpoints halten Daten in Ihrem Netzwerk. Ihre Prompts und Outputs werden nicht für Modelltraining verwendet. AWS Compliance-Zertifizierungen (SOC 2, ISO 27001, HIPAA) gelten auch für Bedrock.
Knowledge Bases sind managed RAG (Retrieval Augmented Generation). Sie verbinden S3-Datenquellen, Bedrock chunked und embedded automatisch, und retrievet relevante Dokumente bei Anfragen. Ideal für Q&A über Unternehmensdokumente.
Bedrock Agents sind autonome KI-Workflows. Sie definieren Tools (Lambda Functions), die der Agent selbstständig nutzen kann. Der Agent plant Schritte, ruft Tools auf und liefert Ergebnisse - ohne manuelle Orchestrierung.
Bedrock nutzt Pay-per-Use: Sie zahlen pro 1.000 Input/Output-Token. Claude 3 Haiku: ~$0.25/1M Input. Claude 3 Sonnet: ~$3/1M Input. Llama 2 70B: ~$1.95/1M. Für konstante Workloads gibt es Provisioned Throughput mit Rabatten.
Ja, Bedrock kann DSGVO-konform genutzt werden. AWS bietet EU-Regionen (Frankfurt, Irland, Paris), DPA, und Private Endpoints. Wichtig: Prompts werden nicht für Training verwendet, und Sie behalten Kontrolle über alle Daten.
AWS Bedrock evaluieren?
Wir helfen Ihnen bei der Modellauswahl, Integration und dem Aufbau von RAG-Pipelines auf Bedrock.