评估 Bedrock 试点的准备度

收集证据，不先计算分数

围绕一个拟议流程，与业务负责人、数据负责人和技术运营人员沟通。索取现有任务样本、基线成本或时效、允许使用的数据，以及试点结束需要作出的决定。“引入 AI”过于宽泛，不能直接作为试点目标。

方面	需要的证据	典型缺口
业务	真实请求、现状基线、验收人	不知道怎样算有用
数据	批准来源、负责人、版本与权限	资料冲突或无人维护
平台	账号、区域、网络、模型访问和身份	没有获授权的运行环境
运营	预算负责人、故障路径与人工兜底	流程失败后无人处理

区分阻塞项与待实验问题

权限边界缺失、数据处理地区未批准，会阻止使用真实敏感数据；回答质量不确定，通常可以通过实验回答。逐项记录问题、负责人、所需证据及对范围的影响，不把它们压成没有解释的通过分数。

暂时没有获准真实数据时，可用具有代表性的合成或公开资料，但要说明实验无法证明什么。公开文档演示成功，并不等于具备处理机密资料的条件。

明确试点决定与输出

选择范围窄、资料可用且有人验收的任务。约定样本、质量规则、成本观察和失败案例，至少包含信息不足和无权访问两类请求。

输出准备度登记表、拟议架构、评测计划和依赖清单。结论可以是推进、缩小范围或先修复前提；时间取决于资料准备、访问权限和评审安排，不承诺统一周数。

官方资料

• Model access
• Inference prerequisites

文档核验日期：2026 年 10 月 17 日。本文为参考指南，本次未执行真实云端 API 调用。