資源中心
文件與指南
集中查看現有的採購說明、帳號洽詢入口及部署參考文章。
採購與帳號安排
瞭解需求確認與採購流程，或洽詢企業帳號安排。
模型與雲端資源
透過模型目錄和服務頁面確認所需資源，具體可供範圍於方案中確認。
部署與規劃指南
雲端平台 API 接入指南
Amazon Bedrock API：GPT 與 Claude 接入實操
核對 Runtime／Mantle 設定與權限，完成 SDK／HTTP 請求設計，處理串流、錯誤、費用和資料留存。
Microsoft Foundry 與 Azure OpenAI API 接入指南
核對部署、v1端點與身分權限，完成最小請求、串流解析及用量驗收。
阿里雲 Model Studio API 接入指南
核對工作空間、地區與計費方案，完成文字串流呼叫、用量解析和故障排查。
騰訊 TokenHub API 接入指南
核對站點與地區、查詢實際模型ID，完成聊天、串流與用量檢查。
BytePlus ModelArk API 接入指南
核對區域啟用和Bearer認證，完成Chat串流呼叫與處理邊界驗收。
架構與交付指南
Amazon Bedrock 在企業架構中的位置
釐清模型服務與業務應用的責任，準備首個試點所需的輸入和驗收證據。
用業務評測選擇 Bedrock 模型
用同一批任務比較品質、延遲、權限條件與成本，明確模型升級和回退依據。
從 Bedrock 試點到正式環境的八項交付決策
每一步都有負責人、輸出檔案和驗收方法，避免只完成模型接入。
評估 Bedrock 試點的準備度
把業務、資料、帳號和營運缺口轉成可排序的試點範圍。
構建與評測 Bedrock 企業知識庫
從資料、檢索權限和引用開始，把檢索與生成分開驗收。
定位 RAG 知識庫失敗的原因
用可觀察證據區分來源、匯入、檢索、權限與生成故障。
判斷業務流程是否需要 Agent
先與確定性工作流程比較，再明確工具動作契約、授權和驗收方法。
從聊天機器人逐步進入可控業務動作
分階段加入檢索、只讀工具和獲批寫入，每一步都可測試與回退。
把 Guardrails 放入應用安全邊界
把內容檢查、資料授權和業務動作控制分開設計與驗收。
評審 Bedrock 的資料、身分與營運控制
收集權限、處理地區、留存與故障責任的具體證據，供上線評審。
上線前建立 Bedrock 成本基線
按 token 類別、重試、檢索和營運資源估算合格任務成本。
可用 Amazon Bedrock 評估的六類業務流程
用六個具體流程定義輸入、輸出與驗收邊界，不把範例寫成客戶案例。
從所需資源開始討論。
提供產品清單、期望地區及預估用量，即可開始採購洽詢。
洽詢資源需求