評估 Bedrock 試點的準備度

收集證據，不先計算分數

圍繞一個擬議流程，與業務負責人、資料負責人和技術營運人員溝通。索取現有任務樣本、基線成本或時效、允許使用的資料，以及試點結束需要作出的決定。“引入 AI”過於寬泛，不能直接作為試點目標。

方面	需要的證據	典型缺口
業務	真實請求、現狀基線、驗收人	不知道怎樣算有用
資料	批准來源、負責人、版本與權限	資料衝突或無人維護
平臺	帳號、區域、網路、模型存取和身分	沒有獲授權的執行環境
營運	預算負責人、故障路徑與人工兜底	流程失敗後無人處理

區分阻塞項與待實驗問題

權限邊界缺失、資料處理地區未批准，會阻止使用真實敏感資料；回答品質不確定，通常可以透過實驗回答。逐項記錄問題、負責人、所需證據及對範圍的影響，不把它們壓成沒有解釋的透過分數。

暫時沒有獲准真實資料時，可用具有代表性的合成或公開資料，但要說明實驗無法證明什麼。公開文件演示成功，並不等於具備處理機密資料的條件。

明確試點決定與輸出

選擇範圍窄、資料可用且有人驗收的任務。約定樣本、品質規則、成本觀察和失敗案例，至少包含資訊不足和無權存取兩類請求。

輸出準備度登記表、擬議架構、評測計劃和依賴清單。結論可以是推進、縮小範圍或先修復前提；時間取決於資料準備、存取權限和評審安排，不承諾統一週數。

官方資料

• Model access
• Inference prerequisites

文件核驗日期：2026 年 10 月 17 日。本文為參考指南，本次未執行真實雲端 API 呼叫。