随着人工智能工具的推出，在程序设计的不同阶段都可以带来不少方便，例如调试 (debugging)、撰写原型 (prototypes) 还是起草公司电邮，都可以提供实质帮助。不过在不同的应用场景，不同工具可以发挥的效果也不同，其中Amazon Bedrock就是一个颇弹性的选择，配合不同需求。

不少人会说程序设计就像是烹饪，而在这个比喻之下，其实不同AI辅助工具的分别也更容易解释。例如ChatGPT或Bard这类工具的使用体验，就像是利用预制料理包，大致上的风味都可以预期，但调整的空间相对有限。当然可以添加不同的调味料来进行改良，但如何想要实现例如从咖里猪扒饭到炸虾的转变，则困难得多。这些工具无疑是非常方便，对于调试、撰写原型或是编写公司邮件等等都可以带来帮助。虽然间中可能存在精准度不足的问题，但只要小心使用，基本上不会引起大的问题。

相对于预制料理包，传统的人工智能方案就像是自己购买材料然后一步步煮出一道菜。虽然调整的空间很大，但对于不经常下厨的人来说，这种方式可能较为繁琐，需要投入大量时间和资源进行尝试和学习。

而AWS提供的Amazon Bedrock，就提供了一个中庸之选。这个全管理式服务可以提供高性能的基础模型，同时通过单一的API界面提供多家大型公司的基础模型 (Foundation Models)，包括Amazon自家的模型，以及例如LLM2、Stable Diffusion等主流选择。

如果以烹饪作比喻，就似是可以提供各种调味包的店铺，不但提供了多种选择，同时都保留一定的调整空间，用户可以根据自己的需求来调整，通过微调 (fine-tuning) 和检索增强生成 (Retrieval Augmented Generation, RAG) 等技术对模型进行自订，在合理的框架内给予用户最大的自由度。同时平台更提供丰富的范例和教程，对初学者来说非常易用，更容易想象出合适的解决方案。

Amazon Bedrock的另一个优势，就是与现有系统架构有不错的兼容度，尤其是对于已经使用AWS的企业而言，能够确保与现有系统的兼容，实现无缝集成，除了保证业务平顺过渡，都能够让企业充分利用AWS提供的广泛服务和特性。此外Amazon Bedrock采用了严格的核心安全措施，令客户数据和应用程序受到保护，确保敏感资讯的完整和机密。需要使用AI辅助工具的话，不妨试试Amazon Bedrock是否适合自己的需要。