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KWS利用Amazon Bedrock加速生成式AI应用
KWS是一家全球领先的种子生产商，面临加速研发流程以跟上行业需求的挑战。为此，KWS采用了Amazon Bedrock，利用生成式AI简化研究流程并提升整体效率。通过与AWS合作伙伴Adastra合作，KWS探索了大语言模型的各种应用，实现了安全且低成本的实验。这种方法不仅提高了研究速度，还提供了原型设计和测试创新想法的灵活性，而无需承担大量IT费用。结果，KWS能够更好地推动种子生产的进步，满足不断变化的市场需求。
01
业务背景
KWS是一家全球领先的种子生产商，面临加速研发流程以跟上行业需求的挑战。为此，KWS采用了Amazon Bedrock，利用生成式AI简化研究流程并提升整体效率。通过与AWS合作伙伴Adastra合作，KWS探索了大语言模型的各种应用，实现了安全且低成本的实验。这种方法不仅提高了研究速度，还提供了原型设计和测试创新想法的灵活性，而无需承担大量IT费用。结果，KWS能够更好地推动种子生产的进步，满足不断变化的市场需求。
02
遇到的问题
KWS作为全球种子生产商，种子研发是一项研究密集型业务，面临加速研发流程以提升研究速度和效率的挑战。
03
AI 解决方案
KWS在AWS合作伙伴Adastra的支持下，使用Amazon Bedrock和生成式AI安全、低成本地探索由不同大语言模型驱动的新用例，从而提升研究速度和效率，并可在无需大量IT基础设施投入的情况下进行原型设计和测试。
04
实施结果
该案例未在来源材料中披露量化效果指标，具体成效请参考下方信息来源。
05
风险与边界
未披露
“Using the AWS Cloud for handling these kind of models allows us to scale in a way we couldn’t do otherwise.”
Bjørn Øst Hansen · Senior Research Lead Knowledge Discovery
信息来源
1 个来源页面内容为结构化改写；关键结论应可追溯到以下材料。