Amazon Bedrock

Amazon Bedrock ist eine AWS-Plattform, mit der du verschiedene Foundation Models (Basismodelle) über eine einheitliche API nutzen, absichern und in Anwendungen integrieren kannst. Sie kombiniert Modellzugriff, Tools für Agenten/Workflows, Sicherheits- und Compliance-Funktionen (Guardrails) sowie Funktionen für Retrieval-Augmented Generation (RAG), um generative KI produktiv in Unternehmen bereitzustellen.

Was ist Amazon Bedrock?

Amazon Bedrock ist ein Managed Service von AWS für generative KI. Statt einzelne Modelle selbst zu hosten, wählst du in Bedrock passende Foundation Models aus und nutzt sie per API in deinen Apps, Chatbots oder Automationen. Bedrock unterstützt typische GenAI-Bausteine wie Embeddings, Wissensabruf via RAG (Retrieval-Augmented Generation), Richtlinien/Filter (Guardrails) und die Orchestrierung von Tools (z. B. Datenbankabfragen oder API-Calls).

Wie funktioniert Amazon Bedrock? (vereinfacht in 5 Schritten)

• Modell auswählen: Du entscheidest dich für ein passendes Foundation Model (z. B. für Chat, Text, Zusammenfassung oder multimodale Aufgaben).
• Prompt & Output-Format definieren: Du arbeitest mit Prompt Engineering und legst fest, wie Antworten strukturiert sein sollen (z. B. JSON für Tools).
• Wissensbasis anbinden: Für Unternehmenswissen nutzt du RAG (Retrieval-Augmented Generation), häufig über Embeddings und eine Vektordatenbank (Vector Database), um relevante Dokumente zur Antwort zu liefern.
• Guardrails aktivieren: Du setzt Inhalts- und Sicherheitsregeln, um z. B. PII zu reduzieren, unerwünschte Inhalte zu blockieren und konsistente Tonalität zu erzwingen.
• In App/Workflow integrieren: Du bindest Bedrock in Systeme, Chatbots oder Automationen ein – z. B. in n8n für Automatisierung (Automation).

Wofür wird Amazon Bedrock genutzt? (Beispiele)

• Unternehmens-Chatbot: Ein Support-Chatbot beantwortet Fragen auf Basis interner Handbücher via RAG (Retrieval-Augmented Generation), statt zu „raten“ (reduziert Halluzinationen (Hallucinations)).
• Dokumenten-Automation: E-Mails, Tickets oder Verträge werden zusammengefasst, klassifiziert und an Systeme weitergeleitet (z. B. via Function Calling / Tool Use).
• Agentische Workflows: Mit AI Agents (KI-Agenten) können mehrstufige Aufgaben erledigt werden, etwa „Rechnung prüfen → Daten abgleichen → Rückfrage formulieren“.
• Multimodale Use Cases: Je nach Modell lassen sich Text- und Bildinputs kombinieren (siehe Multimodale KI (Multimodal AI)), z. B. für visuelle Qualitätschecks oder Content-Analyse.

Warum ist Amazon Bedrock wichtig?

Bedrock senkt die Hürde, GenAI produktiv einzusetzen: Du bekommst einen zentralen Zugang zu Modellen, standardisierte Integration, Skalierung und Governance-Funktionen. Besonders in regulierten Umgebungen ist das relevant, weil du Sicherheits- und Compliance-Anforderungen (z. B. Datenschutz (DSGVO/GDPR) & KI sowie interne Richtlinien) besser kontrollieren kannst. Zudem unterstützt Bedrock den Aufbau wiederverwendbarer KI-Bausteine für Teams (Engineering, Produkt, Compliance, MLOps) und passt damit gut in moderne MLOps-Strukturen.

Was kostet Amazon Bedrock?

Die Kosten sind in der Regel nutzungsbasiert (Pay-as-you-go) und hängen u. a. von Modelltyp, Token-/Request-Volumen, Kontextlänge, genutzten Embeddings sowie ggf. zusätzlicher Infrastruktur (z. B. Vektorspeicher) ab. Für realistische Kalkulationen solltest du Lastprofile (Anfragen pro Tag, durchschnittliche Prompt-/Antwortlänge, RAG-Trefferquote) definieren und dann iterativ optimieren.

Amazon Bedrock vs. eigene Modell-Hosting-Stacks

Wenn du „einfach“ schnell starten, Modelle vergleichen, Sicherheitsschichten nutzen und RAG/Tooling standardisiert integrieren willst, ist Bedrock oft schneller als ein eigener Stack. Wenn du hingegen maximale Kontrolle über Modellarchitektur, Training und Deployment brauchst (z. B. intensives Fine-Tuning oder LoRA auf eigener Infrastruktur), kann ein Self-Hosting-Ansatz sinnvoll sein – häufig ergänzt durch klare AI Governance-Regeln und Anforderungen aus dem EU AI Act.