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AI 助手有个致命短板：它不认识你的业务。公司文档、部署流程、内部 FAQ——这些东西不在训练数据里，问它只会瞎编。 更烦的是没记忆。聊天记录一清，之前说的全白费。 我花了不少时间研究这个问题。RAG（检索增强生成）是目前公认的解法，但向量数据库的运维成本一直让我犹豫。直到亚马逊云科技推出了 S3 阅读全文
posted @ 2026-03-20 19:22
亚马逊云开发者
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一、问题背景 我在用 OpenClaw 做日常自动化时遇到一个需求：每天查一次亚马逊云科技的账单，按服务拆分，超预算就告警。 OpenClaw 本身没这个能力。但它有一套叫 Skill 的扩展机制，允许通过 Markdown 文件给 AI Agent 添加新技能。折腾了一下午搞明白了整个机制，顺便写 阅读全文
posted @ 2026-03-20 12:06
亚马逊云开发者
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引言：模型选型是一个工程决策问题 你有没有遇到过这种情况 — 项目要接入大模型，打开 Bedrock 的模型目录，几十个模型看得眼花缭乱，不知道该选哪个？ 这不是"选个好的就行"这么简单。选型本质上是一个 成本、质量、延迟三角 的权衡问题。选错了，要么花冤枉钱，要么效果达不到预期。 我在过去两个多月 阅读全文
posted @ 2026-03-20 10:58
亚马逊云开发者
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引言：模型选型是一个工程决策问题 你有没有遇到过这种情况 — 项目要接入大模型，打开 Bedrock 的模型目录，几十个模型看得眼花缭乱，不知道该选哪个？ 这不是"选个好的就行"这么简单。选型本质上是一个 成本、质量、延迟三角 的权衡问题。选错了，要么花冤枉钱，要么效果达不到预期。 我在过去两个多月 阅读全文
posted @ 2026-03-20 10:07
亚马逊云开发者
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引言：模型选型是一个工程决策问题 你有没有遇到过这种情况 — 项目要接入大模型，打开 Bedrock 的模型目录，几十个模型看得眼花缭乱，不知道该选哪个？ 这不是"选个好的就行"这么简单。选型本质上是一个 成本、质量、延迟三角 的权衡问题。选错了，要么花冤枉钱，要么效果达不到预期。 我在过去两个多月 阅读全文
posted @ 2026-03-20 09:37
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引言：模型选型是一个工程决策问题 你有没有遇到过这种情况 — 项目要接入大模型，打开 Bedrock 的模型目录，几十个模型看得眼花缭乱，不知道该选哪个？ 这不是"选个好的就行"这么简单。选型本质上是一个 成本、质量、延迟三角 的权衡问题。选错了，要么花冤枉钱，要么效果达不到预期。 我在过去两个多月 阅读全文
posted @ 2026-03-20 09:07
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引言：模型选型是一个工程决策问题 你有没有遇到过这种情况 — 项目要接入大模型，打开 Bedrock 的模型目录，几十个模型看得眼花缭乱，不知道该选哪个？ 这不是"选个好的就行"这么简单。选型本质上是一个 成本、质量、延迟三角 的权衡问题。选错了，要么花冤枉钱，要么效果达不到预期。 我在过去两个多月 阅读全文
posted @ 2026-03-20 08:37
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引言：模型选型是一个工程决策问题 你有没有遇到过这种情况 — 项目要接入大模型，打开 Bedrock 的模型目录，几十个模型看得眼花缭乱，不知道该选哪个？ 这不是"选个好的就行"这么简单。选型本质上是一个 成本、质量、延迟三角 的权衡问题。选错了，要么花冤枉钱，要么效果达不到预期。 我在过去两个多月 阅读全文
posted @ 2026-03-20 08:07
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引言：模型选型是一个工程决策问题 你有没有遇到过这种情况 — 项目要接入大模型，打开 Bedrock 的模型目录，几十个模型看得眼花缭乱，不知道该选哪个？ 这不是"选个好的就行"这么简单。选型本质上是一个 成本、质量、延迟三角 的权衡问题。选错了，要么花冤枉钱，要么效果达不到预期。 我在过去两个多月 阅读全文
posted @ 2026-03-20 07:01
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