De uma lista priorizada de casos de uso a agentes em produção: arquitetura, guardrails e financiamento na AWS.
POR QUE AWS
A Amazon Bedrock oferece modelos totalmente gerenciados dos laboratórios que os criam, atrás de uma única API, na região da AWS que você escolhe. Seus prompts e respostas nunca são usados para treinar os modelos, e trocar de modelo é uma mudança de configuração, não uma migração — com um endpoint de VPC privado, nada do que você envia precisa sair da sua rede para isso.
AVALIAR
Nosso AI Use Case Lab gratuito faz a primeira passagem sozinho, em cerca de dez minutos:
CONSTRUIR
Documentos de financiamento de concessionárias lidos, classificados e verificados quanto à integridade antes de chegar a uma pessoa.
Bedrock Data Automation blueprints, um Main Agent com ferramentas Lambda, Guardrails, EventBridge, envio ao Slack
Dily
Due diligence de KYB que cruza registros externos e APIs de compliance, e mostra como chegou a cada conclusão.
Blueprint Builder Agent, um Master Agent com ferramentas de busca web e de API de compliance, Knowledge Bases, Guardrails, Glue + Athena
Akua
Notas clínicas auditadas conforme regras padrão e de cada unidade, multi-tenant, com um relatório auditável por nota.
Step Functions — classificar, triagem, regras globais e por unidade, análise longitudinal, geração de relatório — Cognito, API Gateway, Lambda, Transfer Family, DynamoDB
MedrecAI
O próprio agente de um cliente de saúde, com assessoria de ponta a ponta: fundamentos de dados, infraestrutura do agente, ferramentas e bases de conhecimento, até a lógica pronta para produção.
Bedrock, Step Functions, Lambda, S3/DynamoDB/RDS, armazenamentos vetoriais (OpenSearch, Redis)
Yedahealth
Imagens de patologia deduplicadas, segmentadas e roteadas para anotação, com o PHI removido antes de qualquer etapa.
endpoints de inferência do SageMaker, pgvector no RDS, SQS para EventBridge Pipes para Step Functions, Glue ETL
Vistapath
OPERAR
Guardrails da Bedrock em todos os agentes, além de testes de prompt-injection e vazamento de dados como uma entrega definida no escopo, não como algo de última hora.
Lemos o agente como um atacante leria, e devolvemos uma matriz Well-Architected, achados priorizados por severidade e um plano de remediação organizado por sprint. Em um MVP recente, isso significou sete achados críticos antes que um único registro de paciente fosse movimentado.
O PHI é removido antes que qualquer coisa chegue à conta de analytics. PII e não-PII em buckets e contas separadas, chaves KMS gerenciadas pelo cliente, IAM de privilégio mínimo.
Um agente só é tão sólido quanto a conta em que roda. Landing Zone, IAM Identity Center, CloudTrail, GuardDuty, Config, Security Hub, rede privada, budgets e alarmes de faturamento — tudo como código.
Alguns clientes querem a capacidade in-house. Desenhamos a arquitetura-alvo, definimos os padrões, revisamos os pull requests e rodamos as demos — o seu time de engenharia coloca em produção.
Projetos de IA, agentes e dados entregues — processamento de documentos, KYB, auditoria clínica, atendimento conversacional, visão computacional.
Países: Estados Unidos, Uruguai, Chile, México e Colômbia.
Os programas de financiamento da AWS contribuíram para cada um desses projetos — e cobriram o custo total em três deles.
Destravar o imenso potencial da IA generativa é essencial tanto para startups quanto para grandes empresas. Para responder a esse desafio, a binbash desenvolveu um programa único que oferece a founders e líderes técnicos orientação especializada para implantar Large Language Models (LLMs) na AWS.
O framework cobre áreas críticas como seleção e tuning de modelos, a decisão entre treinar novos modelos ou usar modelos pré-treinados, e as opções de hospedagem, incluindo Amazon SageMaker e Amazon Bedrock.
Fale com a gente e transforme sua ideia em um plano de implantação de LLMs.
