Sviluppo Amazon Bedrock che consegna GenAI gestita senza uscire dal vostro account AWS

Bedrock offre un'unica API e un unico confine IAM su più provider di modelli — Claude, Titan, Llama, Mistral e altri — con i dati che rimangono all'interno dell'account e della regione AWS del cliente, senza mai essere usati per addestrare i modelli sottostanti. Si ereditano inoltre il networking AWS, la cifratura KMS, il logging CloudWatch e i BAA senza dover negoziare contratti separati con ciascun provider. Le API dirette dei provider possono essere adeguate per un prototipo, ma Bedrock è generalmente la scelta migliore quando contano residenza, governance e la possibilità di cambiare modello.

Sì. Bedrock è un servizio idoneo HIPAA coperto dall'AWS Business Associate Addendum, quindi è possibile elaborare PHI tramite esso una volta che il BAA è in vigore. Su questa base costruiamo con cifratura, IAM limitato, redazione dei PII tramite Guardrails e audit logging completo, affinché un valutatore HIPAA possa tracciare esattamente come vengono gestiti i dati protetti. Confermiamo l'idoneità attuale per i modelli e le regioni specifiche utilizzati durante la fase di progettazione.

Knowledge Bases è un servizio RAG gestito — gestisce ingestione, chunking, embeddings, un vector store e il recupero, così si ottengono risposte fondate rapidamente con meno codice da mantenere. Una pipeline personalizzata (ad esempio LangChain su un OpenSearch o un pgvector store auto-gestito) offre un controllo più fine sulla strategia di chunking, il re-ranking e la ricerca ibrida. Iniziamo con Knowledge Bases dove si adatta e passiamo a una pipeline personalizzata solo quando la qualità del recupero o un controllo specifico lo richiede genuinamente.

I Guardrails applicano una policy di sicurezza coerente su qualsiasi modello utilizzato: bloccano argomenti vietati, filtrano contenuti dannosi, rilevano e redigono i PII, e impongono soglie di grounding contestuale affinché il modello rimanga sulle fonti del cliente. Vengono configurati indipendentemente dal modello, quindi la stessa policy protegge ogni funzionalità. Traduciamo le regole reali del cliente in Guardrails e li testiamo in modo adversariale affinché reggano sotto prompt ostili, non solo nelle demo.

Sì. Bedrock opera in regioni UE tra cui Francoforte e Irlanda, e prompt, embeddings e documenti recuperati rimangono nella regione scelta dal cliente — Bedrock non archivia gli input né li usa per addestrare i modelli. Disabilitiamo l'inferenza cross-region dove la residenza è contrattuale, ancoriamo Knowledge Bases e vector store alla stessa regione, e utilizziamo PrivateLink affinché il traffico non lasci mai il VPC. Il risultato è una configurazione che può essere presentata a un revisore GDPR o AI Act.

I costi sono guidati principalmente dai token — input più output — per modello, con costi aggiuntivi per embeddings, recupero e qualsiasi throughput provisioned. Dimensioniamo il modello in base al caso d'uso, riduciamo prompt e dimensione del contesto, memorizziamo nella cache le risposte ripetute, e attribuiamo la spesa per feature con budget e allarmi. Dove il traffico è costante valutiamo il throughput provisioned rispetto all'on-demand affinché capacità e costi siano prevedibili invece di essere una sorpresa sulla fattura mensile.

Dipende dal compito: i modelli Claude sono il nostro standard per ragionamento, contesto lungo e scrittura di alta qualità; Llama e Mistral possono essere meno costosi per chiamate più semplici o ad alto volume; Titan copre embeddings e generazione leggera. Invece di indovinare, effettuiamo benchmark dei candidati sui propri prompt per qualità, latenza e costo, poi indirizziamo ogni caso d'uso alla soluzione migliore dietro un'unica astrazione. Poiché è tutto un'unica API Bedrock, cambiare modello in seguito è una modifica di configurazione, non una riscrittura.