Integrationer > Amazon Bedrock
| Type | Add On |
| Plan | Premium+ |
| Set-up | Moderate |
Amazon Bedrock-integration med Kontainer DAM & PIM
Integrér Amazon Bedrock med Kontainer, og forbind generativ AI med jeres digitale assets, metadata og produktinformation. Via Kontainers API kan I bygge AI-løsninger, der bruger jeres eget indhold og produktdata – eksempelvis med Amazon Nova eller andre AI-modeller, der er tilgængelige via Amazon Bedrock.
Beskrivelse
Forbind Amazon Bedrock med jeres indhold i Kontainer
Amazon Bedrock er AWS’ platform til at bygge og skalere løsninger med generativ AI. Platformen giver adgang til Amazons egne Nova-modeller samt en lang række andre foundation models.
Med en integration til Kontainer kan I kombinere mulighederne i Amazon Bedrock med de digitale assets og produktdata, I allerede administrerer i jeres DAM- og PIM-system.
Via Kontainers API kan relevante filer, metadata og produktinformation udveksles med en AI-løsning bygget på Amazon Bedrock. Det gør det muligt at udvikle løsninger, hvor AI arbejder med virksomhedens eget indhold som en del af den kontekst, der bruges til at søge, analysere, generere eller bearbejde information.
Det kan være alt fra en AI-assistent, der hjælper medarbejdere med at finde produktinformation, til automatiserede workflows, der bruger Kontainer-data til at generere eller berige indhold.
Fordele
Hvorfor integrere Microsoft Copilot Studio med Kontainer?
✔ Forbind AI med jeres DAM og PIM
Gør relevante digitale filer, medier, dokumenter, metadata og produktinformation fra Kontainer tilgængelige for løsninger bygget med Amazon Bedrock.
✔ Brug jeres egne data som AI-kontekst
Lad generativ AI arbejde med virksomhedsspecifik information frem for udelukkende modellens generelle viden.
✔ Skab smartere søgninger
Byg AI-baserede søge- og spørgefunktioner, der kan gøre det lettere at finde frem til relevante produkter, filer og information.
✔ Generér indhold fra produktdata
Brug strukturerede PIM-data som udgangspunkt for eksempelvis produktbeskrivelser, opsummeringer, oversættelser og marketingindhold.
✔ Automatisér arbejdsgange med AI
Kombinér Amazon Bedrock med Kontainers API og andre forretningssystemer for at udvikle AI-baserede og agentiske workflows.
✔ Vælg AI-model efter opgaven
Amazon Bedrock giver adgang til Amazon Nova og modeller fra flere andre udbydere, så AI-løsningen kan tilpasses den konkrete use case.
Funktioner
Fra Kontainer-data til generativ AI
✔ Integration via Kontainer API
Kontainers RESTful API gør det muligt at oprette en forbindelse mellem Kontainer og en løsning baseret på Amazon Bedrock.
✔ Adgang til digitale filer, medier og dokumenter
Lad AI-workflows arbejde med relevante billeder, videoer, dokumenter og andre filer fra jeres Kontainer DAM.
✔ Produktdata fra PIM
Brug produktnavne, beskrivelser, specifikationer, kategorier, varianter og andre strukturerede produktdata som input til AI-baserede processer.
✔ Metadata og relationer
Udnyt metadata og sammenhænge mellem produkter og assets til at give AI-løsningen mere relevant kontekst.
✔ Amazon Bedrock Knowledge Bases og RAG
Amazon Bedrock understøtter Knowledge Bases og Retrieval-Augmented Generation (RAG), som kan bruges til at skabe AI-løsninger, der finder relevant information i egne datakilder og anvender den som kontekst i genererede svar.
✔ Amazon Nova og andre foundation models
Brug Amazons Nova-modeller eller andre understøttede foundation models gennem Amazon Bedrock afhængigt af jeres behov.
Hvorfor integrere Amazon Bedrock med jeres Kontainer?
Gør jeres DAM- og PIM-data anvendelige for AI
En generel AI-model ved ikke nødvendigvis, hvilke produkter I sælger, hvilke produktinformationer der er aktuelle, eller hvilke digitale assets der er godkendte.
Den information findes allerede i Kontainer.
Ved at integrere Kontainer med Amazon Bedrock kan I skabe en forbindelse mellem virksomhedens centrale DAM- og PIM-data og de AI-løsninger, I bygger i AWS.
Kontainer kan eksempelvis levere relevante produktdata, metadata og information om digitale assets via API’et. Disse data kan herefter indgå i den arkitektur, der giver en AI-model den nødvendige virksomhedsspecifikke kontekst.
Amazon Bedrock Knowledge Bases understøtter samtidig RAG, hvor relevant information hentes fra egne datakilder og bruges til at forbedre relevansen af AI-genererede svar.
Det giver mulighed for at bygge AI-løsninger, der ikke blot kan generere indhold, men som også kan arbejde på baggrund af den produktinformation og de digitale ressourcer, virksomheden allerede administrerer.
Typiske brugsscenarier
Eksempler på Amazon Bedrock + Kontainer i praksis
- AI-assistent til produktinformation
Byg en intern AI-assistent, hvor medarbejdere kan stille spørgsmål til produkter og få svar baseret på relevante data fra Kontainer PIM. - Generering af produkttekster
Brug strukturerede produktdata som grundlag for at generere produktbeskrivelser, kategoritekster, salgstekster eller andet indhold med generativ AI. - Søgning i DAM og PIM
Skab AI-baserede søgeoplevelser, hvor brugere kan søge efter produkter, information eller digitale assets ved hjælp af naturligt sprog. - Berigelse af produktinformation
Brug AI som en del af workflows til eksempelvis at kategorisere, opsummere, oversætte eller foreslå supplerende produktindhold. - Arbejd med billeder og multimodalt indhold
Amazon Nova omfatter multimodale modeller, hvilket åbner for AI-workflows, hvor både tekst og visuelt indhold kan indgå i behandlingen. - AI-agenter og automatisering
Amazon Bedrock understøtter AI-agenter, som kan kombinere AI-modeller med data og API-kald. Det gør det muligt at udvikle workflows, hvor AI ikke kun behandler information, men også kan indgå aktivt i processer på tværs af systemer.
Support
Links og support
Der findes ikke én Amazon Bedrock-integration, der passer til alle virksomheder. Den konkrete løsning afhænger af jeres data, workflows og det, I ønsker at opnå med AI.
Kontainers API giver mulighed for at bygge integrationer, hvor Amazon Bedrock kan spille sammen med jeres DAM, PIM og øvrige digitale økosystemer.
Kontakt vores supportteam for hjælp til opsætning, tilpasninger eller best practice-rådgivning.
Du kan skrive til os på support@kontainer.com
Bliv klogere på vores MCP og meget andet i vores Helpdesk.
FAQ
Ja. Kontainer tilbyder et RESTful API, som gør det muligt at bygge integrationer mellem Kontainer DAM & PIM og eksterne systemer og tjenester. Det kan anvendes til at forbinde relevante data og assets fra Kontainer med en AI-løsning baseret på Amazon Bedrock.
Amazon Bedrock er AWS’ platform til at bygge applikationer med generativ AI og foundation models. Bedrock giver adgang til Amazon Nova samt modeller fra en række andre AI-udbydere.
Amazon Nova er Amazons familie af foundation models. Nova-familien omfatter modeller til forskellige AI-opgaver, herunder tekstbaserede og multimodale use cases.
Den konkrete arkitektur afhænger af use casen. Kontainers API kan bruges til at læse og udveksle relevante filer, metadata og produktdata, som derefter kan indgå i en løsning bygget med Amazon Bedrock.
Ja. Kontainers API giver programmatisk adgang til produktinformation og relaterede data. Disse informationer kan anvendes i en integration, hvor produktdata fra Kontainer indgår i et AI-workflow.
Ja. Amazon Bedrock Knowledge Bases er udviklet til at forbinde generative AI-applikationer med egne datakilder og understøtter Retrieval-Augmented Generation (RAG). Hvordan Kontainer-data indgår, afhænger af den konkrete integrationsarkitektur.
Ja. Amazon Nova-modeller kan anvendes via Amazon Bedrock. Ved at kombinere Bedrock med Kontainers API kan I bygge løsninger, hvor relevante data fra Kontainer indgår i workflows med Nova-modeller.
Amazon Bedrock understøtter en lang række foundation models, herunder Amazon Nova samt modeller fra andre AI-udbydere. Det betyder, at en integration ikke behøver at være bundet til én bestemt AI-model.
Det afhænger af virksomhedens behov. Eksempler er AI-baseret søgning, produkttekster, oversættelser, opsummeringer, produktberigelse, interne AI-assistenter og automatiserede workflows baseret på produktdata og digitale assets fra Kontainer.