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Amazon Bedrock 新增內建網頁搜尋

閱讀原文： AWS Machine Learning Blog
#web-grounding#server-side-tools

了解如何不依賴第三方搜尋整合，將最新網路資訊加入 Bedrock 模型。

30 秒速覽

有什麼變化

Web Search 現已在 Amazon Bedrock 正式全面開放。

為什麼重要

原生網路 grounding 可降低 AWS 團隊建置檢索增強型 AI 應用時的整合與安全負擔。相較於完全依賴模型的靜態知識，這也可能更容易取得最新資訊。

下一步行動

在 Amazon Bedrock 測試環境中透過 OpenAI Responses API 啟用 Web Search，製作一個具備網路 grounding 的回應流程原型。

誰應關注：Developers & AI Engineers

關鍵要點

  • •Web Search 現已在 Amazon Bedrock 正式全面開放。
  • •這項伺服器端工具可使用最新網路資訊為基礎模型回應提供依據。
  • •開發者可透過 OpenAI Responses API 啟用，無須整合第三方搜尋服務。

深度解析

本篇為 AI 生成分析，非原文內容。

增強重點摘要

  • •Amazon Bedrock 的 Web Search 功能整合了 Amazon Titan 模型系列，並針對即時資訊檢索進行了專門的語意優化。
  • •該服務支援引用來源（Citations）功能，能自動在回應中標註資訊來源網址，提升生成內容的可信度與可追溯性。
  • •開發者可透過 Bedrock 的 API 參數設定，自定義搜尋範圍與過濾條件，以符合特定產業的安全合規需求。
  • •此功能採用了 AWS 託管的搜尋基礎設施，確保資料在處理過程中符合 AWS 的隱私與安全標準，無需將數據傳輸至外部搜尋引擎。
  • •該工具支援多語言搜尋，能自動處理跨語言查詢並將搜尋結果整合至模型的回應中。

競品分析

基礎架構
Amazon Bedrock Web Search
AWS 託管與安全整合
Google Vertex AI Search
Google Search 索引
OpenAI SearchGPT
Bing 搜尋引擎
隱私保護
Amazon Bedrock Web Search
企業級 AWS 安全合規
Google Vertex AI Search
Google Cloud 安全標準
OpenAI SearchGPT
OpenAI 企業隱私條款
整合難度
Amazon Bedrock Web Search
低 (原生 API 整合)
Google Vertex AI Search
中 (需配置 Data Store)
OpenAI SearchGPT
中 (需 API 串接)

技術深入

  • 採用 RAG (Retrieval-Augmented Generation) 架構，將搜尋結果作為上下文注入模型提示詞 (Prompt)。
  • 支援自動化資訊摘要與去重機制，減少模型處理冗餘搜尋結果的負擔。
  • 透過 AWS 內部網路進行低延遲的搜尋請求，優化了從搜尋到生成的回應時間 (TTFT)。
  • 支援與現有的 Bedrock Knowledge Bases 結合，實現內部知識庫與公開網路資訊的混合檢索。

前景展望基於引用來源的 AI 分析

企業級 AI 應用將大幅降低對外部搜尋 API 的依賴。
內建搜尋功能消除了第三方供應商的安全審查成本與合規風險，將促使更多企業在 Bedrock 上部署即時資訊應用。
AI 搜尋市場將轉向以隱私為核心的垂直整合模式。
隨著 AWS 等雲端巨頭將搜尋功能內建化，強調數據不出域的搜尋解決方案將成為企業採購的主流。

時間線

2023-04
Amazon Bedrock 正式發布，提供基礎模型託管服務。
2023-11
Amazon Bedrock 推出 Knowledge Bases，支援企業內部數據檢索。
2025-05
AWS 開始在預覽版中測試整合即時網路搜尋功能的 Bedrock 模型。
2026-08
Amazon Bedrock Web Search 正式全面開放 (GA)。
閱讀原文： AWS Machine Learning Blog

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