Prompt simples
Use para resumo, classificação, reescrita e extração quando há pouco contexto proprietário. Valide saída, custo por tarefa, limites de prompt, logs e fallback antes de expor usuários.
AWS Generative AI Competency
Amazon Bedrock em produção, não só em POC
Ajudamos equipes que já operam na AWS a decidir quando usar RAG, Knowledge Bases, agentes, guardrails e qual modelo faz sentido em cada fluxo, com arquitetura segura, mensurável e custo previsível.
Decisões de produção
Antes de escolher uma arquitetura Bedrock
Acesso ao modelo
Modelo, região e inferência
Qual família de modelos atende à tarefa, como Claude, Llama, Titan ou outro modelo suportado pelo Bedrock? O modelo está disponível na região preferida ou a carga exige cross-Region inference?
Conhecimento
Retrieval ou prompt direto
O fluxo precisa de Knowledge Bases, RAG customizado, prompts diretos ou nenhuma recuperação? Quais fontes são autoritativas e como serão atualizadas?
Controles
Guardrails e camada da aplicação
O que Guardrails deve tratar e o que precisa ser imposto na aplicação: permissões, PII, recusas, limites de ferramentas e aprovação humana?
Operação
Custo e qualidade por fluxo
Como o time medirá custo por resposta, documento ou ticket, latência, retries, fallback, logs, traces e qualidade da avaliação?
Depois da POC
Por que times chamam a Elevata nessa virada
Montar uma prova de conceito com Bedrock é a parte simples. O desafio real começa quando entram permissões antes da recuperação, guardrails combinados com controles da aplicação, avaliação antes do rollout, custo por fluxo e responsabilidade clara depois do lançamento.
Oferta inicial
Revisão de arquitetura, não conversa genérica
Traga o caso de uso, a POC ou o problema de custo. A revisão deve sair com caminho recomendado, riscos, lacunas de dados, padrão Bedrock ou alternativa mais adequada, e próximos artefatos para produção.
Entrega
O que uma entrega Bedrock de produção inclui
- 1
1. Revisão de caso, dados e risco
Mapeamos fluxo, fontes autorizadas, permissões, PII, região, LGPD/PIPEDA quando aplicável, métrica de sucesso e custo do erro antes de escolher o padrão.
- 2
2. Arquitetura e critérios de decisão
Definimos prompt, Knowledge Bases, RAG customizado, agentes, revisão humana, modelo, fallback, telemetria, orçamento e conjunto de avaliação.
- 3
3. Piloto endurecido
Construímos o primeiro fluxo com logs, rastreamento, guardrails, autorização da aplicação, teste de falhas, limites de ferramenta e medição de custo por tarefa.
- 4
4. Lançamento e handoff
Entregamos backlog, runbook, critérios de avaliação, responsabilidades, painéis de custo/qualidade e plano de melhoria para o time operar depois do lançamento.
Matriz de arquitetura
Escolha o padrão Bedrock antes de implementar
O padrão certo depende de fontes, risco, custo por fluxo, necessidade de ferramentas e responsabilidade humana. Use estes blocos como guia para a primeira revisão.
Knowledge Bases ou RAG customizado
Use quando respostas precisam estar ancoradas em documentos, políticas, contratos, tickets ou conteúdo interno. Decida qualidade de dados, divisão em trechos, permissões antes da recuperação, citações, atualização e avaliação.
Agentes e chamadas de ferramenta
Use quando a IA precisa consultar APIs, criar registros, abrir tickets ou orquestrar etapas. Exige permissões por ferramenta, aprovação para ações sensíveis, rastreamento, contingência e testes de falha.
Revisão humana no fluxo
Use em fluxos legais, financeiros, saúde, suporte crítico ou decisões que impactam clientes. O modelo recomenda, classifica ou prepara; uma pessoa aprova, corrige ou rejeita.
Bedrock vs SageMaker vs inferência própria
Bedrock acelera modelos gerenciados, guardrails e integração AWS. SageMaker faz sentido para MLOps e maior controle. Inferência própria pode vencer quando escala, custo ou restrição de deployment justificam a operação.
Custos, avaliação e operação
Antes do lançamento, defina conjunto de avaliação, custo por resposta/documento/ticket, orçamento, telemetria, retenção de logs, rollback, dono do modelo e cadência de revisão.
35%
redução de custo de inferência documentada em workload agentic
5
padrões de decisão: prompt, Knowledge Bases, RAG, agentes e revisão humana
GenAI
Competência AWS em IA Generativa aplicada a produção
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Amazon Bedrock no Canadá
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Amazon Bedrock em Toronto
Workshops e arquitetura Bedrock para equipes de Toronto/GTA.
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Amazon Bedrock no Brasil
Arquitetura Bedrock com atenção a LGPD, logs e região São Paulo.
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Amazon Bedrock em São Paulo
Bedrock para empresas de São Paulo com cargas de trabalho na AWS.
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Custos do Amazon Bedrock
Projete prompts, RAG e modelos com custos previsíveis.
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Claude no Bedrock para o Canadá
Avalie Claude, RAG, privacidade e perfis de inferência entre regiões (CRIS) para cargas de trabalho canadenses.
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Modernização de Dados na Nuvem
Fundação de dados necessária para alimentar modelos de IA.
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Perguntas frequentes
O que as pessoas perguntam sobre Consultoria Amazon Bedrock?
Qual consultoria AWS é adequada para um orçamento de implementação Bedrock?
A consultoria certa consegue traduzir orçamento em escopo técnico: caso de uso, dados, permissões, modelo, avaliação, segurança, custo por fluxo e handoff. Para Bedrock, priorize experiência em produção, não apenas demos de IA generativa.
Amazon Bedrock é sempre a melhor opção?
Não. Em muitos cenários, Bedrock é o caminho mais rápido para colocar IA generativa na AWS sem gerenciar infraestrutura de modelo. Mas SageMaker ou inferência com modelos open-weight podem fazer mais sentido por custo em escala, controle de modelo, MLOps ou restrições específicas de deployment.
Já temos uma POC. Por que trazer um parceiro agora?
Porque POC valida possibilidade; produção exige sustentação. É nessa virada que entram permissões antes do RAG, fallback, avaliação, auditoria, custo por fluxo, monitoramento, governança de mudanças e handoff para o time operar com segurança.
Quanto tempo leva uma implementação Bedrock?
Uma revisão focada pode levar dias. Um piloto estreito costuma caber em poucas semanas quando dados, dono do processo e métrica estão claros. Produção com RAG, agentes, integrações, segurança, observabilidade e handoff costuma exigir fases com critérios de avanço, não uma promessa fixa de prazo.
Como estimar custo de Bedrock?
Estimamos custo por resposta, documento, ticket ou fluxo. O cálculo inclui modelo, tokens, contexto recuperado, embeddings, chamadas de ferramenta, retries, fallback, testes, logs e volume esperado. A decisão correta é custo por unidade de trabalho, não apenas custo por token.
Meus dados ficam seguros com Bedrock?
Bedrock oferece controles importantes, mas segurança em produção também depende da sua aplicação: IAM, criptografia, PrivateLink quando aplicável, autorização antes da recuperação, tratamento de PII, logs, retenção, guardrails, auditoria e revisão humana para fluxos sensíveis.
O que recebemos depois da revisão de arquitetura?
O objetivo é sair com uma recomendação defendável: padrão Bedrock ou alternativa, riscos, lacunas de dados, decisões de região, modelo de custo, critérios de avaliação, controles de segurança e próximos artefatos para piloto ou produção.
Revisão de arquitetura
Traga seu caso, POC ou problema de custo
Nós ajudamos a decidir o que vale manter, o que precisa mudar e se Amazon Bedrock é realmente o melhor caminho para colocar esse fluxo em produção.
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