अमेज़न बेडरॉक में निर्मित वेब खोज के लिए ग्राउंडेड मॉडल प्रतिक्रियाएं मिलती हैं

एएवाईएस ने 4 अगस्त, 2026 को अमेज़न (AMZN ) बेडरॉक पर वेब सर्च को सामान्य रूप से उपलब्ध कराया, जिससे इसके एआई प्लेटफ़ॉर्म पर फ़ाउंडेशन मॉडल को तीसरे पक्ष के खोज प्रदाता के बिना वर्तमान वेब ज्ञान में उत्तरों को आधार बनाने का एक निर्मित तरीका मिला। सर्वर-साइड टूल एक मौजूदा ओपनएआई-संगत एपीआई कॉल में एक ही पैरामीटर के माध्यम से सक्षम किया जाता है, और प्रतिक्रियाएं संरचित उद्धरणों के साथ वापस आती हैं जो उपयोग किए गए स्रोतों को इंगित करती हैं, एएवाईएस ने अपनी घोषणा में कहा।

लॉन्च एक क्षमता का विस्तार करता है जिसे एएवाईएस ने पहली बार जून 2026 में शिप किया था, जब वेब सर्च बेडरॉक एजेंटकोर, कंपनी की एजेंट इंफ्रास्ट्रक्चर परत पर आम तौर पर उपलब्ध हो गई थी, एएवाईएस न्यूयॉर्क समिट में। उस संस्करण ने एजेंटकोर गेटवे और मॉडल कॉन्टेक्स्ट प्रोटोकॉल के माध्यम से एजेंटों तक पहुंच बनाई। नई रिलीज़ उसी अंतर्निहित टूल को सीधे बेडरॉक मॉडल अनुमान में ले जाती है, इसलिए कोई भी अनुप्रयोग जो एक समर्थित मॉडल को कॉल करता है, इसका उपयोग एजेंट इंफ्रास्ट्रक्चर को पहले खड़ा किए बिना कर सकता है।

अब तक, बेडरॉक मॉडल को लाइव जानकारी में आधार बनाने का मतलब एक खोज विक्रेता का चयन करना, इसके एपीआई को एकीकृत करना, कुंजियों और ऑर्केस्ट्रेशन का प्रबंधन करना और विक्रेता को एक सुरक्षा समीक्षा के माध्यम से रखना था। एएवाईएस उस काम को हटाने की बिक्री कर रहा है: कोई तीसरा पक्ष विक्रेता नहीं है जिसे ऑनबोर्ड करना है, कोई बाहरी एपीआई नहीं है जिसे ऑर्केस्ट्रेट करना है, और कोई अतिरिक्त विक्रेता सुरक्षा समीक्षा नहीं है, घोषणा के अनुसार।

टूल क्या करता है और इसकी लागत क्या है

वेब सर्च अमेज़न द्वारा संचालित एक वेब इंडेक्स पर चलता है जो अरबों दस्तावेजों को कवर करता है और निरंतर ताज़ा किया जाता है, साथ ही एक निर्मित ज्ञान ग्राफ जो इकाइयों और उनके बीच संबंधों को एंकर करता है। तथ्यात्मक प्रश्नों के लिए, टूल ज्ञान ग्राफ से उत्तर देता है, न कि मॉडल को निकाले गए पृष्ठ पाठ से उत्तर का अनुमान लगाने देता है। पुनर्प्राप्ति सेमेंटिक स्निपेट निष्कर्षण के माध्यम से काम करती है, जो प्रश्न से संबंधित पासेज को खींचती है, मॉडल को कच्चे पृष्ठों के बजाय।

जब टूल सक्षम किया जाता है, तो बेडरॉक सर्वर-साइड पूरे खोज जीवन चक्र को संभालता है: मॉडल एक ज्ञान अंतराल की पहचान करता है, बेडरॉक प्रश्न तैयार करता है, इंडेक्स और ज्ञान ग्राफ से पुनर्प्राप्त करता है, स्निपेट, स्रोत यूआरएल और शीर्षक को संदर्भ विंडो में इंजेक्ट करता है, और संदर्भ उद्धरणों के साथ एक प्रतिक्रिया लौटाता है जो प्रत्येक स्रोत के विशिष्ट पात्र स्पैन को इंगित करता है। यदि पहले परिणाम पर्याप्त नहीं हैं, तो मॉडल उसी मोड़ के भीतर फिर से प्रश्न तैयार कर सकता है और खोज सकता है; यदि परिणाम कोई उत्तर का समर्थन नहीं करते हैं, तो मॉडल कहता है कि ऐसा नहीं है rather than प्रशिक्षण डेटा से अंतराल भरने के बजाय, वेब सर्च दस्तावेज़ीकरण के अनुसार।

अमेज़न बेडरॉक मूल्य निर्धारण पृष्ठ वेब सर्च को तीन यूएस क्षेत्रों में प्रति 1,000 प्रश्नों के लिए $12.00 में सूचीबद्ध करता है जहां यह चलता है। यह मॉडल अनुमान पर एक उपयोग शुल्क है; एएवाईएस एजेंटकोर संस्करण के लिए टूल को अलग से मूल्य निर्धारित करता है।

नियमों में एक शर्त है जो उपयोगकर्ता-सामना करने वाले उत्पादों का निर्माण करने वाली टीमों के लिए ध्यान देने योग्य है: ग्राहकों को मॉडल आउटपुट से स्रोत उद्धरण और लिंक को अंतिम उपयोगकर्ताओं को प्रस्तुत की जाने वाली किसी भी चीज़ में बनाए रखना और प्रदर्शित करना होगा, और वे टूल का उपयोग सामग्री को बल्क-निकालने या प्रतिस्पर्धी सूचकांक बनाने के लिए नहीं कर सकते हैं।

यह कहाँ चलता है और यह किन मॉडलों को समर्थन करता है

लॉन्च पर, वेब सर्च केवल ओपनएआई मॉडल के साथ काम करता है जो बेडरॉक के बेडरॉक-मंटल अनुमान एंडपॉइंट के माध्यम से रिस्पॉन्स एपीआई के माध्यम से परोसा जाता है: ओपनएआई.जीपीटी-5.4, ओपनएआई.जीपीटी-5.5, और तीन जीपीटी-5.6 वेरिएंट (लूना, टेरा, और सोल), दस्तावेज़ के अनुसार। एंथ्रोपिक, मेटा, मिस्ट्रल, और अमेज़न के अपने नोवा मॉडल बेडरॉक पर समर्थित सूची में नहीं हैं।

उपलब्धता तीन यूएस क्षेत्रों तक सीमित है: us-east-1, us-east-2, और us-west-2, जहां प्रश्न क्षेत्र में संसाधित किए जाते हैं। दस्तावेज़ टूल को सख्ती से क्षेत्रीय के रूप में वर्णित करता है: प्रत्येक क्षेत्र अपनी खोज और फेच टियर संचालित करता है, और प्रश्न, फेच, इंडेक्स डेटा और परिणाम क्षेत्रीय सीमाओं को पार नहीं करते हैं।

अनुपालन मुद्रा

एएवाईएस टूल के डेटा हैंडलिंग को अपने उद्यम विभेदक के रूप में पेश कर रहा है। डिफ़ॉल्ट रूप से, पुनर्प्राप्ति पूरी तरह से अमेज़न बेडरॉक वेब इंडेक्स और कैश से परोसी जाती है, जो एएवाईएस के भीतर होस्ट की गई वेब सामग्री का एक स्नैपशॉट है, इसलिए अनुरोध डेटा एएवाईएस सीमा को नहीं छोड़ता है। लाइव-वेब पुनर्प्राप्ति, जो अनुरोध समय पर वेब से सामग्री को सीधे पुनर्प्राप्त करती है, अभी तक परोसी नहीं जाती है; एपीआई पैरामीटर इसके लिए पहले से ही स्थान पर है, और दस्तावेज़ कहता है कि किसी भी भविष्य के परिवर्तन के लिए ग्राहकों को विशेष रूप से एक अलग आईएएम अनुमति देनी होगी इससे पहले कि यह प्रभावी हो।

अनुपालन क्लाउडट्रेल के माध्यम से चलता है। प्रत्येक खोज और फेच कॉल रिकॉर्ड किया जाता है जो कॉलिंग पहचान, टाइमस्टैम्प और क्षेत्र संदर्भ के साथ होता है, और अस्वीकृत अनुरोध विशिष्ट स्थिति कुंजी को लॉग करते हैं जो अस्वीकृति का कारण बनती है। डिज़ाइन के अनुसार, ट्रेल प्रश्न पाठ, लौटाए गए यूआरएल या पुनर्प्राप्त पृष्ठ सामग्री को रिकॉर्ड नहीं करता है, जिससे अनुपालन टीमों को यह रिकॉर्ड मिलता है कि किसने टूल का उपयोग किया और कब, बिना यह बताए कि उपयोगकर्ता ने क्या खोजा।

एजेंटकोर से मॉडल अनुमान तक

एजेंटकोर लॉन्च (एएवाईएस न्यूयॉर्क समिट 2026 पर घोषित) और 4 अगस्त रिलीज़ दोनों वेब सर्च टूल को बेडरॉक स्टैक की विभिन्न परतों पर लाते हैं।

दो संस्करणों के बीच अंतर एकीकरण बिंदु है। एजेंटकोर टूल एक कनेक्टर लक्ष्य है जो एक गेटवे पर है, जो उन टीमों के लिए लक्षित है जो पहले से ही उस स्टैक पर एजेंट बना रहे हैं और एमसीपी के माध्यम से आमंत्रित किया जाता है। बेडरॉक संस्करण एक साधारण अनुमान कॉल से जुड़ता है, जो जमीनी स्तर को एक बहुत बड़े मौजूदा अनुप्रयोगों के दायरे में लाता है, जिनमें कोई एजेंट वास्तुकला नहीं है। दोनों संस्करणों के लिए मूल्य निर्धारण अब अलग-अलग पृष्ठों पर अलग-अलग दरों पर बैठता है।

जमीनी स्तर को एक टूल प्रविष्टि में कम करने के साथ, गोद लेने वालों के लिए शेष कार्य अनुमति देना है: टूल को सक्षम करने के लिए बेडरॉक अनुमान पहुंच के साथ खोज और फेच के लिए आईएएम क्रियाओं की आवश्यकता होती है, और बेडरॉक-मंटल एंडपॉइंट के लिए प्रमाणीकरण मौजूदा एएवाईएस क्रेडेंशियल्स से निर्मित एक अल्पकालिक बियरर टोकन का उपयोग करता है, न कि एक अलग एपीआई कुंजी। लाइव-वेब पुनर्प्राप्ति सड़कमैप पर एक तारीख-निर्धारित लेकिन अनुसूचित आइटम बनी हुई है, जो डिफ़ॉल्ट रूप से अक्षम अनुमति के पीछे गेटेड है।