Octave Reliance基于Amazon Bedrock构建安全多租户AI基础架构

Octave Reliance 在亚马逊云科技上为超过 14,000 个客户构建了基于 Amazon Bedrock 的多租户 AI 基础架构，以解决受监管行业（如医疗器械、制药）中敏感质量记录的数据隔离与检索难题。该方案通过 Cohere Embed v4 模型将 20 亿份文档向量化，并实现了每租户独立的向量存储，确保不同客户间的数据绝对隔离。 核心工程细节在于其三层架构设计：数据准备层利用 Cohere Embed v4 处理多模态和跨语言内容，并通过配置 512 维输出而非默认的 1536 维来降低存储成本；执行层采用 Amazon Bedrock AgentCore 的 MicroVM 会话机制，实现硬件级别的运行时隔离，每个用户会话拥有独立的 CPU、内存和文件系统；防护层则应用了两次 Amazon Bedrock Guardrails，分别在输入过滤和输出过滤阶段拦截提示词注入等攻击。此外，系统通过 Step Functions 编排 Lambda 函数并行处理文档解析，单租户日处理能力达 140 万份文档。 该架构已支撑“投诉分诊助手”投入生产运行三个月，将单次调查的处理时间从 4-6 小时缩短至分钟级，并将新 AI 功能的部署周期缩短了 50%。事实层面，该方案证明了在严格合规要求下，通过基础设施层面的隔离而非应用代码逻辑，可以有效平衡 AI 效率与数据安全。推断层面，这种模式可能成为高价值 SaaS 平台引入生成式 AI 的标准范式，特别是对于涉及 PII 或商业机密的企业级应用。猜测层面，随着更多垂直领域（如审计就绪监控、预测性质量风险评分）的扩展，该架构的通用性将进一步验证，但其维护成本是否随租户规模线性增长仍需观察。