Orca übersetzt natürliche Sprache mit Bedrock in Cloud-Sicherheitsabfragen
Discovery AI wandelt Fragen in Alltagssprache in Sonar-Filter um. Laut AWS sanken Abfragekosten um 90 Prozent, Eingabe-Tokens um 93 Prozent und die Latenz um 75 Prozent gegenüber dem ersten Entwurf.
Zeitraum der Quellenprüfung: 2026-10-13
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Orca Security entwickelte gemeinsam mit AWS Discovery AI als natürlichsprachliche Schnittstelle zu seinem Sonar-Sicherheitsgraphen, der mehr als 900 Cloud- und Anwendungsressourcenmodelle abdeckt. Das Werkzeug verarbeitet eine Frage in einer schema-bewussten Pipeline und erstellt gültige Sonar-Abfragen. Dazu gehören die Auswahl passender Schemata, das Abrufen von Beispielen und die Prüfung der erzeugten Filter.
Der technische AWS-Beitrag vom 13. Oktober berichtet, dass der erste Prototyp das gesamte Schema in einen großen Prompt lud und etwa zwei Millionen Eingabe-Tokens je Arbeitslast sowie rund 60 Sekunden Antwortzeit benötigte. Das Produktivsystem verarbeitet täglich Tausende Abfragen mit ungefähr 15 Sekunden Antwortzeit. AWS nennt gegenüber dieser Ausgangsversion Rückgänge von 93 Prozent beim Tokenverbrauch, 90 Prozent bei den Kosten und 75 Prozent bei der Latenz; es handelt sich um interne Vergleiche von Orca.
Daten
Veröffentlichung des technischen AWS-Beitrags
AWS beschrieb am 13. Oktober, wie Orca Discovery AI natürlichsprachliche Sicherheitsfragen in Sonar-Filter umwandelt.
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Veröffentlichung des technischen AWS-Beitrags
AWS beschrieb am 13. Oktober, wie Orca Discovery AI natürlichsprachliche Sicherheitsfragen in Sonar-Filter umwandelt.
Methodik
Das Datum entspricht dem Veröffentlichungsdatum der AWS-Primärquelle; ein dort nicht genanntes Start- oder Einführungsdatum wird nicht abgeleitet.
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