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亚马逊推出Amazon Q:一款面向企业的人工智能聊天机器人_亚马逊的人工智能alexa

发布时间:2023-11-29 11:27:58  来源:互联网     背景:

11 月 29 日消息:在当地时间今天早上的拉斯维加斯举行的亚马逊 re:Invent 大会上,亚马逊宣布推出一款面向 AWS 客户的 AI 驱动聊天机器人 Q。现已公开预览,起始价格为每用户每年 20 美元,Q 能够回答诸如如何使用 AWS 构建网络应用程序?等问题。Q 基于 17 年的 AWS 知识训练,能够提供一系列可能的解决方案,并解释为何考虑其提议。

AWS 首席执行官 Adam Selipsky 在舞台上表示:您可以轻松地与 Q 聊天、生成内容并采取行动,这一切都基于对您的系统、数据仓库和操作的理解。

AWS 客户可以通过连接 Q 到组织特定的应用程序和软件,如 Salesforce、Jira、Zendesk、Gmail 和 Amazon S3 存储实例,来配置并定制 Q。Q 索引所有连接的数据和内容,从而学习有关企业的方方面面,包括其组织结构、核心概念和产品名称。

通过网络应用程序,公司可以要求 Q 分析,例如,客户在哪些产品特性上遇到困难以及可能的改进方式——或者类似于 ChatGPT,上传文件(Word 文档、PDF、电子表格等)并就该文件提出问题。Q 依靠其连接、集成和数据(包括业务特定数据)来提出回答并附上引用。

Q 不仅仅是回答问题那么简单。这个助手可以生成或总结内容,如博客文章、新闻稿和电子邮件。通过一系列可配置的插件,Q 还可以代表用户采取行动,如自动创建服务票据、通知 Slack 中的特定团队和更新 ServiceNow 中的仪表板。

为防止错误,Q 要求用户在执行操作之前进行检查,并链接到结果进行验证。

Q 可通过 AWS 管理控制台和上述网络应用程序以及现有聊天应用程序(如 Slack)访问,对 AWS 及其提供的产品和服务有深入了解。亚马逊表示,Q 能够理解 AWS 上应用程序工作负载的细微差别,提出针对不同需求的 AWS 解决方案。

AWS 首席执行官 Adam Selipsky 在台上以依赖高性能视频编码和转码的应用程序为例。问及适合该应用的最佳 EC2 实例时,Q 将提供考虑性能和成本因素的列表。

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Selipsky 说:我真的相信这将是革命性的,他指的是 Q。我们希望让从事各种工作的不同类型的人从亚马逊 Q 中受益。

亚马逊人工智能服务

Q 还可以解决诸如网络连接问题之类的问题,分析网络配置并提供修复步骤。

与此同时,Q 与 CodeWhisperer,亚马逊的一项服务,可以生成和解释应用程序代码相结合。在受支持的 IDE(例如,亚马逊的 CodeCatalyst)中,Q 可以生成测试来对软件进行基准测试,这些测试基于客户的代码知识。Q 还可以创建实施软件中新功能的初步计划和文档,或转换代码和升级代码包、仓库和框架——这些计划随后可以使用自然语言进行细化和执行。

Selipsky 表示,亚马逊内部的一个小团队使用 Q 将大约 1000 个应用程序从 Java 8 升级到 Java 17,并在短短两天内测试这些应用程序。

目前,Q 的代码转换功能仅支持将 Java 8 和 Java 11 应用程序升级到 Java 17(.NET Framework 到跨平台.NET 即将推出),而 Q 的所有与代码相关的功能——包括代码转换——都需要 CodeWhisperer Professional 订阅。目前尚无消息表明订阅要求将发生变化。

亚马逊表示,它还在将 Q 构建到其第一方产品中,如 AWS Supply Chain 和 QuickSight,一项业务分析服务。在 QuickSight 中,Q 可以为业务报告提供可视化选项,自动重新格式化它们,或回答关于报告中引用或包含的数据的问题。在 AWS Supply Chain 中,Q 可以回应诸如是什么导致了我的货运延迟?的查询,并提供最新分析。

Q 还正在融入亚马逊的联系中心软件 Amazon Connect。现在,得益于 Q 的支持,客户服务代理可以获得对客户问题的建议回答,以及相关支持文章的建议操作和链接,而无需在文本栏中输入这些客户问题。Q 还生成了通话后摘要,主管可以用来跟踪后续步骤。

Selipsky 在主题演讲中多次强调,Q 提供的答案和采取的行动是完全可控和可过滤的。Q 只会返回用户有权查看的信息,管理员可以限制敏感主题,必要时让 Q 过滤掉不适当的问题和答案。

为了减轻幻觉(即 Q 可能发明事实的情况,这是生成式 AI 系统的常见问题),管理员可以选择让 Q 仅从公司文件中提取信息,而不是来自任何底层模型的知识。驱动 Q 的模型——Bedrock,亚马逊的 AI 开发平台的模型混合体,包括亚马逊自家的 Titan 系列——不会在客户数据上进行训练,Selipsky 说。

这些要点无疑是针对那些因责任和安全原因而对采用生成式 AI 持谨慎态度的公司而言的。已经有超过十几家公司对 ChatGPT 发布了禁令或限制,表达了对通过聊天机器人输入的数据可能如何使用以及数据泄露风险的担忧。

Selipsky 说:如果您的用户在没有 Q 的情况下无权访问某些内容,那么他们在使用 Q 时也不能访问。Q 理解并尊重您现有的身份、角色和权限……我们永远不会使用 [商业内容] 来训练底层模型。

除了重视隐私外,Q 在许多方面似乎是亚马逊对微软 Azure Copilot 的回应——后者又是微软对谷歌云中 Duet AI 的回应。Azure Copilot 和 Duet AI 都采取聊天驱动的助手形式,为云客户提供应用程序和环境的配置建议,并通过识别潜在问题——以及解决方案——帮助解决问题。

但 Q 似乎更为全面,涉及广泛的商业智能、编程和配置用例。Constellation Research 的创始人兼首席分析师 Ray Wang 表示,他认为这是迄今为止 re:Invent 大会上最重要的产品发布。

这是为了用人工智能武装开发人员,以便他们取得成功,他说 —— 这是一个需要提出的重要说明,考虑到根据至少最近的一项调查显示,许多尝试生成式人工智能的公司都在努力寻找业务用例并克服构思不当的实施。

现在,企业们只需要看看 Q 是否像亚马逊所说的那样有效。


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