亞馬遜(Amazon)旗下Amazon Web Services(AWS)在2023 re:Invent全球大會上宣布推出Amazon Q,這是一種新型的生成式AI助理,專門用於滿足辦公需求,且可以根據客戶業務進行訂製。

基於客戶自身的資訊儲存庫、程式碼和企業系統,客戶可以快速獲得複雜問題的相關答案、生成內容並採取行動。Amazon Q為員工提供資訊和建議,幫助簡化任務、加速決策及解決問題,並激發創意和企業創新。Amazon Q是為了滿足企業級客戶嚴格要求而特別打造,可以根據企業既有的人員、角色和權限對每個用戶交互進行客製化。此外,沒有任何客戶內容會被用於訓練Amazon Q的底層模型。不論是在協助客戶用AWS服務進行程式開發、連接內部資料和系統,還是運用AWS工具實現商業智慧(Business Intelligence,BI)、客服中心和供應鏈管理,Amazon Q都是良好的生成式AI助理,能夠幫助各個行業、各種規模的企業安全地使用生成式AI。Amazon Q已向客戶提供預覽版,Amazon Connect中的Amazon Q已正式推出,AWS Supply Chain中的Amazon Q即將推出。

AWS資料庫、資料分析和機器學習全球副總裁Swami Sivasubramanian表示:「生成式AI有潛力推動技術變革,進而重塑人們的一切行為模式,無論是資訊搜尋,還是以全新的方式編寫和建構應用程式。AWS在生成式AI三層堆疊包括專門建構的基礎設施、工具和應用程式,每一層都提供解決方案幫助客戶更好地運用生成式AI。AWS的初衷和原則便是讓複雜、昂貴的技術能被各種規模和擁有不同技術能力的客戶使用,降低技術應用的門檻,並從一開始就秉持資料優先的原則和內建企業級安全和隱私保障。無論客戶是在AWS上進行建構、使用內部資料和系統,還是應用一系列資料和業務應用程式,Amazon Q都能提供強大的生成式AI的支援。Amazon Q是我們生成式AI堆疊應用層的強大服務,為每個企業都開拓了新的可能性。」

生成式AI聊天應用程式激發了人們的想像空間,但還不能作為解決方案應用在工作中。具體來說,這些聊天應用程式不了解企業的業務、資料、客戶、營運和員工,例如員工的工作、與什麼人互動、應用什麼資訊以及有什麼權限。此外,這些聊天應用程式也沒有設計企業所需的安全和隱私功能,無法保障員工在工作中能安全使用。企業不得不在建構AI助理後,再新增這些功能,這遠不如在設計之初就將安全性納入考量。這就是AWS打造Amazon Q的原因,期望客戶讓每位員工充分發揮生成式AI的優勢。

如今,開發者和IT人員需要跟上最新的技術發展,快速設計和完成新功能,管理應用程式和工作負載端到端的生命週期,並在維護既有產品和建構新功能之間的優先順序取得平衡。這些都需要開發者和IT人員大量投入,分散了他們的專注力。無論是想回答一個簡單的問題(例如某個特定功能如何工作),還是一個專業的問題(例如為工作負載尋找最佳的Amazon EC2實例),客戶都需要花費大量時間閱讀技術文檔、查看公共論壇、與同事交流。應用程式啟動並運行後,客戶也需要投入額外的時間和資源來維護,例如對網路連線問題進行故障排除,需要客戶快速診斷問題,確保資源之間正確連接,並檢查網路配置的詳細資訊,有時甚至可能沒有團隊成員的指導或幫忙。在整合式開發環境(IDE)中,接手專案的開發者必須花時間研究以前編寫的程式碼,以了解底層程式設計邏輯。無論什麼專案,開發者都需要不斷排除錯誤、編寫測試、優化程式碼,這讓他們沒有時間建構新功能。在這些步驟中,開發者和IT人員時而查看AWS管理主控台,時而閱讀技術文檔,時而在IDE中編寫程式碼,時而與同事交流,沒有一個統一的來源來回答各個步驟中遇到的問題。

Amazon Q由AWS積累了17年的知識和經驗訓練而成,改變了開發者和IT人員在AWS上建構、部署、維護應用程式及工作負載的方式。客戶可以透過AWS管理主控台、文檔頁面、IDE、Slack 或其他合作廠商的對話應用程式使用Amazon Q。Amazon Q是AWS完善架構框架、最佳實踐、文檔和解決方案使用模式的專家,使客戶能夠更輕鬆地探索新服務和功能、學習不熟悉的技術、建構解決方案、發現問題、升級應用程式等,而且能夠更快上手。客戶可以詢問AWS產品相關問題(例如什麼是Amazon Bedrock代理功能?),搜尋AWS服務的運作方式(如Amazon DynamoDB表擴展的極限是什麼?),尋找架構解決方案的最佳方式(如建構事件驅動架構的最佳實踐是什麼?)或辨別滿足特定需求的最佳服務(如在AWS上建構Web應用程式有哪些方法?),這些都能夠獲得明確的指導和解答,Amazon Q會給予確切答案並列出引用出處。客戶可以追問任何問題,都能獲得完整的答案,找到工作負載的最佳選項,獲得基本操作步驟的指導,並立即開始建構。客戶也可以使用Amazon Q為工作負載選擇最佳EC2實例,客戶可以指示「幫我找到合適的EC2實例,為我的遊戲應用程式部署具有最高效能的影片程式碼工作負載。」Amazon Q將提供一系列實例以及使用每個實例的原因。如果要排除EC2或Amazon Simple Storage Service (Amazon S3)配置錯誤等問題,客戶只需在AWS控制台按下「Amazon Q除錯」按鈕即可讓Amazon Q找到錯誤並提出修復建議。客戶還可以透過詢問「為什麼我無法從筆記型電腦連接到我的EC2實例?」等問題來排除網路問題。Amazon Q將分析客戶的端到端網路配置並提供診斷(如該實例似乎處在私有次級網路中,因此需要建立公共訪問)。

客戶透過Amazon CodeWhisperer的IDE也可以使用Amazon Q。Amazon Q已經結合建構軟體的專業知識與對客戶程式碼的理解,開發者可以透過問問題使用Amazon Q解釋具體的程式設計邏輯(例如向我提供此應用程式的功能及其工作原理的描述),Amazon Q將提供程式碼使用哪些服務以及不同功能的詳細資訊(例如此應用程式正在建構一個工單支援系統,應用了Python Flask和AWS Lambda),並描述應用程式的核心功能、運作方式等。Amazon Q還可以幫助開發人員調整、測試和優化程式碼。開發人員只需指示Amazon Q(例如優化我選擇的DynamoDB查詢),Amazon Q會用自然語言提供建議,並附上開發人員可以一鍵應用的程式碼。

此外,Amazon Q使開發者能夠運用強大的功能來解決常見的挑戰,進一步簡化和加速應用程式開發。如果開發者想要在應用程式增加新功能,需要耗時擬定計畫、思考程式設計邏輯、編寫程式碼和測試、將其整合到應用程式中、在數千行程式碼中修修補補。借助Amazon Q的快速開發功能,開發者可以獲得指導和幫助,並自動化大部分的端到端流程。首先,開發者只需用幾句話向Amazon Q描述想要的功能,Amazon Q就能擬定計畫、編寫程式碼,並在程式碼庫中進行所有必要的更新,而開發者只需查看建議、提出問題、進行調整並批准更新。客戶也可以在Amazon CodeCatalyst中使用此功能,只需提出問題與功能描述,簡單的操作即可將其從Amazon CodeCatalyst傳送給Amazon Q。然後,Amazon Q便會執行相同的規劃、生成程式碼和整合功能的流程,自動擬定更新需求並請求批准。

企業的大量資料分布在多個文檔、系統和應用程式中。從財務、人力資源、市場推廣到銷售,員工每週都會花費數小時搜尋內部資訊、拼湊分析報告、撰寫報表、製作簡報,並針對不同客戶或受眾調整內容。生成式AI可以幫助處理這些工作,但目前可用的通用解決方案沒有連接內部資源,且不了解公司的現有人員、角色和權限,也就不能確定員工能存取哪些資料。公開可用的解決方案還可能使用輸入和輸出的資料進行訓練,導致公司面臨安全和隱私的風險。為此,一些企業徹底禁止這些解決方案。雖然部分生成式AI解決方案在設計之初就與一些特定的工具配合使用,但也僅能與這些工具合作,並且不能擴展到企業的所有系統和應用程式。基於這些障礙,員工無法充分發揮生成式AI的潛力。

客戶可以透過Amazon Q連接業務資料、資訊和系統,使任何企業都可以打造服務自己業務的生成式AI助理。此AI助理可以為員工提供量身訂製的對話、解決問題、生成內容並採取相關行動。Amazon Q內建40多個熱門資料來源的連接器,包括Amazon S3、Dropbox、Confluence、Google Drive、Microsoft 365、Salesforce、Service Now和Zendesk,以及提供自訂連接器的選項。連接的內部知識庫和應用程式可以幫助員工集思廣益、整合資訊。當Amazon Q整合所有連接的資訊,客戶準備部署自己的助理時,Amazon Q會生成一個網路應用程式,讓員工透過現有的身份驗證系統使用。Amazon Q使用身份驗證系統來理解使用者、職責以及系統權限,因此員工可以詢問詳細的問題,並僅獲得有權查看的資料。員工可以詢問Amazon Q以往需要在不同資料來源中搜尋的事情(例如最新的logo使用指南是什麼?),Amazon Q將整合相關內容,分享答案和來源。Amazon Q也可以簡化日常交流,幫助員工進行如生成部落格文章、摘要文檔、草擬電子郵件和設計會議議程等任務。員工還可以使用Amazon Q在Jira、Salesforce、ServiceNow和Zendesk等熱門系統中完成任務。例如,員工可以指示Amazon Q在Jira中打開一個工作項目或在Salesforce中建立一個案例。

Amazon Q提供的答案和洞察準確且忠於客戶提供的資料和知識庫,客戶可以使用額外的控制來限制主題或資料來源,並使用關鍵字過濾問題和最終答案,管理員還可以將特定的回應限制給特定的員工。例如,可以設定Amazon Q只對安全團隊的安全相關問題進行回應,或者只從公司的內部索引中提取與人員相關的答案。

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