亞馬遜云科技全面發力生成式AI領域,Amazon Q 或重塑未來工作方式?
原創近日,亞馬遜云科技在2023 re:Invent全球大會上圍繞底層基礎設施、生成式人工智能(AI)、數據戰略等推出了一系列新服務及功能,以創新性的技術重塑幫助客戶加速創新。
特別值得一提的是,亞馬遜云科技全面發力生成式 AI 領域,推出了面向企業級生成式 AI 的一系列新服務及功能,包括全新的新型生成式AI助手Amazon Q,Amazon Bedrock更多的模型選擇和全新強大功能以及 Amazon SageMaker 助力規模化開發應用模型的五大新功能等等,都能幫助企業更輕松、安全地構建和應用生成式AI。
其中, Amazon Q 格外備受關注。Amazon Q是一種新型生成式AI助手,可以根據用戶的業務進行定制,專門用于滿足辦公需求。Amazon Q 可以基于企業自身的信息存儲庫、代碼和企業系統,幫助企業員工快速獲得復雜問題的相關答案、生成內容并采取行動。無論企業是在亞馬遜云科技上進行構建、使用企業內部數據和系統,還是使用亞馬遜云科技應用程序實現商業智能(BI)、聯絡中心和供應鏈管理,Amazon Q 都是良好的生成式AI助手。
不過市面上已經推出了許多生成式AI助手,也可以接入到企業中。那么 Amazon Q 的定位和優勢在哪里?如何在激烈的競爭中脫穎而出?
企業級生成式 AI——Amazon Q 帶你感受全新工作體驗
在詳細闡述 Amazon Q 的定位和優勢前,許多人會有一個疑問:為什么企業要付費使用企業級生成式 AI,而不是使用免費的個人版本進行辦公?簡單來說,企業級生成式 AI 能夠提供與企業內部結合的能力。Amazon Q 便能很好地與企業結合。
什么是與企業結合?首先是與企業業務結合,Amazon Q 可以與企業的私有知識庫進行互聯,為企業內部創造價值。
另外是與業務人員結合,Amazon Q 不僅能幫助開發者,也能幫助企業商業智能的業務人員和客服人員,還能幫助使用 Amazon Supply Chain、Amazon Connect 等對外服務的用戶,從而提升業務的智能性和效率。尤其是對于開發者來說, Amazon Q 已經實現應用落地,比如在幾天內將一千多個 JAVA 應用從 JAVA8 升級到 JAVA17。
這意味著 Amazon Q 是基于企業已有的工作流程、角色分工和權限為企業提供定制化服務,從而快速幫助企業適應并應用 Amazon Q。
這便是企業級生成式AI,也是 Amazon Q 的優勢之一。
Amazon Q 是亞馬遜云科技積累了 17 年知識和經驗訓練而成的產品。當亞馬遜云科技其他產品的知識庫與 Amazon Q 打通后,Amazon Q 將會成業內的“資深專家”,不論是回答基礎問題,或是回答亞馬遜云科技產品的相關問題,它都能快速且準確地給出答案。同樣,這個能力也可以與各行各業的企業內部知識庫結合。
更值得一提的是,Amazon Q 與不同產品的結合能力非常強大,不論是與內部的Amazon S3、亞馬遜云科技數據庫服務,還是與外部的 Salesforce、GoogleDrive、Microsoft365 等,甚至包括企業使用的各種業務系統,Amazon Q 都致力于實現快速打通,從而幫助用戶實現強大的互聯能力并快速獲取專業知識。
目前,亞馬遜云科技內部已在 Amazon Connect、Amazon Supply Chain 等服務中使用 Amazon Q,同時也在持續地將Amazon Q 嵌入亞馬遜云科技其他的產品或服務。
但是這些功能似乎 Amazon CodeWhisperer 和 Amazon Connect 就能滿足,Amazon Q與這些產品的本質區別是什么,定位又是什么?
簡單來說,Amazon Q 是 ChatBot聊天式助理。比如開發者在使用 Amazon CodeWhisperer 時是寫注解提供代碼,而Amazon Q是可以聊天的開放式助理,能夠回答開放性問題,起到補充的作用。
對于 Amazon Connect 也一樣,Amazon Q 不僅是基于 AI 智能化客服流程管理的開放式聊天助理,還能與企業內部知識庫、數據相連,甚至可以完成臨時的任務,比如幫助客戶完成訂單、積分兌換等等。
擊破 AI 幻覺問題!Amazon Q 如何避免“胡言亂語”?
不過,即使生成式AI再強大、再便捷,企業對其始終有所防備,因為企業非常擔心數據泄露和 AI 幻覺問題。
在數據安全方面,亞馬遜云科技承諾 Amazon Q 會嚴格遵守用戶角色和權限,保證 Amazon Q 所使用的用戶數據和業務不會被用于任何底層模型的訓練,從而亞最大限度地保證企業數據安全。另外,亞馬遜云科技也將自身已有的角色訪問和權限訪問的能力集成到 Amazon Q 中,保證 Amazon Q 是負責任AI,更不會產生有害的內容。
但是 AI 幻覺是大模型面臨的共同難點,即使 Anthropic Claude 2.1 將產生幻覺的幾率降低 50%,也不能完全避免這一問題。如果生成式AI的回答錯誤,則很有可能誤導企業員工的決策,從而對企業造成不可挽回的損失。
Amazon Q 基于亞馬遜二十余年的機器學習經驗,真正實現了在工程化實踐中嵌入 Amazon Q,從而結合小模型判斷意圖并篩選;因為 Amazon Q 是連接到企業內部的業務和數據,而不是用企業數據訓練模型。也就是說,Amazon Q 是以知識庫的方式實現了一系列的功能,這樣做不僅能幫助企業連接到內部知識,還能實現檢索增強生成技術(RAG),從而避免產生幻覺。
然而亞馬遜云科技并未停止解決幻覺問題的腳步,即使 Amazon Bedrock 和Amazon Q已經很好地降低了單一模型帶來幻覺的影響,亞馬遜云科技依舊推出了 Amazon Bedrock Guardrails 工具。這一工具能夠幫用戶選到更好、幻覺更少的模型,用戶也可以根據需求自行配置并控制輸出和輸入。
期待在未來,Amazon Q 能夠接入更多的行業與企業,賦能千行百業;也期待Amazon Q 能重塑我們的工作方式,重塑我們的行為方式,重塑未來!