AWS 宣布推出 Amazon Q 重塑未來工作方式

AWS 宣布推出 Amazon Q 重塑未來工作方式

在設計時就考慮了安全和隱私保護的新型生成式 AI 助理，讓員工能夠利用公司的數據和專業知識進行對話、解決問題、生成內容並採取行動

Accenture 及 BMW 集團等客戶和合作夥伴都期待使用 Amazon Q

Amazon Web Services （AWS） 在2023 re:Invent全球大會上宣布推出 Amazon Q，一種新型生成式 AI 支援助手，用於滿足辦公場景需要，可以根據客戶業務進行客製化。客戶可以快速獲得複雜問題的相關答案、生成內容並執行任務 — 所有這些都基於 Amazon Q 對客戶自身的資訊儲存庫、程式碼庫和企業系統的見解。Amazon Q 為員工提供資訊和建議，幫助他們簡化任務、加速決策和解決問題，並幫助激發創造力和企業創新。 Amazon Q 是為滿足企業級客戶的嚴格要求而專門設計的，程式可根據企業既有的人員、角色和權限對每個使用者進行個人化互動。此外，客戶的內容都不會被用於訓練 Amazon Q 的底層模型。無論對於在AWS上進行建置、使用內部資料和系統，或是使用 AWS 應用程式實現商業智慧（BI）、聯絡中心和供應鏈管理的客戶，幫助各行業、各種規模的企業安全地使用生成式 AI。 Amazon Q 現已向客戶提供預覽版，Amazon Connect 中的Amazon Q 已正式可用，而Amazon Q 亦將於 Amazon Supply Chain上推出。欲了解更多有關 Amazon Q 的資訊，請瀏覽aws.amazon.com/q/。

AWS數據和人工智能副總裁 Swami Sivasubramanian 博士表示：「生成式 AI 有潛力推動技術變革，重塑人們的一切行為方式，無論是資訊搜尋還是以全新的方式編寫和構建應用程式。AWS在三個層次提供解決方案，包括專門建置的基礎設施、工具和應用程式，幫助客戶更好地利用生成式 AI。AWS 的初衷和基因便是讓複雜、昂貴的技術能讓各種規模和擁有不同技術能力的客戶所用，降低技術應用的門檻，並從一開始就秉承數據優先的原則和內置企業級安全和私隱保障。無論客戶是在 AWS 上進行構建、使用內部數據和系統，還是應用一系列數據和業務應用程式，Amazon Q 都能提供強大的生成式 AI 的支援。它是我們生成式AI 應用層的強大補充，為每個企業都開闢了新的可能性。」

生成式 AI 聊天應用程式激發了公眾的想像力，幫助人們回答問題、搜尋網絡公共資訊以及生成詩歌、圖像等各種內容。但是現存的聊天助理距離可以被正式在工作上使用仍存在不少的障礙。具體來說，這些聊天應用程式不了解企業的業務、數據、客戶、營運或員工 —— 如員工的工作内容、他們與哪些人互動、應用哪些資訊以及可以存取哪些數據。此外，這些解決方案最初也沒有配備企業所需的安全和私隱功能，無法保障員工在日常工作中的安全使用。企業不得不在建造助手後再將這些功能添加到助手中，遠不如在設計之初就將安全性納入其中。這就是AWS創建 Amazon Q 的原因，即致力於幫助客戶讓每位員工充分發揮生成式 AI 的優勢。

Amazon Q 是客戶在AWS上建立、部署和操作應用程式及工作負載的專家

如今，開發者和 IT 人員需要跟上最新的技術發展，快速設計和交付新功能，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構建新功能之間平衡優先順序。所有這些都需要開發者和 IT 人員進行大量工作，這會分散他們的注意力。無論他們是想回答一個簡單的問題（例如某個特定功能如何運作），還是一個專業的問題（例如為給定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件、瀏覽公共論壇和與同事交流來學習。應用程式啟動後，客戶需要投入額外的時間和資源來維護它。例如，對網絡連接問題進行故障排除可能需要客戶快速診斷問題，確保資源之間存在正確的連接，並檢查網絡配置詳細訊息，有時候甚至可能沒有團隊成員的額外指導或支援。在整合開發環境 （IDE） 中，接手前人項目的開發者必須花時間研究先前編寫的程式碼以了解其底層程式邏輯。無論是甚甚麼項目，開發者都需要不斷排除錯誤、編寫測試、優化程式碼，變相剝奪了他們建立新功能的時間。在所有這些流程中，開發者和IT人員得以時而訪問AWS管理控制台，時而閱讀技術文檔，時而在IDE中編寫代碼，時而與同事交流，沒有一個統一的來源來回答從規劃到維護應用程式各步驟中遇到的問題。

Amazon Q由AWS 17年來累積的知識和經驗訓練而成，改變了開發者和IT人員在AWS上建置、部署和營運應用程式和工作負載的方式。客戶可以透過AWS管理控制台、文件頁面、IDE、Slack 或其他第三方對話應用程式的聊天介面存取Amazon Q。Amazon Q是AWS完善架構框架、最佳實踐、文件和解決方案實施模式的專家，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、建立解決方案、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（如甚麼是 Amazon Bedrock 代理功能？）並會從 Amazon Q 得到明確和精要的答案，同時可以檢索亞馬遜雲端科技服務的運作方式（如 Amazon DynamoDB表擴充的極限是甚麼？），探尋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甚麼？）或識別滿足特定場景需求的最佳服務（如在 AWS 上建立Web應用程式有哪些方法？）。基於這些問題，Amazon Q 會給出明確答案並列出引用出處。客戶可以追問任何問題，都能獲得豐富的答案，找到工作負載的最佳選項，獲得基本操作步驟的指導，從而立即開始建造。客戶也可以利用 Amazon Q 為工作負載選擇最佳 EC2 實例，客戶可以問：「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視訊編碼工作負載。」Amazon Q 將提供一系列instance types以及使用每個instance type的原因。如果要排查 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 「Amazon Q 排查」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「為甚麼我無法從筆記型電腦連接到我的 EC2 instance？」等問題來排查網絡問題。 Amazon Q 將分析客戶的端對端網絡配置並提供診斷（如該實例似乎處在私有次級網絡中，因此需要建立公共存取）。

在客戶透過Amazon CodeWhisperer的IDE中存取Amazon Q的場景。 Amazon Q已將建立軟件的專業知識與對客戶程式碼的理解結合在一起。開發者可以透過問題形式讓 Amazon Q 解釋具體的程式邏輯。（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，「此應用程式正在建立工單支援系統， 應用了Python Flask 和Amazon Lambda。」），並描述了應用程式的核心功能、它們的實作方式等。 Amazon Q 還可以幫助開發人員調試、測試和優化他們的程式碼。 開發人員只需向 Amazon Q詢問（例如，「優化我選擇的 DynamoDB 查詢），Amazon Q 會以自然語言提供建議，並附上開發人員可以一鍵實施的程式碼。

此外，Amazon Q 使開發者能夠獲得強大的功能來解決常見挑戰，進一步簡化應用程式開發和維護，包括：

• 加速開發功能：如果開發者現在想要為應用程式添加新功能，他們需要一整套耗時的過程 — 制定計劃、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，甚至需要在數千行程式碼中修修補補。借助 Amazon Q 的開發功能，開發者可以獲得指導和協助，並自動化大部分端到端流程。透過 Amazon CodeCatalyst（AWS為團隊而設的統一軟體開發服務），開發人員從其問題清單中將一個待處理的任務指派給 Amazon Q，然後Amazon Q 會起草逐步規劃、編寫程式碼並向開發人員提出功能部署的更改建議。開發人員只需查看建議、進行必要的調整和批准建議的更改。
• Amazon Q 程式碼轉換：如今，許多開發者花費數小時進行應用程式維護和升級，而用於編寫程式碼或建立新應用程式的時間卻減少了。雖然這些升級對於應用程式安全性非常重要，並能提升效能，但它們通常需要開發者花費數月或數年來檢查每一行程式碼。借助 Amazon Q 代碼轉換功能，開發者可以減少很多繁瑣工作，將所需的時間從幾天縮短到幾分鐘。開發者只需要在IDE中開啟程式碼，告訴 Amazon Q進行轉換，然後 Amazon Q 會分析程式碼庫、識別和更新其依賴項、產生新的程式碼語言、納入最新的安全性和效能增強功能，並進行測試以驗證應用程式能夠運行。Amazon Q 程式碼轉換目前支援從 Java 8 到 Java 17 的語言升級，.NET 框架到跨平台 .NET 的升級即將推出，更多轉換功能也將陸續推出。

Amazon Q 是客戶業務的專家

企業擁有分佈在多個文件、系統和應用程式中的大量資料。從財務和人力資源到市場推廣和銷售，每個企業的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、做 PPT 並針對不同客戶或受眾調整內容。生成式 AI 可以幫助解決這些挑戰，但目前可用的通用解決方案沒有連接內部資源，並且不了解公司現有的人員、角色和權限，也不能確定員工應該有權存取哪些資源來完成工作。公開可用的解決方案還可能使用輸入和輸出的數據進行培訓，如果員工無意中共享敏感數據，公司將面臨安全和私隱風險。為此，一些企業徹底禁止這些產品。雖然有一些生成式 AI 解決方案在設計之初就與一些特定的工具配合使用，但它們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。由於這些障礙，員工無法充分發揮生成式 AI 的潛力。

Amazon Q 允許客戶連接到其業務資料、資訊和系統，使任何企業都可以建立服務自己業務的生成式AI助理。該助理可以，為員工提供量身定制的對話、解決問題、生成內容並採取與其業務相關的行動。Amazon Q 擁有40 多個適用於熱門資料來源的內建連接器，包括Amazon S3、Dropbox、Confluence、Google Drive、Microsoft 365、Salesforce、Service Now 和Zendesk，同時提供建立自訂連接器的選項來連接企業內聯網、內部知識庫、流程說明書等，讓客戶更快速的開始使用。當 Amazon Q 綜合所有連接到的資訊，客戶準備部署他們自己的助理時，Amazon Q就會產生一個Web應用程式，員工可以使用客戶現有的身份驗證系統存取該應用程式。Amazon Q使用身分驗證系統來理解使用者、其職能，以及其系統存取權限。由此，員工能獲得根據其存取權限而生成的個人化回應。員工可以詢問Amazon Q以往需在不同資料來源中搜尋的事情（如「最新的標誌使用指南是什麼？」），Amazon Q將綜合相關內容，分享答案和資訊來源連結。Amazon Q也可以簡化日常交流，幫助員工進行如生成Blog、總結文件、草擬電郵和建立會議議程等任務。員工也可以使用Amazon Q在像Jira、Salesforce、ServiceNow和Zendesk這樣的流行系統中完成任務。例如，員工可以要求Amazon Q在Jira中開啟一個工單或在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來源素材和知識庫，客戶還可以使用額外的管理控制功能來封鎖整個主題，並使用關鍵字過濾問題和最終答案。管理員還可以限制對特定員工或資料來源的某些回應。例如，客戶可以設定Amazon Q為僅響應安全團隊或相關人員提出的與安全相關的問題，或只從公司的內部目錄中提取與員工相關的問題的答案。

Amazon Q為Amazon QuickSight、Amazon Connect和AWS Supply Chain提供基於生成式AWS的助理

雖然許多應用情境和產業將受惠於生成式AI的變革潛力，但目前可用的解決方案通常不具備執行專業領域任務所需的特定情境功能。為了充分發揮生成式AI的優勢，客戶需要針對其應用情境或產業專門建構的解決方案。因此，AWS將Amazon Q 引入多種服務和應用程式，包括：

• Amazon QuickSight中的 Amazon Q （預覽版）： Amazon QuickSight 是專為雲端建置的統一 BI 服務，提供互動式儀表板、分頁報表、嵌入式分析以及自然語言查詢功能。借助QuickSight 中的 Amazon Q ，客戶可以存取由生成式AI驅動的功能，由此來建立儀表板，並更輕鬆地利用數據簡化決策、與業務利害關係人同步資訊並獲取洞察。借助新的故事生成功能，用戶可以要求 Amazon Q「描述上個月業務發生的變化，用於向領導層匯報。」Amazon Q 能夠在幾秒鐘內根據 Amazon QuickSight 中的可用數據創建一段數據驅動的、視覺效果良好的描述，使用者可以進一步自訂描述並與整個企業分享。此外，透過儀表板和報告上的新的概要總結功能，Amazon Q 可以快速建立摘要，突出顯示儀表板中需要注意的重要內容。業務使用者還可以使用新的、簡化的問答體驗，他們可以提出開放性問題並獲得相關答案，而不僅限於儀表板和報告中的視覺效果。例如，用戶可能會問：「為甚麼上個月的訂單數量增加了？」 Amazon Q 會在動態創建的儀表板中總結詳細資訊，並提供相應的視覺效果。
• Amazon Connect中的Amazon Q（已正式發佈）： Amazon Connect 是雲端聯絡中心，使各種規模的企業能夠以更低的成本提供卓越的客戶體驗。聯絡中心客服能夠透過一系列複雜的決策來幫助客戶，在企業建立客戶信任和忠誠度方面發揮關鍵作用，但招募、培訓和指導員工成為優秀的客服，確保他們能夠快速、準確地響應客戶需求是一項艱鉅挑戰。Amazon Connect 中的 Amazon Q 根據客戶與客服之間的即時對話偵測客戶問題，並能夠自動回覆、給予建議以及提供相關資料。透過讓客服人員能夠在沒有主管協助的情況下滿足客戶對各種問題的需求，Amazon Connect 中的 Amazon Q 提高了客戶滿意度，同時減少了客服人員培訓、解決問題的時間並降低了成本。例如，Amazon Q 可以偵測到客戶正在聯絡租車公司更改預訂。然後，Amazon Q 可以快速回應，發送公司的預定變更政策，並指導客服如何一步步地更新預訂。欲了解 Amazon Connect 中 Amazon Q 的更多資訊，請參閱Amazon Connect 新聞稿。
• AWS Supply Chain中的Amazon Q（即將推出）： Amazon Supply Chain 是一款基於雲端的應用程式，透過將 Amazon 近 30 年的供應鏈經驗與 AWS 的彈性、安全性和業務連續性相結合，讓客戶深入了解自身的供應鏈。許多客戶正在尋找一種更直觀的方式來了解上下游庫存變化如何影響他們未來的營運。借助 AWS Supply Chain 中的 Amazon Q，客戶將能夠提出有關供應鏈數據的一系列問題，如 「是甚麼？」、「為甚麼？」和「如果…會怎樣？」，將複雜場景的結果可視化，還可以追問問題以權衡不同決定之間的優劣。例如，客戶可能會問「是甚麼導致我的發貨延遲以及如何加快速度？」Amazon Q 會分析客戶的供應鏈，並回應：大部分訂單目前都在東海岸，風暴導致了延誤，客戶可以選擇運往紐約而不是邁阿密來加快交貨速度並降低成本。欲了解有關 AWS Supply Chain 中的Amazon Q 的更多資訊，請參閱AWS Supply Chain 新聞稿。

Accenture 是AWS 核心級服務合作夥伴，是一家全球領先的專業服務公司，專注於加速端到端地採用 AWS，並安全、快速、規模化地實現企業範圍內的轉型。Accenture 的業務全球總裁Karthik Narain表示：「隨著我們繼續與AWS密切合作，加速我們自己的工程師以及世界各地的企業對生成式AI 技術的應用和部署，Amazon Q 將為 Accenture 帶來革命性的改變。我們的最新研究顯示，幾乎所有企業高管都希望生成式 AI 能夠為他們的公司和行業帶來變革，因此我們積極投資，希望利用 Amazon CodeWhisperer 和 Amazon Q 為多達50,000 名軟件開發者和IT人員提供支援。借助 Amazon CodeWhisperer，我們將開發工作效率提升了30%，同時也提高了安全性、程式品質和效能。我們預計，隨著我們在整個企業內推出 Amazon Q，這一成果將更加顯著。」

BMW集團是一家德國跨國豪華汽車和摩托車製造商。BMW集團數據工程和分析顧問Christoph Albrecht 表示：「寶馬團隊需要快速提取和解釋新數據，以提供客戶期望的精確體驗。QuickSight中新增的Amazon Q 功能可協助我們的分析師在數小時內建立儀表板，而以前需要數天時間。我們看到，QuickSight中的Amazon Q 對我們的業務用戶產生了更大的影響，它能即時解答緊急問題的，加速了我們企業最高層的作出關鍵業務決策。QuickSight的故事（story）功能也使我們能夠在董事會會議上清晰地展示業務情況，快速構建富有洞察力和專業格式的故事。QuickSight中的Amazon Q能夠滿足嚴苛的要求，協助我們的團隊快速獲得精確答案。」