AWS 推出多項創新 助客戶以生成式 AI 建構應用程式

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AWS 推出多項創新 助客戶以生成式 AI 建構應用程式

生成式AI的浪潮正向我們湧來,它將大力提升我們的工作效率,讓用戶能擺脫重複性的日常工作,投身於更具創新和創造力的領域,協助用戶打造更實用、具吸引力且個人化的使用體驗。AWS 日前在 AWS 紐約峰會上宣布推出多項新技術和服務,旨在讓每個人都能輕鬆地開始建構 AI 應用程式。

AWS AI產品副總裁 Matt Wood 博士闡述了企業如何透過 AWS 有效地大規模整合過去十年最重大的技術突破,同時設立相應的安全防護。Matt Wood 在主題演講中指出,正式可用的 AWS 機器學習和生成式 AI 產品的功能數量比其他主要雲端服務供應商的總和多出兩倍。

AWS 透過 Amazon Q Apps 讓生成式 AI 觸手可及

 

Amazon Q Business 現已正式可用一項功能讓沒有技術背景的用戶也能輕鬆使用 Amazon Q Apps。Amazon Q Business 支援軟件開發、數據分析和內容創作等多種任務,為所有人提供生成式 AI 支援。隨著 Amazon Q Apps 的加入,這項服務的能力更將提升到的新高度——用戶只需簡單描述所需應用程式的功能,Amazon Q 便能在幾秒鐘內將對話變成生成式 AI 驅動的應用程式。例如,用戶提出「請從會議記錄中選取優先考慮事項」或「我需要協助撰寫公司文件」, Amazon Q 可以快速生成自動完成這些任務的應用程式,並持續提供高效能的服務。

Amazon SageMaker Studio 中的 Amazon Q Developer 可為數據科學家節省數周甚至數月的開發時間

Amazon Q Developer 現已整合到 Amazon SageMaker Studio,為機器學習模型的開發過程帶來極大的便捷。面對機器學習模型開發中的複雜性,數據科學家們往往需要花費大量時間尋找合適的工具和方法。Amazon Q Developer 則大幅簡化了這一過程,透過簡單的聊天式互動,它即可為建構機器學習模型推薦工具和提供程式碼建議。Amazon Q Developer 現已在 Amazon SageMaker Studio 中正式可用。

Amazon Bedrock 的新功能助使用者更快、更輕鬆地建構和部署生成式 AI 應用程式

Amazon Bedrock 是 AWS 的一項完全託管服務,可助用戶輕鬆存取領先 AI 公司的高性能大語言模型(LLMs)和其他基礎模型(FMs)。然而,建構生成式 AI 應用程式並非只要有基礎模型就能完成的。Amazon Bedrock 還提供了一系列必要功能,以建構具安全性、私隱性和負責任的生成式 AI 應用程式。

AWS 推出的一系列 Amazon Bedrock 創新功能,為客戶提供了使用自有數據定制模型的能力,並增強了生成式 AI 應用的安全防護。

為助力企業拓展海外業務,瞭解AWS全球區域的前沿技術,重點介紹以下創新功能:

微調 Anthropic Claude 3 Haiku 功能預覽版

 

Claude 3 Haiku 是 Anthropic 最輕巧的模型,在智能領域以其高性價比和高速度回應廣為人知。Amazon Bedrock 是唯一一個讓使用者能微調 Claude 模型的全託管服務。

開拓海外業務的開發者們期望定制 Claude 強大的開箱即用能力到他們的特定應用程式中。Amazon Bedrock中的微調工具賦予了這些開發者利用自有數據定制應用程式的能力,這些應用不僅貼合其業務領域和組織需求,而且能夠體現公司的產權資訊、品牌特色以及產品特性。此外,這些開發者們還可以在確保私有訓練數據安全的前提下,訓練模型的專屬副本。

Guardrails功能更新

 

無論 AI 應用程式建構得多快,它們都必須建立在安全和負責任的基礎上。Amazon Bedrock 的 Guardrails 功能為客戶提供了更全面的應用安全和私隱保護機制。其中,新增的上下文真實性檢查工具能讓檢索增強生成(RAG)技術的使用者檢測到「幻覺」,即 AI 生成的不準確或錯誤的答案和想法。

此外,AWS 宣佈推出一項新的 API 服務,該服務擴展了 Guardrails 的應用範圍,讓使用者能在任何基礎模型上使用 Guardrails,即使該基礎模型不受 Amazon Bedrock 支援。

通過 Agents(代理)創造更先進的個性化用戶體驗

 

借助 Amazon Bedrock 的 Agents 功能,應用程式可以利用公司系統和數據來源執行多步驟任務。AWS 推出的 Amazon Bedrock Agents 新功能將不再局限於單一會話的資訊處理,而可基於使用者的互動歷史記錄提供更精准的個性化服務。例如,在預訂航班的應用場景中,開發者可以建構不僅能回顧使用者的過往旅行記錄,還能記錄使用者的需求,如素食餐食偏好的智能代理,從而提供更個性化的服務體驗。

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