Verjamemo, da lahko generativna umetna inteligenca sčasoma preoblikuje tako rekoč vse uporabniške izkušnje, ki jih poznamo. Število podjetij, ki uvajajo generativne aplikacije umetne inteligence na AWS, je precejšnje in se hitro povečuje, vključno z adidasom, Booking.com, Bridgewater Associates, Clariant, Cox Automotive, GoDaddy in LexisNexis Legal & Professional, če naštejemo le nekatere. Inovativna zagonska podjetja, kot je Perplexity AI, gredo vse na AWS za generativno umetno inteligenco. Vodilna podjetja z umetno inteligenco, kot je Anthropic, so izbrala AWS za svojega primarnega ponudnika oblakov za kritične delovne obremenitve in kraj za usposabljanje njihovih prihodnjih modelov. Globalni ponudniki storitev in rešitev, kot je Accenture, izkoriščajo prednosti prilagojenih generativnih aplikacij AI, saj svojim notranjim razvijalcem omogočajo Amazon Code Whisperer.
Te stranke izberejo AWS, ker smo osredotočeni na to, kar počnemo vedno – vzamemo zapleteno in drago tehnologijo, ki lahko preoblikuje uporabniške izkušnje in podjetja, ter jo demokratiziramo za stranke vseh velikosti in tehničnih sposobnosti. Da bi to naredili, vlagamo in hitro uvajamo inovacije, da bi zagotovili najobsežnejši nabor zmogljivosti v treh slojih generativnega sklada AI. Spodnja plast je infrastruktura za usposabljanje velikih jezikovnih modelov (LLM) in drugih temeljnih modelov (FM) ter ustvarjanje sklepov ali napovedi. Srednja plast je preprost dostop do vseh modelov in orodij, ki jih stranke potrebujejo za izdelavo in prilagajanje generativnih aplikacij AI z enako varnostjo, nadzorom dostopa in drugimi funkcijami, ki jih stranke pričakujejo od storitve AWS. In na najvišji ravni smo vlagali v aplikacije, ki spreminjajo igre na ključnih področjih, kot je generativno kodiranje na osnovi umetne inteligence. Poleg tega, da jim ponujamo izbiro in – kot pričakujejo od nas – širino in globino zmogljivosti na vseh ravneh, nam stranke tudi povedo, da cenijo naš pristop, ki daje prednost podatkom, in zaupajo, da smo vse zgradili od začetka s podjetji – stopnjo varnosti in zasebnosti.
Ta teden smo naredili velik korak naprej in napovedali številne pomembne nove zmogljivosti na vseh treh ravneh sklada, da bi našim strankam olajšali in praktično vsesplošno uporabo generativne umetne inteligence v njihovih podjetjih.
Spodnja plast sklada: AWS Trainium2 je najnovejši dodatek za zagotavljanje najnaprednejše infrastrukture v oblaku za generativni AI
Spodnja plast sklada je infrastruktura – računalništvo, mreženje, ogrodja, storitve – potrebna za usposabljanje in izvajanje LLM in drugih FM. AWS uvaja inovacije, da bi ponudil najnaprednejšo infrastrukturo za ML. Z našim dolgoletnim sodelovanjem z NVIDIA je bil AWS prvi, ki je pred več kot 12 leti prinesel grafične procesorje v oblak, nazadnje pa smo bili prvi večji ponudnik v oblaku, ki je dal na voljo grafične procesorje NVIDIA H100 z našimi primerki P5. Še naprej vlagamo v edinstvene inovacije, zaradi katerih je AWS najboljši oblak za poganjanje grafičnih procesorjev, vključno s prednostmi med ceno in zmogljivostjo najnaprednejšega virtualizacijskega sistema (AWS Nitro), zmogljivim petabitnim omrežjem z vmesnikom Elastic Fabric (EFA) in hiper- združevanje v gruče z Amazon EC2 UltraClusters (na tisoče pospešenih instanc, ki so nameščene v območju razpoložljivosti in so medsebojno povezane v neblokirno omrežje, ki lahko zagotavlja do 3,200 Gbps za obsežno usposabljanje ML). Vsaki stranki prav tako olajšamo dostop do zelo iskane računalniške zmogljivosti GPE za generativno umetno inteligenco z Amazon EC2 Capacity Blocks for ML – prvim in edinim potrošniškim modelom v panogi, ki strankam omogoča rezervacijo GPE za prihodnjo uporabo (do 500 uveden v EC2 UltraClusters) za kratkotrajne delovne obremenitve ML.
Pred nekaj leti smo ugotovili, da bomo morali za nadaljevanje doseganja cenovne uspešnosti inovirati vse do silicija, in začeli smo vlagati v lastne čipe. Posebej za ML smo začeli z AWS Inferentia, našim namensko izdelanim čipom za sklepanje. Danes delamo na naši drugi generaciji AWS Inferentia z instancami Amazon EC2 Inf2, ki so optimizirane posebej za generativne aplikacije umetne inteligence velikega obsega z modeli, ki vsebujejo na stotine milijard parametrov. Primerki Inf2 ponujajo najnižjo ceno za sklepanje v oblaku, hkrati pa zagotavljajo do štirikrat večjo prepustnost in do desetkrat nižjo zakasnitev v primerjavi z primerki Inf1. Inf12, ki jih poganja do 2 čipov Inferentia2, so edini primerki EC2, optimizirani za sklepanje, ki imajo hitro povezljivost med pospeševalniki, tako da lahko stranke izvajajo sklepanje hitreje in učinkoviteje (po nižji ceni), ne da bi pri tem žrtvovali zmogljivost ali zakasnitev z distribucijo ultra velikih modelov. preko več pospeševalnikov. Stranke, kot so Adobe, Deutsche Telekom in Leonardo.ai, so opazile odlične zgodnje rezultate in so navdušene nad uvedbo svojih modelov v velikem obsegu na Inf2.
Na strani usposabljanja so primerki Trn1 – ki jih poganja AWS-ov namensko izdelan čip za usposabljanje ML, AWS Trainium – optimizirani za distribucijo usposabljanja na več strežnikih, povezanih z omrežjem EFA. Stranke, kot je Ricoh, so v nekaj dneh usposobile japonskega LLM z milijardami parametrov. Databricks dosega do 40 % boljše razmerje med ceno in zmogljivostjo z instancami na osnovi Trainiuma za usposabljanje obsežnih modelov globokega učenja. Toda z novimi, zmogljivejšimi modeli, ki izhajajo praktično vsak teden, še naprej premikamo meje zmogljivosti in obsega in z veseljem sporočamo, AWS Trainium2, zasnovan za zagotavljanje še boljše cenovne učinkovitosti za modele za usposabljanje s stotinami milijard do trilijonov parametrov. Trainium2 naj bi zagotavljal do štirikrat hitrejšo učinkovitost usposabljanja kot prva generacija Trainium, in ko se uporablja v EC2 UltraClusters, bi moral zagotavljati do 65 eksaflopov skupnega računanja. To pomeni, da bodo stranke lahko usposobile LLM s 300 milijardami parametrov v tednih v primerjavi z meseci. Zmogljivost, obseg in energetska učinkovitost Trainium2 so nekateri razlogi, zakaj se je Anthropic odločil za usposabljanje svojih modelov na AWS in bo Trainium2 uporabljal za svoje prihodnje modele. In sodelujemo z Anthropic pri nadaljnjih inovacijah s Trainiumom in Inferentio. Pričakujemo, da bodo naši prvi primerki Trainium2 strankam na voljo leta 2024.
Prav tako smo podvojili verigo programskih orodij za naš silicij ML, zlasti pri napredovanju AWS Neuron, kompleta za razvoj programske opreme (SDK), ki strankam pomaga doseči največjo možno zmogljivost od Trainium in Inferentia. Od uvedbe Neurona leta 2019 smo izvedli znatne naložbe v tehnologije prevajalnika in ogrodja, danes pa Neuron podpira številne najbolj priljubljene javno dostopne modele, vključno z Llama 2 iz Mete, MPT iz Databricks in Stable Diffusion iz Stability AI, kot tudi 93 od 100 najboljših modelov v priljubljenem repozitoriju modelov Hugging Face. Neuron je vključen v priljubljena ogrodja ML, kot sta PyTorch in TensorFlow, podpora za JAX pa bo na voljo v začetku naslednjega leta. Stranke nam sporočajo, da jim je Neuron olajšal preklop obstoječega usposabljanja modelov in cevovodov sklepanja na Trainium in Inferentia s samo nekaj vrsticami kode.
Nihče drug ne ponuja te enake kombinacije izbire najboljših čipov ML, super hitrega mreženja, virtualizacije in grozdov v hiperrazmerju. Zato ni presenetljivo, da nekatera najbolj znana generativna zagonska podjetja AI, kot so AI21 Labs, Anthropic, Hugging Face, Perplexity AI, Runway in Stability AI, delujejo na AWS. Vendar še vedno potrebujete prava orodja za učinkovito izkoriščanje tega računanja za učinkovito in stroškovno učinkovito gradnjo, usposabljanje in vodenje LLM-jev in drugih FM-jev. In za mnoge od teh startupov, Amazon SageMaker je odgovor. Ne glede na to, ali gradimo in usposabljamo nov, lastniški model iz nič ali začnemo z enim od številnih priljubljenih javno dostopnih modelov, je usposabljanje zapleten in drag podvig. Prav tako ni enostavno upravljati teh modelov stroškovno učinkovito. Stranke morajo pridobiti velike količine podatkov in jih pripraviti. To običajno vključuje veliko ročnega dela pri čiščenju podatkov, odstranjevanju dvojnikov, njihovem obogatitvi in preoblikovanju. Nato morajo ustvariti in vzdrževati velike gruče grafičnih procesorjev/pospeševalnikov, napisati kodo za učinkovito distribucijo usposabljanja modela po gručah, pogosto preverjati, začasno ustaviti, pregledati in optimizirati model ter ročno posredovati in odpraviti težave s strojno opremo v gruči. Številni od teh izzivov niso novi, so le nekateri od razlogov, zakaj smo pred šestimi leti lansirali SageMaker – da bi odpravili številne ovire, povezane z usposabljanjem in uvajanjem modelov, ter dali razvijalcem veliko lažjo pot. Na desettisoče strank uporablja Amazon SageMaker in vse več jih, kot so LG AI Research, Perplexity AI, AI21, Hugging Face in Stability AI, usposablja LLM in druge FM na SageMakerju. Ravno pred kratkim je Technology Innovation Institute (ustvarjalci priljubljenih Falcon LLM) usposobil največji javno dostopni model – Falcon 180B – na SageMakerju. Z rastjo velikosti in kompleksnosti modelov se je povečal tudi obseg SageMakerja.
V preteklih letih smo v Amazon SageMaker dodali več kot 380 funkcij in zmožnosti, ki spreminjajo igro, kot so samodejno prilagajanje modela, porazdeljeno usposabljanje, prilagodljive možnosti uvajanja modela, orodja za ML OP, orodja za pripravo podatkov, shrambe funkcij, prenosni računalniki, brezhibna integracija z ocenami, ki jih izvaja človek v zanki v celotnem življenjskem ciklu strojnega učenja, in vgrajenimi funkcijami za odgovorno umetno inteligenco. Hitro uvajamo inovacije, da zagotovimo, da lahko stranke SageMaker še naprej gradijo, usposabljajo in izvajajo sklepanje za vse modele – vključno z LLM in drugimi FM. Strankam omogočamo še enostavnejše in stroškovno učinkovitejše usposabljanje in uvajanje velikih modelov z dvema novima zmogljivostima. Prvič, da poenostavimo usposabljanje Predstavljamo Amazon SageMaker HyperPod ki avtomatizira več procesov, potrebnih za obsežno porazdeljeno usposabljanje, odporno na napake (npr. konfiguriranje porazdeljenih knjižnic za usposabljanje, prilagajanje delovnih obremenitev usposabljanja na tisoče pospeševalnikov, odkrivanje in popravljanje napačnih primerkov), pospešitev usposabljanja za kar 40 %. Posledično stranke, kot so Perplexity AI, Hugging Face, Stability, Hippocratic, Alkaid in drugi, uporabljajo SageMaker HyperPod za izdelavo, usposabljanje ali razvoj modelov. Drugič, uvajamo nove zmožnosti, da naredimo sklepanje stroškovno učinkovitejše in hkrati zmanjšamo zakasnitev. SageMaker zdaj strankam pomaga razmestiti več modelov na isto instanco, tako da si lahko delijo računalniške vire – kar zmanjša stroške sklepanja za 50 % (povprečno). SageMaker prav tako aktivno spremlja instance, ki obdelujejo zahteve za sklepanje, in inteligentno usmerja zahteve glede na to, kateri primerki so na voljo – s čimer doseže 20 % nižjo zakasnitev sklepanja (v povprečju). Conjecture, Salesforce in Slack že uporabljajo SageMaker za gostovanje modelov zaradi teh optimizacij sklepanja.
Srednji sloj sklada: Amazon Bedrock dodaja nove modele in val novih zmogljivosti, ki strankam še olajšajo varno gradnjo in povečanje generativnih aplikacij AI
Medtem ko bodo številne stranke zgradile lastne LLM in druge FM-je ali razvile poljubno število javno dostopnih možnosti, jih veliko ne bo želelo porabiti sredstev in časa za to. Za njih srednji sloj sklada ponuja te modele kot storitev. Naša rešitev tukaj, Amazon Bedrock, omogoča strankam, da izbirajo med vodilnimi modeli v panogi Anthropic, Stability AI, Meta, Cohere, AI21 in Amazon, jih prilagodijo z lastnimi podatki in izkoristijo vse iste vodilne varnosti, nadzor dostopa in funkcije, ki so jih vajeni. v AWS—vse prek upravljane storitve. Amazon Bedrock smo omogočili splošno dostopnost konec septembra in odziv strank je bil izjemno pozitiven. Stranke z vsega sveta in v skoraj vseh panogah so navdušene nad uporabo Amazon Bedrock. adidas omogoča razvijalcem, da dobijo hitre odgovore na vse, od informacij o začetnih korakih do globljih tehničnih vprašanj. Booking.com namerava uporabiti generativno umetno inteligenco za pisanje prilagojenih priporočil za potovanje za vsako stranko. Bridgewater Associates razvija pomočnika naložbenega analitika, ki ga poganja LLM, za pomoč pri ustvarjanju grafikonov, izračunavanju finančnih kazalnikov in povzemanju rezultatov. Carrier omogoča strankam dostop do natančnejše energetske analize in vpogledov, tako da zmanjšajo porabo energije in emisije ogljika. Clariant opolnomočuje svoje člane ekipe z notranjim generativnim klepetalnim robotom AI za pospešitev procesov raziskav in razvoja, podporo prodajnim ekipam pri pripravi sestankov in avtomatizacijo e-pošte strank. GoDaddy strankam pomaga preprosto ustanoviti svoja podjetja na spletu z uporabo generativne umetne inteligence za izdelavo njihovih spletnih mest, iskanje dobaviteljev, povezovanje s strankami in drugo. Lexis Nexis Legal & Professional preoblikuje pravno delo odvetnikov in povečuje njihovo produktivnost z zmožnostmi pogovornega iskanja, povzemanja ter priprave in analize dokumentov Lexis+ AI. Nasdaq pomaga avtomatizirati preiskovalne poteke sumljivih transakcij in krepiti svoje zmogljivosti za boj proti finančnemu kriminalu in nadzor. Vse te – in še veliko več – raznolikih generativnih aplikacij AI se izvajajo na AWS.
Navdušeni smo nad zagonom za Amazon Bedrock, vendar je še zgodaj. Kar smo videli, ko smo delali s strankami, je, da se vsi premikajo hitro, vendar se razvoj generativne umetne inteligence nadaljuje s hitrim tempom z novimi možnostmi in inovacijami, ki se dogajajo praktično vsak dan. Stranke ugotavljajo, da obstajajo različni modeli, ki delujejo bolje za različne primere uporabe ali za različne nize podatkov. Nekateri modeli so odlični za povzemanje, drugi so odlični za razmišljanje in integracijo, tretji pa imajo resnično odlično jezikovno podporo. In potem je tu še ustvarjanje slik, primeri uporabe iskanja in še več – vse prihaja tako iz lastniških modelov kot iz modelov, ki so javno dostopni vsem. In v časih, ko je toliko neznanega, je sposobnost prilagajanja nedvomno najdragocenejše orodje od vseh. Ne bo en model, ki bi vladal vsem. In zagotovo ne le eno tehnološko podjetje, ki ponuja modele, ki jih uporabljajo vsi. Stranke morajo preizkusiti različne modele. Imeti morajo možnost preklapljanja med njimi ali kombiniranja znotraj istega primera uporabe. To pomeni, da potrebujejo resnično izbiro ponudnikov modelov (kar so dogodki v zadnjih 10 dneh še bolj pokazali). Zato smo izumili Amazon Bedrock, zakaj tako globoko odmeva pri strankah in zakaj nadaljujemo z inovacijami in hitrimi iteracijami, da bi bilo ustvarjanje (in premikanje med) vrsto modelov tako enostavno kot klic API-ja, dodajanje najnovejših tehnik za prilagajanje modela v rokah vseh razvijalcev ter ohranja varnost strank in zasebnost njihovih podatkov. Z veseljem predstavljamo več novih zmogljivosti, ki bodo strankam še olajšale gradnjo in razširitev generativnih aplikacij AI:
- Razširitev izbire modelov z Anthropic Claude 2.1, Meta Llama 2 70B in dodatki k družini Amazon Titan. V teh zgodnjih dneh se kupci še vedno učijo in eksperimentirajo z različnimi modeli, da bi ugotovili, katere želijo uporabiti za različne namene. Želijo imeti možnost enostavno preizkusiti najnovejše modele in tudi preizkusiti, katere zmogljivosti in funkcije jim bodo dale najboljše rezultate in stroškovne značilnosti za njihove primere uporabe. Z Amazon Bedrock so stranke le en klic API oddaljene od novega modela. Nekateri izmed najbolj impresivnih rezultatov, ki so jih stranke doživele v zadnjih nekaj mesecih, so iz LLM, kot je Anthropicov model Claude, ki se odlikuje po številnih nalogah od prefinjenega dialoga in generiranja vsebin do zapletenega razmišljanja, hkrati pa ohranja visoko stopnjo zanesljivosti in predvidljivosti. Stranke poročajo, da je veliko manj verjetno, da bo Claude proizvedel škodljive izhode, da se je z njim lažje pogovarjati in da je bolj vodljiv v primerjavi z drugimi FM-ji, tako da lahko razvijalci dosežejo želeni izhod z manj truda. Anthropicov najsodobnejši model, Claude 2, dosega rezultate nad 90. percentilom na izpitih branja in pisanja GRE ter podobno pri kvantitativnem razmišljanju. in zdaj je na novo izdani model Claude 2.1 na voljo v Amazon Bedrock. Claude 2.1 prinaša ključne zmogljivosti za podjetja, kot je vodilno kontekstno okno žetonov velikosti 200K (2x kontekst Claude 2.0), zmanjšane stopnje halucinacij in znatne izboljšave natančnosti, tudi pri zelo dolgih kontekstih. Claude 2.1 vključuje tudi izboljšane sistemske pozive – ki so vzorčna navodila, ki zagotavljajo boljšo izkušnjo za končne uporabnike – hkrati pa zniža stroške pozivov in dokončanj za 25 %.
Za naraščajoče število strank, ki želijo uporabljati upravljano različico Metinega javno dostopnega modela Llama 2, Amazon Bedrock ponuja Llama 2 13B in dodajamo Llamo 2 70B. Llama 2 70B je primeren za obsežne naloge, kot so jezikovno modeliranje, generiranje besedil in sistemi dialoga. Javno dostopni modeli Llama so bili preneseni več kot 30 milijonov krat, strankam pa je všeč, da jih Amazon Bedrock ponuja kot del upravljane storitve, kjer jim ni treba skrbeti za infrastrukturo ali imeti globoko strokovno znanje o ML v svojih ekipah. Poleg tega Stability AI za ustvarjanje slik ponuja zbirko priljubljenih modelov besedila v sliko. Stable Diffusion XL 1.0 (SDXL 1.0) je najnaprednejši od teh in je zdaj splošno na voljo v Amazon Bedrock. Najnovejša izdaja tega priljubljenega slikovnega modela ima večjo natančnost, boljši fotorealizem in višjo ločljivost.
Uporabljajo tudi stranke Amazon Titan modeli, ki jih ustvari in vnaprej usposobi AWS, da ponudijo zmogljive zmogljivosti z veliko ekonomičnostjo za različne primere uporabe. Amazon ima 25-letne izkušnje na področju strojnega učenja in umetne inteligence – tehnologije, ki jo uporabljamo v naših podjetjih – in veliko smo se naučili o izdelavi in uvajanju modelov. Previdno smo izbrali način usposabljanja naših modelov in podatke, ki jih uporabljamo za to. Stranke zavarujemo pred trditvami, da naši modeli ali njihovi rezultati kršijo avtorske pravice kogar koli. Naše prve modele Titan smo predstavili aprila letos. Titan Text Lite- zdaj splošno na voljo—je jedrnat, stroškovno učinkovit model za primere uporabe, kot so klepetalni roboti, povzemanje besedila ali pisanje besedil, in je tudi prepričljiv za natančno nastavitev. Titan Text Express – zdaj tudi splošno dostopen— je bolj obsežen in se lahko uporablja za širši nabor besedilnih opravil, kot je ustvarjanje odprtega besedila in pogovorni klepet. Ponujamo te možnosti besedilnega modela, da strankam omogočimo optimizacijo za natančnost, zmogljivost in stroške glede na njihov primer uporabe in poslovne zahteve. Stranke, kot so Nexxiot, PGA Tour in Ryanair, uporabljajo naša dva modela Titan Text. Imamo tudi model vdelav, Titan Text Embeddings, za primere uporabe iskanja in personalizacijo. Stranke, kot je Nasdaq, opažajo odlične rezultate z uporabo Titan Text Embeddings za izboljšanje zmogljivosti Nasdaq IR Insight za ustvarjanje vpogledov iz več kot 9,000 dokumentov globalnih podjetij za trajnostne, pravne in računovodske ekipe. Sčasoma bomo še naprej dodajali nove modele družini Titan. Predstavljamo nov model vdelav, Titan Multimodal Embeddings, za omogočanje multimodalnega iskanja in izkušenj s priporočili za uporabnike, ki kot vhodne podatke uporabljajo slike in besedilo (ali kombinacijo obojega). In smo predstavlja nov model besedila v sliko, Amazon Titan Image Generator. S programom Titan Image Generator lahko stranke v panogah, kot so oglaševanje, e-trgovina ter mediji in zabava, uporabljajo vnos besedila za ustvarjanje realističnih slik studijske kakovosti v velikih količinah in po nizki ceni. Navdušeni smo nad tem, kako se stranke odzivajo na modele Titan, in lahko pričakujete, da bomo tukaj nadaljevali z inovacijami.
- Nove zmožnosti za varno prilagoditev vaše generativne aplikacije AI z vašimi lastniškimi podatki: Ena najpomembnejših zmogljivosti Amazon Bedrock je, kako enostavno je prilagoditi model. To postane za stranke resnično vznemirljivo, saj se generativni AI sreča z njihovim glavnim razlikovalnim elementom – njihovimi podatki. Vendar je zelo pomembno, da njihovi podatki ostanejo varni, da imajo nadzor nad njimi na poti in da so izboljšave modela zasebne zanje. To lahko storite na več načinov in Amazon Bedrock ponuja najširšo izbiro možnosti prilagajanja v več modelih). Prva je fina nastavitev. Fina nastavitev modela v Amazon Bedrock je enostavna. Preprosto izberete model in Amazon Bedrock naredi njegovo kopijo. Nato pokažete na nekaj označenih primerov (npr. niz dobrih parov vprašanje-odgovor), ki jih shranite v storitvi Amazon Simple Storage Service (Amazon S3), Amazon Bedrock pa se »postopno usposablja« (dopolnjuje kopirani model z novimi informacijami). na teh primerih, rezultat pa je zaseben, natančnejši natančno nastavljen model, ki zagotavlja ustreznejše, prilagojene odgovore. Z veseljem sporočamo, da je fina nastavitev na splošno na voljo za Cohere Command, Meta Llama 2, Amazon Titan Text (Lite in Express), Amazon Titan Multimodal Embeddings in v predogledu za Amazon Titan Image Generator. In prek našega sodelovanja z Anthropic bomo strankam AWS kmalu zagotovili zgodnji dostop do edinstvenih funkcij za prilagoditev modela in natančno nastavitev njegovega najsodobnejšega modela Claude.
Druga tehnika za prilagajanje LLM-jev in drugih FM-jev za vaše podjetje je generiranje razširjenega pridobivanja (RAG), ki vam omogoča, da prilagodite odzive modela tako, da svoje pozive razširite s podatki iz več virov, vključno z repozitoriji dokumentov, bazami podatkov in API-ji. Septembra smo uvedli zmogljivost RAG, baze znanja za Amazon Bedrock, ki varno povezuje modele z vašimi lastniškimi viri podatkov, da vaše pozive dopolni z več informacijami, tako da vaše aplikacije zagotavljajo ustreznejše, kontekstualne in natančnejše odgovore. Baze znanja je zdaj splošno na voljo z API-jem, ki izvaja celoten potek dela RAG od pridobivanja besedila, potrebnega za razširitev poziva, do pošiljanja poziva modelu do vrnitve odgovora. Baze znanja podpirajo zbirke podatkov z vektorskimi zmogljivostmi, ki shranjujejo numerične predstavitve vaših podatkov (vdelave), ki jih modeli uporabljajo za dostop do teh podatkov za RAG, vključno s storitvijo Amazon OpenSearch in drugimi priljubljenimi zbirkami podatkov, kot sta Pinecone in Redis Enterprise Cloud (prihaja vektorska podpora za Amazon Aurora in MongoDB kmalu).
Tretji način, na katerega lahko prilagodite modele v Amazon Bedrock, je stalno predhodno usposabljanje. S to metodo model gradi na prvotnem predhodnem usposabljanju za splošno razumevanje jezika za učenje jezika in terminologije, specifične za domeno. Ta pristop je namenjen strankam, ki imajo velike količine neoznačenih informacij, specifičnih za domeno, in želijo svojim LLM omogočiti razumevanje jezika, besednih zvez, okrajšav, konceptov, definicij in žargona, edinstvenega za njihov svet (in podjetje). Za razliko od natančnega prilagajanja, ki zavzame precej majhno količino podatkov, se stalno predhodno usposabljanje izvaja na velikih nizih podatkov (npr. na tisoče besedilnih dokumentov). Zdaj so zmožnosti pred usposabljanjem na voljo v Amazon Bedrock za Titan Text Lite in Titan Text Express.
- Splošna razpoložljivost Zastopniki za Amazon Bedrock za pomoč pri izvajanju večstopenjskih nalog z uporabo sistemov, podatkovnih virov in znanja podjetja. LLM-ji so odlični pri pogovorih in ustvarjanju vsebine, vendar stranke želijo, da njihove aplikacije to zmorejo do še več – na primer ukrepanje, reševanje težav in interakcija z vrsto sistemov za dokončanje večstopenjskih nalog, kot je rezervacija potovanja, vlaganje zahtevkov za zavarovanje ali naročanje nadomestnih delov. In Amazon Bedrock lahko pomaga pri tem izzivu. Z agenti razvijalci izberejo model, napišejo nekaj osnovnih navodil, kot sta "ste veseli agent za pomoč strankam" in "preverite razpoložljivost izdelkov v sistemu inventarja", usmerite izbrani model na prave vire podatkov in sisteme podjetja (npr. CRM). ali aplikacije ERP) in napišite nekaj funkcij AWS Lambda za izvajanje API-jev (npr. preverite razpoložljivost artikla v inventarju ERP). Amazon Bedrock samodejno analizira zahtevo in jo razdeli v logično zaporedje z uporabo zmožnosti razmišljanja izbranega modela, da ugotovi, katere informacije so potrebne, katere API-je poklicati in kdaj jih poklicati, da dokončajo korak ali rešijo nalogo. Agenti, ki so zdaj splošno na voljo, lahko načrtujejo in izvajajo večino poslovnih nalog – od odgovarjanja na vprašanja strank o razpoložljivosti vašega izdelka do sprejemanja njihovih naročil – in razvijalcem ni treba poznati strojnega učenja, pozivov inženirjev, usposabljati modele ali ročno povezovati sistemov. In Bedrock vse to počne varno in zasebno, stranke, kot sta Druva in Athene, pa jih že uporabljajo za izboljšanje natančnosti in hitrosti razvoja svojih generativnih aplikacij AI.
- Predstavljamo Zaščitne ograje za Amazon Bedrock tako da lahko uporabite zaščitne ukrepe, ki temeljijo na zahtevah vašega primera uporabe in odgovornih politikah AI. Stranke želijo biti prepričane, da so interakcije z njihovimi aplikacijami umetne inteligence varne, da se izogibajo strupenemu ali žaljivemu jeziku, da ostanejo pomembne za njihovo podjetje in da so v skladu z njihovimi odgovornimi politikami umetne inteligence. Z zaščitnimi ograjami lahko stranke določijo teme, ki se jim je treba izogibati, Amazon Bedrock pa bo uporabnikom zagotovil samo odobrene odgovore na vprašanja, ki spadajo v te omejene kategorije. Aplikacijo za spletno bančništvo lahko na primer nastavite tako, da se izognete zagotavljanju naložbenih nasvetov in odstranite neprimerno vsebino (kot je sovražni govor in nasilje). V začetku leta 2024 bodo lahko stranke v odzivih modelov tudi redigirale osebno določljive podatke (PII). Na primer, po interakciji stranke z agentom klicnega centra se pogovor s storitvijo za stranke pogosto povzame za vodenje evidence, zaščitne ograje pa lahko iz teh povzetkov odstranijo PII. Zaščitne ograje je mogoče uporabiti v vseh modelih v Amazon Bedrock (vključno z natančno nastavljenimi modeli) in z agenti za Amazon Bedrock, tako da lahko stranke zagotovijo dosledno raven zaščite za vse svoje generativne aplikacije AI.
Zgornja plast sklada: Nenehne inovacije omogočajo dostop do generativne umetne inteligence več uporabnikom
Na zgornji plasti sklada so aplikacije, ki izkoriščajo LLM in druge FM, tako da lahko izkoristite generativno umetno inteligenco pri delu. Eno področje, kjer generativni AI že spreminja igro, je kodiranje. Lani smo predstavili Amazon CodeWhisperer, ki vam pomaga hitreje in varneje graditi aplikacije z generiranjem predlogov kode in priporočil v skoraj realnem času. Stranke, kot so Accenture, Boeing, Bundesliga, The Cigna Group, Kone in Warner Music Group, uporabljajo CodeWhisperer za povečanje produktivnosti razvijalcev – Accenture pa Amazon CodeWhisperer omogoča do 50,000 svojim razvijalcem programske opreme in IT strokovnjakom. Želimo, da bi lahko čim več razvijalcev izkoristilo produktivne prednosti generativne umetne inteligence, zato CodeWhisperer ponuja brezplačna priporočila vsem posameznikom.
Čeprav orodja za kodiranje z umetno inteligenco zelo olajšajo življenje razvijalcev, so njihove produktivne koristi omejene zaradi pomanjkanja znanja o notranjih kodnih bazah, notranjih API-jih, knjižnicah, paketih in razredih. Eden od načinov razmišljanja o tem je, da če najamete novega razvijalca, tudi če je vrhunskega, v vašem podjetju ne bo tako produktiven, dokler ne razume vaše najboljše prakse in kode. Današnja orodja za kodiranje, ki jih poganja umetna inteligenca, so podobna novemu razvijalcu. V pomoč pri tem smo pred kratkim pripravili predogled novega zmožnost prilagajanja v Amazon CodeWhisperer, ki varno izkorišča strankino notranjo kodno bazo za zagotavljanje ustreznejših in uporabnih priporočil za kodo. S to zmožnostjo je CodeWhisperer strokovnjak za vaš kodo in ponuja priporočila, ki so ustreznejša, da prihranite še več časa. V študiji, ki smo jo izvedli s Persistentom, globalnim podjetjem za digitalni inženiring in modernizacijo podjetij, smo ugotovili, da prilagoditve razvijalcem pomagajo dokončati naloge do 28 % hitreje kot s splošnimi zmogljivostmi CodeWhispererja. Zdaj lahko razvijalec v podjetju za zdravstveno varstvo zahteva od CodeWhispererja, da »uvozi slike MRI, povezane z ID-jem stranke, in jih požene skozi klasifikator slik« za odkrivanje anomalij. Ker ima CodeWhisperer dostop do baze kode, lahko zagotovi veliko bolj ustrezne predloge, ki vključujejo uvozne lokacije slik MRI in ID-je strank. CodeWhisperer ohranja prilagoditve popolnoma zasebne in osnovni FM jih ne uporablja za usposabljanje, s čimer ščiti dragoceno intelektualno lastnino strank. AWS je edini večji ponudnik oblakov, ki vsem ponuja takšno zmogljivost.
Predstavljamo Amazon Q, generativni pomočnik, ki ga poganja AI, prilagojen za delo
Razvijalci vsekakor niso edini, ki se dokopajo do generativne umetne inteligence – milijoni ljudi uporabljajo generativne aplikacije za klepet z umetno inteligenco. To, kar so zgodnji ponudniki storili v tem prostoru, je vznemirljivo in zelo uporabno za potrošnike, vendar v mnogih pogledih ne »delujejo« na delovnem mestu. Njihovo splošno znanje in zmožnosti so odlični, vendar ne poznajo vašega podjetja, vaših podatkov, vaših strank, vašega delovanja ali vašega posla. To omejuje, koliko vam lahko pomagajo. Prav tako ne vedo veliko o vaši vlogi – kaj delate, s kom delate, katere informacije uporabljate in do česa imate dostop. Te omejitve so razumljive, ker ti pomočniki nimajo dostopa do zasebnih podatkov vašega podjetja in niso bili zasnovani tako, da izpolnjujejo zahteve glede zasebnosti podatkov in varnosti, ki jim jih morajo podjetja omogočiti. Težko je zakleniti varnost po dejstvu in pričakovati, da bo dobro delovala. Menimo, da imamo boljši način, ki bo vsaki osebi v vsaki organizaciji omogočil varno uporabo generativne umetne inteligence pri vsakodnevnem delu.
We z veseljem predstavljamo Amazon Q, nova vrsta generativnega pomočnika, ki ga poganja AI, ki je posebej za delo in ga je mogoče prilagoditi vašemu podjetju. Q vam lahko pomaga pridobiti hitre, ustrezne odgovore na pereča vprašanja, rešiti težave, ustvariti vsebino in ukrepati z uporabo podatkov in strokovnega znanja, ki jih najdete v informacijskih repozitorijih, kodi in sistemih podjetja. Ko klepetate z Amazon Q, nudi takojšnje ustrezne informacije in nasvete za pomoč pri poenostavitvi nalog, pospešitvi sprejemanja odločitev ter spodbujanju ustvarjalnosti in inovativnosti pri delu. Amazon Q smo zgradili tako, da je varen in zaseben ter lahko razume in spoštuje vaše obstoječe identitete, vloge in dovoljenja ter uporablja te podatke za prilagajanje svojih interakcij. Če uporabnik nima dovoljenja za dostop do določenih podatkov brez Q, tudi do njih ne more dostopati s Q. Amazon Q smo zasnovali tako, da že od prvega dne izpolnjuje stroge zahteve poslovnih strank – nobena njihova vsebina ni uporabljena za izboljšanje osnovnih modelov.
Amazon Q je vaš strokovni pomočnik za gradnjo na AWS: Amazon Q smo usposobili na 17-letnem znanju in izkušnjah AWS, tako da lahko spremeni način, kako gradite, uvajate in upravljate aplikacije in delovne obremenitve na AWS. Amazon Q ima vmesnik za klepet v upravljalni konzoli AWS in dokumentaciji, vašem IDE (prek CodeWhispererja) in klepetalnicah vaše ekipe v Slacku ali drugih aplikacijah za klepet. Amazon Q vam lahko pomaga raziskati nove zmogljivosti AWS, hitreje začeti, spoznati neznane tehnologije, arhitekturne rešitve, odpraviti težave, nadgraditi in še veliko več – je strokovnjak za dobro arhitekturne vzorce, najboljše prakse, dokumentacijo in implementacije rešitev AWS. Tukaj je nekaj primerov, kaj lahko storite s svojim novim strokovnim pomočnikom AWS:
- Pridobite jasne odgovore in navodila o zmogljivostih, storitvah in rešitvah AWS: Prosite Amazon Q, da »Tell me about Agents for Amazon Bedrock,« in Q vam bo dal opis funkcije in povezave do ustreznih gradiv. Prav tako lahko Amazonu Q zastavite praktično kakršno koli vprašanje o tem, kako deluje storitev AWS (npr. »Kakšne so omejitve skaliranja v tabeli DynamoDB?« »Kaj je Redshift Managed Storage?«) ali kako najbolje oblikovati poljubno število rešitev ( »Katere so najboljše prakse za gradnjo arhitektur, ki temeljijo na dogodkih?«). In Amazon Q bo zbral jedrnate odgovore in vedno citiral (in povezoval) svoje vire.
- Izberite najboljšo storitev AWS za vaš primer uporabe in hitro začnite: Vprašajte Amazon Q »Kakšni so načini za izdelavo spletne aplikacije na AWS? « in zagotovil bo seznam potencialnih storitev, kot je Ojačaj AWS, AWS Lambdain Amazon EC2 s prednostmi vsakega. Od tam lahko zožite možnosti tako, da Q-ju pomagate razumeti vaše zahteve, želje in omejitve (npr. »Kateri od teh bi bil najboljši, če želim uporabiti vsebnike?« ali »Ali naj uporabim relacijsko ali nerelacijsko bazo podatkov?« «). Končajte z "Kako naj začnem?" in Amazon Q bo orisal nekaj osnovnih korakov in vas usmeril k dodatnim virom.
- Optimizirajte svoje računalniške vire: Amazon Q vam lahko pomaga izbrati primerke Amazon EC2. Če ga vprašate »Pomagaj mi najti pravi primerek EC2 za uvedbo delovne obremenitve kodiranja videoposnetkov za mojo igralno aplikacijo z najvišjo zmogljivostjo«, vam bo Q dal seznam družin primerkov z razlogi za vsak predlog. Poleg tega lahko postavite poljubno število dodatnih vprašanj, da boste lažje našli najboljšo izbiro za svojo delovno obremenitev.
- Pridobite pomoč pri odpravljanju napak, testiranju in optimiziranju kode: Če med kodiranjem v vašem IDE naletite na napako, lahko prosite Amazon Q za pomoč tako, da rečete: »Moja koda ima napako IO, ali lahko zagotovite popravek?« in Q bo ustvaril kodo namesto vas. Če vam je predlog všeč, lahko prosite Amazon Q, da doda popravek vaši aplikaciji. Ker je Amazon Q v vašem IDE, razume kodo, na kateri delate, in ve, kam vstaviti popravek. Amazon Q lahko ustvari tudi teste enot (»Napišite teste enot za izbrano funkcijo«), ki jih lahko vstavi v vašo kodo in jih lahko izvajate. Končno vam lahko Amazon Q pove, kako optimizirati kodo za večjo zmogljivost. Prosite Q, naj »Optimizira mojo izbrano poizvedbo DynamoDB«, in uporabil bo svoje razumevanje vaše kode, da bi zagotovil predlog v naravnem jeziku, kaj popraviti, skupaj s spremno kodo, ki jo lahko implementirate z enim klikom.
- Diagnosticiranje in odpravljanje težav: Če naletite na težave v upravljalni konzoli AWS, kot so napake dovoljenj EC2 ali konfiguracijske napake Amazon S3, lahko preprosto pritisnete gumb »Odpravljanje težav z Amazon Q« in uporabil bo svoje razumevanje vrste napake in storitve, kjer je napaka. da vam dam predloge za popravek. Lahko celo prosite Amazon Q, da odpravi težave z vašim omrežjem (npr. »Zakaj se ne morem povezati s svojim primerkom EC2 prek SSH?«) in Q bo analiziral vašo konfiguracijo od konca do konca in zagotovil diagnozo (npr. »Ta primerek se zdi, da je v zasebnem podomrežju, zato bo morda treba vzpostaviti javno dostopnost«).
- V hipu pridobite novo kodno osnovo: Ko klepetate z Amazon Q v vašem IDE, združuje svoje strokovno znanje in izkušnje pri gradnji programske opreme z razumevanjem vaše kode – zmogljivo združevanje! Če ste prej prevzeli projekt od nekoga drugega ali ste bili nov član ekipe, ste morda morali ure in ure ročno pregledovati kodo in dokumentacijo, da bi razumeli, kako deluje in kaj počne. Zdaj, ker Amazon Q razume kodo v vašem IDE, lahko preprosto prosite Amazon Q, da razloži kodo (»Posredujte mi opis, kaj ta aplikacija počne in kako deluje«) in Q vam bo dal podrobnosti, na primer katere storitve kodo uporablja in kaj počnejo različne funkcije (npr. Q lahko odgovori z nekaj takega, kot je: "Ta aplikacija gradi osnovni sistem vstopnic za podporo z uporabo Python Flask in AWS Lambda" in nadaljuje z opisom vsake od svojih osnovnih zmogljivosti, kako so implementirane, in veliko več).
- Hitreje počistite zaostanek funkcij: Lahko celo prosite Amazon Q, da vas vodi skozi in avtomatizira velik del postopka od konca do konca dodajanja funkcije vaši aplikaciji v Amazon CodeCatalyst, naša enotna storitev za razvoj programske opreme za ekipe. Če želite to narediti, Q-ju samo dodelite zaostalo nalogo s seznama težav – tako kot bi to storili soigralcu – in Q ustvari načrt po korakih, kako bo zgradil in implementiral funkcijo. Ko odobrite načrt, bo Q napisal kodo in vam predstavil predlagane spremembe kot pregled kode. Zahtevate lahko predelavo (če je potrebno), odobrite in/ali uvedete!
- Nadgradite kodo v delčku časa: Večina razvijalcev dejansko porabi le del svojega časa za pisanje nove kode in gradnjo novih aplikacij. Precej več svojih ciklov porabijo za boleča, zastojna področja, kot sta vzdrževanje in nadgradnje. Sprejmite nadgradnje jezikovnih različic. Veliko strank še naprej uporablja starejše različice Jave, ker bodo za nadgradnjo potrebni meseci – celo leta – in na tisoče ur časa razvijalcev. Odlaganje tega ima realne stroške in tveganja – zamudite izboljšave zmogljivosti in ste ranljivi za varnostne težave. Menimo, da lahko Amazon Q tukaj spremeni igro in smo nad tem navdušeni Transformacija kode Amazon Q, funkcija, ki lahko odstrani veliko tega težkega dela in skrajša čas, potreben za nadgradnjo aplikacij, z dni na minute. Preprosto odprete kodo, ki jo želite posodobiti v vašem IDE, in prosite Amazon Q, da "/transformira" vašo kodo. Amazon Q bo analiziral celotno izvorno kodo aplikacije, ustvaril kodo v ciljnem jeziku in različici ter izvedel teste, kar vam bo pomagalo uresničiti izboljšave varnosti in zmogljivosti najnovejših jezikovnih različic. Pred kratkim je zelo majhna ekipa Amazonovih razvijalcev uporabila Amazon Q Code Transformation za nadgradnjo 1,000 proizvodnih aplikacij z Jave 8 na Javo 17 v samo dveh dneh. Povprečni čas na aplikacijo je bil manj kot 10 minut. Danes Amazon Q Code Transformation izvaja nadgradnje jezika Java z Jave 8 ali Jave 11 na Javo 17. Naslednja (in kmalu) je možnost preoblikovanja .NET Framework v večplatformni .NET (s še več transformacijami, ki sledijo v prihodnosti) .
Amazon Q je vaš poslovni strokovnjak: Amazon Q lahko povežete s svojimi poslovnimi podatki, informacijami in sistemi, tako da lahko sintetizira vse in zagotovi prilagojeno pomoč, ki pomaga ljudem pri reševanju težav, ustvarjanju vsebine in izvajanju ukrepov, ki so pomembni za vaše podjetje. Prenos Amazon Q v vaše podjetje je preprost. Ima več kot 40 vgrajenih priključkov za priljubljene poslovne sisteme, kot so Amazon S3, Microsoft 365, Salesforce, ServiceNow, Slack, Atlassian, Gmail, Google Drive in Zendesk. Povezuje se lahko tudi z vašim notranjim intranetom, wikiji in vodi knjige, z Amazon Q SDK pa lahko vzpostavite povezavo s katero koli interno aplikacijo, ki jo želite. Usmerite Amazon Q v te repozitorije in vaš posel bo pospešil, zajel in razumel semantične informacije, zaradi katerih je vaše podjetje edinstveno. Nato dobite svojo prijazno in preprosto spletno aplikacijo Amazon Q, tako da lahko zaposleni v vašem podjetju komunicirajo s pogovornim vmesnikom. Amazon Q se prav tako poveže z vašim ponudnikom identitete, da razume uporabnika, njegovo vlogo in sisteme, do katerih lahko dostopa, tako da lahko uporabniki postavljajo podrobna vprašanja z niansami in dobijo prilagojene rezultate, ki vključujejo le informacije, za katere imajo dovoljenje. Amazon Q ustvarja odgovore in vpoglede, ki so točni in zvesti gradivu in znanju, ki mu ga posredujete, in lahko omejite občutljive teme, blokirate ključne besede ali filtrirate neprimerna vprašanja in odgovore. Tukaj je nekaj primerov, kaj lahko storite z novim strokovnim pomočnikom vašega podjetja:
- Pridobite jasne, izjemno ustrezne odgovore na podlagi vaših poslovnih podatkov in informacij: Zaposleni lahko povprašajo Amazon Q o vsem, kar so morda prej iskali v vseh vrstah virov. Vprašajte »Kakšne so najnovejše smernice za uporabo logotipa?« ali »Kako se prijavim za kreditno kartico podjetja?« in Amazon Q bo sintetiziral vso ustrezno vsebino, ki jo najde, in se vrnil s hitrimi odgovori ter povezavami do ustreznih viri (npr. portali blagovnih znamk in skladišča logotipov, pravilniki podjetja o T&E in aplikacije za kartice).
- Poenostavite vsakodnevno komunikacijo: Samo vprašajte in Amazon Q lahko ustvari vsebino (»Ustvarite objavo v spletnem dnevniku in tri naslove v družabnih omrežjih, ki najavljajo izdelek, opisan v tej dokumentaciji«), ustvari povzetke (»Napišite povzetek transkripta našega sestanka z označenim seznamom dejanj«) ), zagotovite e-poštne posodobitve (»Pripravite e-poštno sporočilo, ki poudarja naše programe usposabljanja za stranke v Indiji v tretjem četrtletju«) in pomagajte pri strukturiranju sestankov (»Ustvarite dnevni red sestanka za pogovor o najnovejšem poročilu o zadovoljstvu strank«).
- Dokončaj naloge: Amazon Q lahko pomaga dokončati določene naloge, s čimer skrajša količino časa, ki ga zaposleni porabijo za ponavljajoče se delo, kot je vlaganje prijav. Prosite Amazon Q, naj »povzame povratne informacije strank o novi cenovni ponudbi v Slacku«, nato pa zahtevajte, da Q vzame te informacije in odpre vstopnico v Jiri, da posodobi marketinško ekipo. Od Q lahko zahtevate, da »Povzame ta prepis klica« in nato »Odpri nov primer za stranko A v storitvi Salesforce«. Amazon Q podpira druga priljubljena orodja za avtomatizacijo dela, kot sta Zendesk in Service Now.
Amazon Q je v Amazon QuickSight: z Amazon Q v QuickSightu, storitev poslovnega obveščanja AWS, lahko uporabniki svojim nadzornim ploščam zastavijo vprašanja, kot je "Zakaj se je število naročil prejšnji mesec povečalo?" ter pridobite vizualizacije in razlage dejavnikov, ki so vplivali na povečanje. In analitiki lahko uporabijo Amazon Q, da skrajšajo čas, ki ga potrebujejo za izdelavo nadzornih plošč iz dni v minute s preprostim pozivom, kot je »Pokaži mi prodajo po regijah po mesecih kot zložen palični grafikon«. Q se vrne takoj s tem diagramom in preprosto ga lahko dodate na nadzorno ploščo ali še naprej klepetate s Q, da izboljšate vizualizacijo (npr. »Spremeni palični grafikon v Sankeyjev diagram« ali »Prikaži države namesto regij«). Amazon Q v QuickSightu olajša tudi uporabo obstoječih nadzornih plošč za obveščanje poslovnih deležnikov, pridobivanje ključnih vpogledov in poenostavitev odločanja z uporabo podatkovnih zgodb. Uporabniki lahko na primer pozovejo Amazon Q, da »Sestavi zgodbo o tem, kako se je podjetje spremenilo v zadnjem mesecu za poslovni pregled z višjim vodstvom,« in Amazon Q v nekaj sekundah ponudi na podlagi podatkov temelječo zgodbo, ki je vizualno prepričljiva in popolnoma prilagodljiv. Te zgodbe je mogoče varno deliti po vsej organizaciji, da bi pomagali uskladiti deležnike in spodbuditi boljše odločitve.
Amazon Q je v Amazon Connect: V Amazon Connect, storitvi našega kontaktnega centra, Amazon Q pomaga vašim agentom za pomoč strankam zagotavljati boljše storitve za stranke. Amazon Q izkorišča repozitorije znanja, ki jih vaši agenti običajno uporabljajo za pridobivanje informacij za stranke, nato pa lahko agenti klepetajo z Amazon Q neposredno v storitvi Connect, da dobijo odgovore, ki jim pomagajo hitreje odgovoriti na zahteve strank, ne da bi morali sami iskati po dokumentaciji. In čeprav je klepet z Amazonom Q za super hitre odgovore odličen, v službi za stranke ni prehitrega. Zato Amazon Q v storitvi Connect spremeni pogovor stranke z agentom v živo v poziv in agentu samodejno zagotovi možne odgovore, predlagana dejanja in povezave do virov. Na primer, Amazon Q lahko zazna, da se stranka obrne na podjetje za najem avtomobilov, da spremeni svojo rezervacijo, ustvari odgovor za agenta, da hitro sporoči, kako veljajo pravilniki podjetja o nadomestilih za spremembo, in vodi agenta skozi korake, ki jih potrebuje za posodobitev rezervacija.
Amazon Q je v dobavni verigi AWS (kmalu na voljo): V AWS Supply Chain, naši storitvi vpogledov v dobavno verigo, Amazon Q pomaga načrtovalcem ponudbe in povpraševanja, upravljavcem zalog in trgovinskim partnerjem optimizirati svojo dobavno verigo s povzemanjem in poudarjanjem potencialnih tveganj zalog ali prevelikih zalog ter vizualizacijo scenarijev za rešitev težave. Uporabniki lahko Amazonu Q zastavljajo vprašanja »kaj«, »zakaj« in »kaj če« o svojih podatkih o dobavni verigi ter klepetajo skozi zapletene scenarije in kompromise med različnimi odločitvami o dobavni verigi. Na primer, stranka lahko vpraša: "Kaj povzroča zamudo pri mojih pošiljkah in kako lahko stvari pospešim?" na kar bo Amazon Q morda odgovoril: »90 % vaših naročil je na vzhodni obali, velika nevihta na jugovzhodu pa povzroča 24-urno zamudo. Če pošiljate v pristanišče New York namesto v Miami, boste pospešili dostavo in znižali stroške za 50 %.«
Naše stranke hitro sprejemajo generativno umetno inteligenco – usposabljajo revolucionarne modele na AWS, razvijajo generativne aplikacije umetne inteligence z rekordno hitrostjo z uporabo Amazon Bedrock in v svojih organizacijah uvajajo aplikacije, ki spreminjajo igre, kot je Amazon Q. Z našimi najnovejšimi objavami AWS strankam prinaša še več zmogljivosti, izbire in inovativnosti v vsako plast sklada. Skupni učinek vseh zmogljivosti, ki jih zagotavljamo pri re:Invent, pomeni pomemben mejnik pri izpolnjevanju vznemirljivega in pomembnega cilja: generativni AI naredimo dostopen strankam vseh velikosti in tehničnih sposobnosti, tako da lahko znova odkrijejo in preoblikujejo tisto, mogoče.
viri
O Author
Swami Sivasubramanian je podpredsednik za podatke in strojno učenje pri AWS. V tej vlogi Swami nadzira vse storitve AWS Database, Analytics ter storitve umetne inteligence in strojnega učenja. Poslanstvo njegove ekipe je pomagati organizacijam, da svoje podatke uporabijo za delo s popolno rešitvijo podatkov od konca do konca za shranjevanje, dostop, analizo, vizualizacijo in predvidevanje.
- Distribucija vsebine in PR s pomočjo SEO. Okrepite se še danes.
- PlatoData.Network Vertical Generative Ai. Opolnomočite se. Dostopite tukaj.
- PlatoAiStream. Web3 Intelligence. Razširjeno znanje. Dostopite tukaj.
- PlatoESG. Ogljik, CleanTech, Energija, Okolje, sončna energija, Ravnanje z odpadki. Dostopite tukaj.
- PlatoHealth. Obveščanje o biotehnologiji in kliničnih preskušanjih. Dostopite tukaj.
- vir: https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/welcome-to-a-new-era-of-building-in-the-cloud-with-generative-ai-on-aws/
- :ima
- : je
- :ne
- :kje
- $GOR
- 000
- 1
- 10
- 100
- 11
- 12
- 17
- 200
- 2019
- 2024
- 25
- 30
- 300
- 35%
- 40
- 50
- 500
- 65
- 8
- 9
- a
- sposobnosti
- sposobnost
- Sposobna
- O meni
- nad
- pospeši
- pospešeno
- pospeševalniki
- Accenture
- dostop
- dostopnost
- dostopen
- računovodstvo
- natančnost
- natančna
- pridobiti
- čez
- Ukrep
- dejavnosti
- aktivno
- dejansko
- prilagodijo
- dodajte
- dodano
- dodajanje
- Poleg tega
- Dodatne
- Poleg tega
- dodatkov
- Dodaja
- Adidas
- Adobe
- Sprejem
- napredno
- napredovanje
- Prednost
- Prednosti
- Oglaševanje
- nasveti
- po
- proti
- Dnevni red
- Agent
- agenti
- agregat
- Avgust
- AI
- AI in strojno učenje
- AI klepet
- ai raziskave
- Z AI napajanjem
- uskladiti
- vsi
- omogočajo
- omogoča
- skupaj
- že
- Prav tako
- vedno
- Amazon
- Amazon Code Whisperer
- Amazon EC2
- Amazon QuickSight
- Amazon SageMaker
- Amazon Web Services
- znesek
- zneski
- an
- Analiza
- Analitik
- Analitiki
- analitika
- analizirati
- analize
- in
- Objavi
- Obvestila
- Napoveduje
- odgovor
- odgovori
- Antropično
- kaj
- kdo
- karkoli
- API
- API-ji
- aplikacija
- se prikaže
- uporaba
- aplikacije
- Uporabi
- Zahvaljujemo
- pristop
- odobri
- odobren
- aplikacije
- april
- SE
- OBMOČJE
- območja
- argumentirano
- okoli
- AS
- vprašati
- pomoč
- Pomočnik
- pomočniki
- povezan
- sodelavci
- At
- Atlassian
- povečanje
- Povečana
- razširitve
- aurora
- pooblaščeni
- avtomatizirati
- avtomatizira
- Samodejno
- samodejno
- Avtomatizacija
- avtomobilska
- razpoložljivost
- Na voljo
- povprečno
- izogniti
- stran
- AWS
- Sklepanje AWS
- AWS Lambda
- Konzola za upravljanje AWS
- nazaj
- Bančništvo
- bar
- ovire
- baza
- temeljijo
- Osnovni
- BE
- ker
- postane
- bilo
- začel
- Verjemite
- Prednosti
- BEST
- najboljše prakse
- Boljše
- med
- Big
- Billion
- milijardah
- Block
- Bloki
- Blog
- Boeing
- Bolt
- Rezervacija
- Booking.com
- knjige
- tako
- Bottom
- Meje
- blagovne znamke
- Break
- odmori
- prinašajo
- Predložitev
- izgradnjo
- Building
- Gradi
- zgrajena
- vgrajeno
- poslovni
- Poslovna inteligenca
- podjetja
- vendar
- Gumb
- by
- klic
- klicni center
- CAN
- Lahko dobiš
- Zmogljivosti
- zmožnost
- lahko
- kapaciteta
- Zajemanje
- voziček
- ogljika
- Emisije ogljikovega
- kartice
- previdno
- primeru
- primeri
- kategorije
- povzroča
- center
- nekatere
- Zagotovo
- verige
- izziv
- izzivi
- spremenite
- spremenilo
- Spreminjevalec
- Spremembe
- spreminjanje
- lastnosti
- Graf
- Charts
- klepetalnice
- chatbot
- klepetalnice
- klepet
- preveriti
- čip
- čipi
- izbira
- Izberite
- izbiri
- izbran
- terjatve
- razredi
- čiščenje
- jasno
- klik
- Cloud
- oblačna infrastruktura
- Grozd
- grozdenje
- Obala
- Koda
- baza kod
- Pregled kode
- Kodiranje
- sodelovati
- sodelovanje
- COM
- kombinacija
- združujejo
- kombinirani
- združuje
- kako
- prihaja
- prihajajo
- Kmalu na voljo
- komunicirajo
- Communications
- Podjetja
- podjetje
- Podjetja
- v primerjavi z letom
- prepričljiv
- dokončanje
- popolnoma
- kompleksna
- kompleksnost
- celovito
- Izračunajte
- koncepti
- konfiguracija
- konfiguriranje
- domnevo
- Connect
- povezane
- povezava
- Povezovanje
- povezuje
- dosledno
- Konzole
- omejitve
- Potrošniki
- poraba
- kontakt
- kontaktni center
- Zabojniki
- vsebina
- ozadje
- kontekstualno
- naprej
- naprej
- se nadaljuje
- nadaljevati
- nadzor
- Nadzor
- Pogovor
- pogovorni
- pogovorov
- avtorske pravice
- pisanje
- Core
- strošek
- stroškovno učinkovito
- stroški
- države
- Cox
- ustvarjajo
- ustvaril
- ustvarjalnost
- Ustvarjalci
- kredit
- kreditne kartice
- Kriminal
- CRISP
- CRM
- platformah
- stranka
- Izkušnje s strankami
- Zadovoljstvo kupcev
- Za stranke
- Stranke, ki so
- prilagodljiv
- customization
- prilagodite
- meri
- Cut
- ciklov
- vsak dan
- Armaturna plošča
- nadzorne plošče
- datum
- Priprava podatkov
- zasebnost podatkov
- Zasebnost in varnost podatkov
- nabori podatkov
- Podatkov usmerjenih
- Baze podatkov
- baze podatkov
- Podatkovne palice
- dan
- iz dneva v dan
- Dnevi
- Odločanje
- odločitve
- globoko
- globoko učenje
- globlje
- definicije
- Stopnja
- zamuda
- poda
- Dobave
- dostavo
- daje
- Povpraševanje
- Demokratiziranje
- Odvisno
- razporedi
- razporejeni
- uvajanja
- uvajanje
- globina
- opisati
- opisano
- opis
- zasnovan
- želeno
- podrobno
- Podrobnosti
- odkrivanje
- Ugotovite,
- DEUTSCHE TELECOM
- Razvojni
- Razvijalci
- razvoju
- Razvoj
- diagnoza
- Dialog
- Dialog
- DID
- drugačen
- Difuzija
- digitalni
- neposredno
- distribuirati
- porazdeljena
- razdeljeno usposabljanje
- distribucijo
- do
- dokument
- Dokumentacija
- Dokumenti
- ne
- Ne
- tem
- opravljeno
- dont
- podvojitev
- navzdol
- pogon
- 2
- dvojnikov
- trajanje
- e
- e-trgovina
- vsak
- Zgodnje
- lažje
- enostavno
- East
- Vzhodna obala
- lahka
- Economics
- izdaja
- učinkovito
- učinkovitosti
- učinkovito
- prizadevanje
- bodisi
- ostalo
- E-naslov
- e-pošta
- Emisije
- Zaposleni
- opolnomočiti
- pooblastitvi
- omogočajo
- omogočanje
- kodiranje
- srečanje
- konec
- konec koncev
- energija
- Poraba energije
- energetske učinkovitosti
- inženir
- Inženiring
- okrepi
- izboljšave
- bogatenje
- Podjetje
- podjetniškega razreda
- podjetja
- Zabava
- Celotna
- sredstva
- Era
- ERP
- Napaka
- napake
- Eter (ETH)
- vrednotenja
- Tudi
- dogodki
- VEDNO
- Tudi vsak
- vsi
- vse
- evolucija
- razvijajo
- Primer
- Primeri
- razburjen
- zanimivo
- izvršiti
- izvršni
- obstoječih
- ekspanziven
- pričakovati
- pospešiti
- drago
- izkušnje
- izkušen
- Doživetja
- strokovnjak
- strokovno znanje
- Pojasnite
- raziskuje
- express
- tkanina
- Obraz
- Dejstvo
- dejavniki
- pošteno
- zvest
- sokol
- Padec
- seznanjeni
- družine
- družina
- FAST
- hitreje
- napačno
- Feature
- Lastnosti
- pristojbina
- povratne informacije
- Nekaj
- Vložitev
- filter
- končno
- finančna
- Najdi
- iskanje
- najdbe
- konec
- konča
- prva
- fiksna
- prilagodljiv
- osredotočena
- sledi
- za
- Za potrošnike
- Naprej
- je pokazala,
- Fundacija
- štiri
- ulomek
- Okvirni
- okviri
- brezplačno
- pogosto
- Prijazno
- iz
- funkcije
- nadalje
- Prihodnost
- igra
- game-changer
- igre na srečo
- splošno
- splošno
- ustvarjajo
- ustvarja
- ustvarjajo
- generacija
- generativno
- Generativna AI
- generator
- dobili
- pridobivanje
- Daj
- Globalno
- globalno digitalno
- gmail
- Go
- Cilj
- dogaja
- dobro
- GPU
- Grafične kartice
- veliko
- Igrišče
- prelomni
- skupina
- Pridelovanje
- goji
- Navodila
- vodi
- Smernice
- imel
- roke
- Zgodi se
- Trdi
- strojna oprema
- škodljiva
- sovražijo
- sovražni govor
- Imajo
- ob
- Naslovi
- zdravstveno varstvo
- težka
- težko dvigovanje
- pomoč
- pomoč
- Pomaga
- tukaj
- visoka
- več
- najvišja
- poudarjanje
- zelo
- najem
- njegov
- gostovanje
- URE
- Kako
- Kako
- Vendar
- HTTPS
- Stotine
- i
- ID
- identitete
- identiteta
- ID-ji
- if
- slika
- generiranje slik
- slike
- Takojšen
- vpliv
- izvajati
- izvedbe
- izvajali
- uvoz
- Pomembno
- Impresivno
- izboljšanje
- izboljšalo
- Izboljšave
- in
- vključujejo
- vključuje
- Vključno
- Povečajte
- povečal
- narašča
- kazalniki
- posamezniki
- industrij
- Industrija
- vodilne
- vplivali
- info
- obvesti
- Podatki
- Infrastruktura
- inovacije
- inoviranje
- Inovacije
- novosti
- inovativne
- vhod
- vhodi
- vpogled
- vpogledi
- primer
- primerov
- Namesto
- Inštitut
- Navodila
- zavarovanje
- integracija
- intelektualne
- intelektualne lastnine
- Intelligence
- namerava
- interakcijo
- interakcije
- interaktivni
- medsebojno povezani
- vmesnik
- notranji
- intervenirati
- v
- uvesti
- Uvedeno
- Predstavljamo
- Izmišljeno
- inventar
- Invest
- preiskovalni
- vlaganjem
- naložbe
- naložbe
- vključeni
- vključuje
- Vprašanja
- IT
- IT strokovnjaki
- ITS
- Japonski
- žargon
- Java
- jpg
- samo
- samo en
- Imejte
- vzdrževanje
- Ključne
- Ključna področja
- ključne besede
- Komplet
- Komplet (SDK)
- Vedite
- znanje
- ve
- Labs
- Pomanjkanje
- jezik
- velika
- obsežne
- Največji
- Zadnja
- Lansko leto
- Pozen
- Latenca
- Zadnji
- začela
- začetek
- odvetniki
- plast
- plasti
- Vodstvo
- vodi
- UČITE
- naučili
- učenje
- Pravne informacije
- manj
- Lets
- Stopnja
- Vzvod
- Leverages
- LEXISNEXIS
- LG
- knjižnice
- življenski krog
- dviganje
- kot
- Verjeten
- omejitve
- Limited
- Meje
- linije
- LINK
- Povezave
- Seznam
- v živo
- živi
- Llama
- nahaja
- Lokacije
- logično
- logo
- Long
- dolgoletni
- Sklop
- ljubezen
- nizka
- nižje
- najnižja
- stroj
- strojno učenje
- je
- vzdrževati
- vzdrževanje
- vzdrževanje
- velika
- Znamka
- IZDELA
- Izdelava
- upravlja
- upravljanje
- Vodje
- Navodilo
- ročno delo
- ročno
- več
- Trženje
- Material
- materiali
- največja
- Maj ..
- me
- smiselna
- pomeni
- mediji
- Srečati
- srečanja
- sestanki
- ustreza
- člani
- Mers
- Meta
- Metoda
- Miami
- Microsoft
- Microsoft 365
- Bližnji
- morda
- mejnik
- min
- pogrešam
- Mission
- ML
- Model
- modeliranje
- modeli
- modernizacija
- Momentum
- MongoDB
- monitorji
- mesec
- mesecev
- več
- Najbolj
- Najbolj popularni
- premikanje
- MRI
- veliko
- več
- Glasba
- morajo
- my
- Ime
- Nasdaq
- naravna
- Naravni jezik
- Blizu
- potrebno
- Nimate
- potrebna
- potrebujejo
- net
- mreža
- mreženje
- Novo
- NY
- na novo
- Naslednja
- Nitro
- št
- zvezki
- zdaj
- Številka
- Nvidia
- of
- off
- žaljive
- ponudba
- ponujanje
- Ponudbe
- pogosto
- starejši
- on
- enkrat
- ONE
- tiste
- na spletu
- spletno bančništvo
- samo
- odprite
- deluje
- operacije
- Optimizirajte
- optimizirana
- optimizacijo
- možnosti
- or
- naročila
- Organizacija
- organizacije
- izvirno
- Ostalo
- drugi
- naši
- ven
- oris
- izhod
- izhodi
- več
- Presežek
- večinoma
- lastne
- Pace
- pakete
- boleče
- parov
- parameter
- parametri
- del
- partnerji
- deli
- preteklosti
- vzorci
- pavza
- ljudje
- za
- opravlja
- performance
- opravljeno
- opravlja
- Dovoljenje
- Dovoljenja
- oseba
- personalizacija
- prilagodite
- Osebno
- PGA Tours
- stavki
- pii
- Kraj
- Načrt
- platon
- Platonova podatkovna inteligenca
- PlatoData
- plus
- Točka
- politike
- Popular
- pozitiven
- mogoče
- Prispevek
- potencial
- moč
- poganja
- močan
- Praktično
- praktično
- vaje
- natančna
- napovedati
- Napovedi
- nastavitve
- Priprava
- Pripravimo
- predstaviti
- Predsednik
- pritisnite
- pritiskom
- predogled
- prej
- Cena
- cenitev
- primarni
- zasebnost
- Zasebnost in varnost
- zasebna
- zasebnih podatkov
- problem
- Težave
- Postopek
- Procesi
- obravnavati
- proizvodnjo
- Izdelek
- proizvodnja
- produktivno
- produktivnost
- strokovni
- strokovnjaki
- programi
- Projekt
- pozove
- nepremičnine
- lastniško
- zaščito
- zaščita
- zagotavljajo
- Ponudnik
- ponudniki
- zagotavlja
- zagotavljanje
- javnega
- javno
- namene
- Push
- Potiskanje
- dal
- Dajanje
- Python
- pitorha
- Q3
- količinsko
- vprašanje
- vprašanja
- Hitri
- hitro
- precej
- R & D
- območje
- hitro
- hitro
- Cene
- RE
- reading
- pravo
- v realnem času
- realistična
- uresničitev
- realizirano
- res
- žetev
- Razlogi
- Pred kratkim
- Priporočilo
- Priporočila
- zapis
- zmanjša
- Zmanjšana
- zmanjšanje
- izboljšati
- okolica
- sprosti
- pomembno
- zanesljivost
- ostanki
- odstrani
- odstranjevanje
- popravilo
- ponavljajoč
- zamenjava
- odgovori
- poročilo
- Skladišče
- zahteva
- zahteva
- obvezna
- Zahteve
- Raziskave
- Rezervacija
- Reserve
- Resolucija
- resonira
- viri
- spoštovanje
- Odzove
- odziva
- Odgovor
- odgovorov
- odgovorna
- omejiti
- omejeno
- povzroči
- Rezultati
- vrnitev
- pregleda
- pregledovanje
- Pravica
- tveganja
- vloga
- vloge
- Sobe
- poti
- Pravilo
- Run
- tek
- vzletno-pristajalne steze
- žrtvovanje
- varna
- varovala
- varno
- sagemaker
- prodaja
- prodajni center
- Enako
- Zadovoljstvo
- Shrani
- rek
- Lestvica
- skaliranje
- scenariji
- Obseg
- rezultati
- praska
- SDK
- brezšivne
- Iskalnik
- drugi
- Druga generacija
- sekund
- zavarovanje
- Varno
- varnost
- glej
- videnje
- videl
- izberite
- izbran
- izbor
- pošiljanja
- višji
- višje vodstvo
- občutljiva
- september
- Zaporedje
- Serija
- strežniki
- Storitev
- ServiceNow
- Storitve
- nastavite
- Kompleti
- več
- Delite s prijatelji, znanci, družino in partnerji :-)
- deli
- ladja
- Kratke Hlače
- shouldnt
- strani
- pomemben
- Silicij
- podobno
- Enostavno
- poenostavitev
- preprosto
- saj
- SIX
- velikosti
- Slack
- majhna
- So
- socialna
- družbeni mediji
- Software
- Razvijalci programske opreme
- Razvoj programske opreme
- komplet za razvoj programske opreme
- Rešitev
- rešitve
- SOLVE
- nekaj
- nekdo
- Nekaj
- Kmalu
- prefinjeno
- vir
- Izvorna koda
- Viri
- jugovzhod
- Vesolje
- Spark
- posebej
- govor
- hitrost
- preživeti
- Stabilnost
- stabilna
- sveženj
- zloženi
- interesne skupine
- začel
- Začetek
- Ustanavljanjem
- state-of-the-art
- bivanje
- Korak
- Koraki
- Še vedno
- shranjevanje
- trgovina
- trgovine
- zgodbe
- Storm
- Zgodba
- racionalizirati
- Okrepiti
- stroga
- Struktura
- študija
- subnet
- precejšen
- taka
- primerna
- apartma
- Povzamemo
- POVZETEK
- Super
- dopolnjujejo
- dobavitelji
- dobavi
- Ponudba in povpraševanje
- dobavne verige
- podpora
- Podpira
- Preverite
- presenetljivo
- nadzor
- sumljiv
- Trajnostni razvoj
- Preklop
- sintetizirati
- sistem
- sistemi
- miza
- prilagojene
- Bodite
- meni
- ob
- Pogovor
- ciljna
- Naloga
- Naloge
- skupina
- Člani ekipe
- Skupine
- tehnični
- tehnika
- tehnike
- Tehnologije
- Tehnologija
- tehnološke inovacije
- povej
- pove
- deset
- deset
- tensorflo
- terminologija
- Test
- Testiranje
- testi
- besedilo
- tvorjenje besedila
- kot
- da
- O
- Prihodnost
- svet
- njihove
- Njih
- sami
- POTEM
- Tukaj.
- te
- jih
- stvar
- stvari
- mislim
- tretja
- ta
- letos
- tisti,
- tisoče
- 3
- skozi
- vsej
- pretočnost
- Vstopnica
- vstopnice
- čas
- krat
- titan
- do
- danes
- današnje
- skupaj
- žeton
- tudi
- vzel
- orodje
- orodja
- vrh
- Teme
- Tour
- proti
- proti
- sledenje
- Trgovanje
- Vlak
- usposobljeni
- usposabljanje
- Transakcije
- Prepis
- Transform
- Preoblikovanje
- transformacije
- preoblikovanje
- potovanja
- trillions
- Izlet
- resnično
- Zaupajte
- poskusite
- poskuša
- zavoji
- dva
- tip
- tipično
- osnovni
- razumeli
- razumljivo
- razumevanje
- razume
- neznan
- poenoteno
- edinstven
- edinstvene lastnosti
- Enota
- za razliko od
- dokler
- Nadgradnja
- posodobitve
- nadgradnja
- Nadgradnje
- us
- Uporaba
- uporaba
- primeru uporabe
- Rabljeni
- uporabnik
- Uporabniki
- uporablja
- uporabo
- dragocene
- raznolikost
- različnih
- različica
- Proti
- zelo
- preko
- vice
- Podpredsednica
- Video
- praktično
- vizualizacija
- vizualizirati
- vizualno
- prostornine
- Ranljivi
- želeli
- Warner
- glasbena skupina Warner
- je
- Wave
- način..
- načini
- we
- web
- Spletna aplikacija
- spletne storitve
- spletne strani
- teden
- Weeks
- dobrodošli
- Dobro
- dobro znana
- so bili
- Kaj
- Kaj je
- kdaj
- ali
- ki
- medtem
- WHO
- zakaj
- široka
- Širok spekter
- širše
- bo
- okno
- z
- v
- brez
- delo
- delal
- delovnih tokov
- deluje
- deluje
- svet
- svetovni razred
- skrbi
- vredno
- bi
- pisati
- napisati kodo
- pisanje
- leto
- let
- york
- jo
- Vaša rutina za
- Zendesk
- zefirnet