亚马逊云科技推出助力企业拥抱生成式AI的多项新功能与服务
从初创企业到大型企业，各种规模的组织都纷纷开始接触生成式人工智能技术。这些企业希望充分利用生成式人工智能，将自身在测试版、原型设计以及演示版中的畅想带到现实场景中，实现生产力的大幅提升并大力进行创新。但是，组织要怎样才能在企业中引入生成式人工智能这项技术并真正落实起来呢？
- 让客户可以轻松构建内置安全性和隐私功能的生成式人工智能应用程序
- 专注于为客户提供最具性价比的基础设施来使用生成式人工智能，这样客户就可以训练自己的模型并大规模运行推理
- 为企业提供生成式人工智能驱动型应用程序，来实现自身工作方式的转变
- 将数据打造成客户的差异化竞争优势，让客户可以自定义基础模型（FM），让这些模型成为服务于客户业务、数据和公司的专家
为了助力各大组织打造非凡的生成式人工智能体验，亚马逊云科技一直以来都在致力于与客户携手合作、共创辉煌，这些客户包括BBVA、Thomson Reuters、United Airlines、Philips以及LexisNexis Legal&Professional。
宣布正式推出Amazon Bedrock，这是构建内置安全性和隐私功能的生成式人工智能应用程序的最简单方法
客户对生成式人工智能可以为企业带来的价值感到非常振奋，且持乐观态度。他们正在深入研究这项技术，以期了解需要采取哪些举措，来在生产环境中构建生成式人工智能系统。尽管生成式人工智能最近的发展引起了大众的广泛关注，但许多企业仍未能参与到这项巨大的技术变革中来。很多客户透露，他们希望亚马逊云科技能够提供丰富的模型选择、安全性和隐私保证、数据优先的方法、经济高效的模型运行方式，以及提示工程、检索式增强生成（RAG）、代理等功能来创建自定义的应用程序。因此，亚马逊云科技于2023年4月13日宣布推出了Amazon Bedrock，这是使用基础模型构建和扩展生成式人工智能应用程序最简单的方法。Amazon Bedrock是一项完全托管的服务，提供各种来自领先提供商（包括AI21 Labs、Anthropic、Cohere、Meta、Stability AI和Amazon）的高性能基础模型，以及客户构建生成式人工智能应用程序所需的广泛功能，可简化开发，同时维护隐私和安全。
自4月以来，亚马逊云科技见证了Coda、Hurone AI和Nexxiot等初创企业；adidas、GoDaddy、Clariant和Broadridge等大型企业；以及Accenture、BCG、Leidos和Mission Cloud等合作伙伴利用Amazon Bedrock在各行各业安全地构建生成式人工智能应用程序。像Salesforce这样的独立软件供应商（ISV）现在也在安全地与Amazon Bedrock集成，使其客户能够轻松构建生成式人工智能应用程序。客户正将生成式人工智能应用于新的使用案例；例如，首屈一指的旅游媒体公司Lonely Planet与亚马逊云科技的生成式AI创新中心合作，推出了一款可扩展的人工智能平台，该平台可在几分钟内整理书籍内容，提供统一且高度准确的旅行推荐，从而将行程生成成本降低了近80％。自此，亚马逊云科技不断添加新功能，例如Amazon Bedrock的代理，以及对Cohere等新模型和Anthropic公司最新模型的支持，以便为客户提供更多选择，让客户能够更轻松地创建基于生成式人工智能的应用程序。Bedrock的代理具有划时代的意义，其支持LLM根据您自己的数据和API，私密且安全地完成复杂的任务，只需几分钟即可完成设置（无需进行训练或微调）。
以下为亚马逊云科技推出的新功能，这些功能可以让您的组织更轻松地引入生成式人工智能这项技术：
- 正式推出Amazon Bedrock，助力更多客户构建和扩展生成式人工智能应用程序
- 通过Llama 2（将在未来几周内推出）和Amazon Titan Embeddings扩展了模型选择，让客户具备更多选择和灵活性，方便其为每个使用案例找到合适的模型，并利用RAG技术取得更好的成果
- Amazon Bedrock是一项符合HIPAA标准的服务，可在遵循GDPR的情况下使用，从而让更多客户获益于生成式人工智能这项技术
- 预调配吞吐量，确保即使在流量高峰时段，也能获得始终如一的用户体验
随着Amazon Bedrock的正式推出，将有更多的客户能够接触到Bedrock全面的功能。由于Amazon Bedrock是无服务器模式，因此客户无需管理任何基础设施，并且可以使用自己已经熟悉的亚马逊云科技服务将生成式人工智能功能安全地集成和部署到其应用程序中。
其次，丰富的模型选择一直以来都是Amazon Bedrock为客户提供独特、差异化服务的基石。在采用生成式人工智能的早期阶段，没有一个模型可以解锁生成式人工智能的全部价值，而客户需要能够使用一系列高性能模型。为此，亚马逊云科技宣布正式推出Amazon Titan Embeddings，Meta的下一代大型语言模型（LLM）Llama 2也将在未来几周内推出，与现有的模型提供商AI21 Labs、Anthropic、Cohere、Stability AI和Amazon一起，进一步提高客户在模型选择方面的多样性和灵活性。Amazon Bedrock是首个完全托管的生成式人工智能服务，可通过托管式API提供Meta的下一代大型语言模型Llama 2。相比于最初的Llama模型，Llama 2模型有了显著的改进，例如，其训练数据多了40%，并且使用更长的上下文长度（多达4000个令牌）来处理更大的文档。通过Amazon Bedrock提供的Llama 2模型已经进行过优化，可在亚马逊云科技基础设施上提供快速响应，非常适合对话使用案例。客户现在可以构建由Llama 2 13B和70B参数模型提供支持的生成式人工智能应用程序，无需设置和管理任何基础设施。
Amazon Titan基础模型是亚马逊云科技基于大型数据集创建和预训练的一系列模型，使其具备强大的通用功能，可支持各种使用案例。其中面向客户正式推出的第一个模型是Amazon Titan Embeddings，这是一种LLM，可将文本转换为数字表示形式（称为嵌入），从而支持RAG使用案例。基础模型非常适合执行各类任务，但其只能根据从训练数据和上下文信息中学到的知识回答问题，因此，当回复内容需要时效性较强的知识或专有数据时，其效力就会受到限制。通用生成式人工智能应用程序与真正了解您业务和客户的应用程序之间的真正区别在于数据。为了用更多数据优化基础模型的回复内容，许多组织转而采用RAG技术，这是一种流行的模型定制技术，其中基础模型会连接到一个知识源，然后可以参考该知识源来改进其回复内容。要着手使用RAG，客户首先需要访问嵌入模型，将其数据转换为向量，从而让基础模型可以更轻松地理解数据之间的语义含义和关系。构建嵌入模型需要大量的数据、资源和机器学习专业知识，这让许多组织无法接触到RAG技术。Amazon Titan Embeddings可以让客户更轻松地开始使用RAG，利用其专有数据扩展任何基础模型的功能。Amazon Titan Embeddings支持超过25种语言，上下文长度多达8192个令牌，因此非常适合根据客户的使用案例处理单个单词、短语或整个文档。该模型会返回1536个维度的输出向量，因而具有很高的精度，同时进行了优化，可获得低延迟、极具成本效益的结果。借助新的模型和功能，您可以轻松地将组织的数据用作战略资产，来自定义基础模型并构建更具差异化的体验。
第三，由于客户要用于定制的数据是非常宝贵的知识产权，因此他们需要确保这些数据的安全性和私密性。Amazon Bedrock从一开始就内置了安全性和隐私功能，因此您完全可以放心，其中的数据均会受到保护。客户的数据均不会用于训练最初的基本基础模型。所有数据在静态和传输过程中都经过加密。而且，您可以期望获得与任何其他亚马逊云科技服务相同的亚马逊云科技访问控制。亚马逊云科技再接再厉，推出新的安全和治理功能，Amazon Bedrock现在是符合HIPAA标准的服务，可在遵循GDPR的情况下使用，从而让更多的客户获益于生成式人工智能这项技术。新的治理功能包括与Amazon CloudWatch的集成，以跟踪用量指标和构建自定义控制面板；以及与AWS CloudTrail的集成，以监控API活动和排查问题。这些新的治理和安全功能可助力组织充分发挥生成式人工智能的巨大潜力，即使在高度监管的行业中亦是如此，并确保数据受到保护。
最后，一年中某些特殊时期（例如节假日）也非常关键，客户需要确保其用户能够在使用由生成式人工智能提供支持的应用程序时获得无中断服务。在这些特殊时期，无论需求量有多大，客户都希望确保所有客户都能顺畅地使用其服务。Amazon Bedrock现在支持客户预留吞吐量（按每分钟处理的令牌数计算），即使在流量高峰时段，也能提供始终如一的用户体验。
总而言之，亚马逊云科技宣布的Amazon Bedrock新功能和模型，将助力企业以更快的速度构建更加个性化的应用程序，并提高员工的工作效率。而且，亚马逊云科技一直以来都在持续投资机器学习基础设施，因此，Amazon Bedrock无疑是客户构建和扩展生成式人工智能应用程序的最佳场所。
为了协助客户快速上手这些新功能，亚马逊云科技在数字化按需培训课程系列中添加了新的关于Amazon Bedrock的生成式人工智能培训。Amazon Bedrock——入门是一门免费的、自定进度的数字课程，旨在向学员介绍该服务。这个60分钟的课程将向开发人员和技术受众介绍Amazon Bedrock的优势、功能、使用案例和技术概念。
宣布推出Amazon CodeWhisperer自定义功能，可根据贵组织的代码库生成相关度更高的代码推荐
亚马逊云科技正致力于构建功能强大的新应用程序，让客户能够通过变革性的方式利用生成式人工智能技术完成工作。2023年4月，亚马逊云科技宣布正式推出Amazon CodeWhisperer，这是一款人工智能代码编写助手，可根据开发人员集成式开发环境（IDE）中的自然语言注释和代码，提供15种语言的代码建议，从而助力开发人员更快地构建软件应用程序。CodeWhisperer已经基于数十亿行公开代码进行了训练，有助于开发人员以更高效率完成各种任务。亚马逊云科技基于Amazon高质量代码（包括AWS API和最佳实践）对CodeWhisperer进行了专门训练，可助力开发人员更快、更准确地生成与Amazon Elastic Compute Cloud（Amazon EC2）、Amazon Simple Storage Service（Amazon S3）和AWS Lambda等亚马逊云科技服务互动的代码。Accenture、Persistent以及Bundesliga等客户一直以来都在使用CodeWhisperer来助力其开发人员提高工作效率。
许多客户还希望CodeWhisperer在建议中纳入其内部API、库、最佳实践和架构模式，这样他们就可以进一步加快开发速度。如今，人工智能代码编写助手无法将这些API纳入自己的代码建议中，因为其通常基于公开代码进行训练，因此，并不知道公司的内部代码。
亚马逊云科技宣布推出一项新的Amazon CodeWhisperer自定义功能，该功能让CodeWhisperer能够生成比以前更出色的建议，因为该功能现在可以纳入您的内部API、库、最佳实践和架构模式。该功能使用最新的模型和上下文自定义技术，并将很快随全新CodeWhisperer Enterprise Tier一起提供预览版。借助此功能，您可以将私有存储库安全地连接到CodeWhisperer，只需点击几下，即可自定义CodeWhisperer，生成纳入您内部代码库的实时推荐。
宣布在Amazon QuickSight中推出生成式商务智能编写功能预览版，助力业务分析师使用自然语言命令轻松创建和自定义可视化内容
让组织中的所有用户都能获取洞察是亚马逊云科技一直以来的使命。Amazon QuickSight是亚马逊云科技专为云构建的统一商务智能（BI）服务，方便向组织中的所有用户分享洞察。自2020年以来，亚马逊云科技一直在借助QuickSight利用生成式模型为Amazon QuickSight Q提供支持，QuickSight让任何用户都能使用自然语言提出数据问题，而无需编写SQL查询或学习商务智能工具。2023年7月，亚马逊云科技宣布通过全新LLM功能，进一步推进QuickSight Q早期的创新，在QuickSight中提供生成式商务智能功能。BMW和Traeger Grills等当前的QuickSight客户，都在期待利用生成式商务智能编写体验来进一步提高其分析师的工作效率。
亚马逊云科技宣布向业务分析师提供这些LLM功能的预览版以及生成式商务智能控制面板编写功能。新的生成式商务智能编写功能扩展了QuickSight Q的自然语言查询，不再仅仅是回答结构良好的问题来协助分析师根据问题片段快速创建可自定义的可视化内容，而是通过询问后续问题来明确查询意图、优化可视化内容并完成复杂的计算。业务分析师只需描述所需的结果，QuickSight就能生成有吸引力的可视化内容，只需单击一下即可轻松将这些内容添加到控制面板或报告中。此外，QuickSight Q还提供相关问题，这样一来，当多个数据字段与分析师的查询相匹配时，可以助力分析师拨云见日。当分析师获得初始可视化内容时，他们可以使用自然语言提示添加复杂的计算、更改图表类型和优化可视化内容。QuickSight Q中的全新生成式商务智能编写功能让业务分析师可以快速、轻松地创建有吸引力的可视化内容，并缩短提供所需洞察的时间，从而为大规模数据驱动型决策提供依据。
适用于每个企业的生成式人工智能工具和功能
亚马逊云科技这些发布向所有客户开放了生成式人工智能。凭借企业级安全性和隐私性、丰富的先进基础模型选择、数据优先的方法，以及高性能且极具成本效益的基础设施，组织相信亚马逊云科技能够在堆栈的每一层，利用生成式人工智能解决方案来为其创新提供助力。