毋庸置疑，天生式 AI 正迅速变革我们的事情办法，不少开拓者和企业积极拥抱这股智能化浪潮，运用前沿天生式 AI 技能来提高事情效率，创新和重塑产品和做事。
同时环球科技巨子积极布局天生式 AI，例如近日亚马逊云科技宣告推出五项天生式 AI 创新，使各种规模的企业都可以构建新的天生式 AI 运用程序，提高员工生产力并完成业务转型。这五项创新包括：
1、亚马逊云科技全面托管做事 Amazon Bedrock 正式可用，通过统一的运用程序编程接口（API）供应来自领先 AI 公司的根本模型（FM）；
2、亚马逊云科技宣告 Amazon Titan Embeddings 模型正式可用，为客户供应更多根本模型选择；
3、Amazon Bedrock 最新引入了 Meta Llama 2 模型，这是第一个通过 API 供应完备托管 Meta Llama 2 模型的做事；
4、AI 编程助手 Amazon CodeWhisperer 的新功能即将供应预览，可以根据企业的内部代码库安全地定制 CodeWhisperer 的代码建议，助力开拓职员从天生式 AI 中得到更大代价；
5、Amazon QuickSight 的天生式 BI 创作功能现已推出预览版，可以提高业务剖析师的事情效率。这一功能是云原生构建的统一 BI 做事，使客户能够通过自然措辞大略地描述他们想要的内容，从而创建可视化内容、格式化图表、实行打算等。
从 Amazon Bedrock、Amazon Titan Embeddings，再到 Amazon CodeWhisperer 和 Amazon QuickSight，这些创新增强了亚马逊云科技在天生式 AI 堆栈各个层面的能力，无论任何规模的企业都可在得到企业级安全和隐私保护的同时，选择模型并进行模型定制。
“在过去的一年里，海量数据的爆炸、大规模弹性算力的就位，以及机器学习技能的快速进步点燃了人们对天生式 AI 的激情亲切，深刻改变了各行各业，并重塑了人们的事情办法。”亚马逊云科技数据和机器学习环球副总裁 Swami Sivasubramanian表示，“凭借企业级的安全和隐私保护、领先的根本模型选择、数据为先的方法论，以及高性能、具有本钱效益的根本架构，亚马逊云科技赢得了企业的相信，并在技能栈的每一层利用天生式 AI 办理方案助力企业不断创新。这次的发布是一个主要的里程碑，它将天生式 AI 供应给每个企业，从初创企业到大型企业的每个员工，从开拓工程师到数据剖析师。通过强大的创新，亚马逊云科技为企业带来了更强的安全性、多种选择和出色的性能，同时还帮助它们紧密对齐企业的数据计策，进而能够充分开释天生式 AI 的潜力。”
各行各业的企业无论规模大小，都渴望借助天生式 AI 来变革运营办法，重新思考办理繁芜问题的方法，并创造全新的用户体验。只管天生式 AI 的最新进展引起了广泛关注，但许多企业还未能参与到这一转型过程中。它们一边对利用天生式 AI 充满渴望，一边又对这些工具的安全性和隐私问题心坎不安。这些企业希望能够测试多种根本模型，从而找到最适宜自己运用处景的模型。它们还希望最大限度地利用已经拥有的数据，通过定制模型来为终极用户供应独特的体验。末了，企业须要工具将创新迅速推向市场，还须要具备在环球范围内支配天生式 AI 运用程序的根本举动步伐。
这便是为什么浩瀚企业正在向亚马逊云科技寻求天生式AI做事，比如阿迪达斯、Alida、宝马集团、Genesys、Glide、GoDaddy、Intuit、律商联讯（LexisNexis Legal & Professional）、孤独星球（Lonely Planet）、默克、国民西敏、Perplexity AI、Persistent、Quext、RareJob Technologies、Rocket Mortgage、SnapLogic、株式会社竹中工务店、Traeger Grills、美巡赛、Verint、Verisk 和 WPS 等。
Amazon Bedrock 正式可用，帮助更多客户构建和扩展天生式 AI 运用程序Amazon Bedrock 是一项完备托管的做事，供应了来自浩瀚领先 AI 公司（包括 AI21 Labs、Anthropic、Cohere、Meta、Stability AI 和亚马逊）面向外洋业务的的高性能根本模型，以及企业构建天生式 AI 运用程序所需的一系列功能，能够在实现简化开拓的同时确保隐私性和安全性。根本模型具有良好的适用性，可为信息搜索、内容创建及药物创造等诸多领域供应支持。但是对付许多希望利用天生式 AI 的企业来说，尚有一些问题须要办理。首先，它们须要大略直不雅观的选取和访问高性能根本模型，知足其场景需求且表现精良；其次，客户希望运用程序实现无缝集成，无需管理弘大的根本举动步伐集群或花费大量本钱；末了，客户希望借助根本模型并结合自身数据来轻松构建差异化的运用程序，而这些客户用于定制的数据无疑是非常宝贵的资产，具有知识产权，因此在利用过程中必须做到全面保护，在确保安全和隐私的同时，担保客户对数据共享和利用办法拥有掌握权。
借助 Amazon Bedrock 的完善功能，企业能够更方便、轻松地考试测验多种领先的根本模型，利用自己的专有数据定制模型。此外，Amazon Bedrock 还供应差异化能力，例如无需再编写任何代码便可创建的托管代理（AI agent），它可以实行繁芜任务，如旅行预订、处理保险索赔、策划广告活动和管理库存等。由于 Amazon Bedrock 采取无做事器（serverless）技能，客户不必管理任何根本举动步伐，就可以利用已经熟习的亚马逊云科技做事将天生式 AI 能力安全地集成和支配到运用程序中。
Amazon Bedrock 在开拓之初就考虑到安全性和隐私保护，帮助客户保护敏感数据。客户可以利用 Amazon PrivateLink，在Amazon Bedrock与虚拟私有网络（VPC）之间建立专门的安全连接，确保任何数据传输都不会暴露在公共网络。对付存在高度监管需求的客户，Amazon Bedrock 符合 HIPAA（《康健保险流利与任务法案》）哀求，并且可以在 GDPR（欧盟《通用数据保护条例》）合规标准下利用，让更多的客户从天生式 AI 中获益。
Amazon Bedrock通过 Amazon Titan Embeddings 和 Llama 2 进一步扩大可选模型范围，帮助每个客户找到适宜运用处景的模型事实上，没有任何一个单一模型可以适用于所有的运用处景。因此，为了挖掘天生式 AI 的代价，企业每每须要访问多个模型，根据自己的哀求探求最适宜的那一个。为此，Amazon Bedrock 让出海客户只需通过单一 API 就能找到和测试 AI21 Labs、Anthropic、Cohere、Meta、Stability AI 和亚马逊供应的领先的根本模型。此外，亚马逊云科技近日还宣告了 Anthropic 未来的所有根本模型都将在 Amazon Bedrock 上可用，并为亚马逊云科技出海客户供应模型定制和微调等分外功能的优先访问。而现在起，Amazon Bedrock 再次引入新的根本模型带来更多选择：
Amazon Titan Embeddings 现正式可用：Amazon Titan 根本模型是由亚马逊云科技在大型数据集上创建和预演习的一系列模型，可以支持各种运用处景。作为这些模型中第一个正式可用的模型，Amazon Titan Embeddings 是一种大措辞模型（LLM），它将文本转换成被称为嵌入向量（embeddings）的数值表示，以支持检索增强天生（RAG）的运用处景。根本模型虽然适用于多种任务，但却只能根据从演习数据和提示词高下文中学到的信息来回答问题。一旦这些回答须要利用高时效性的知识或专有数据时，其有效性就会受限。为了能通过扩展数据来改进根本模型的回答，许多企业将目光转向 RAG ——这一盛行的模型定制技能能将根本模型连接到可被引用的知识库，从而改进相应效果。要开始利用 RAG，客户必须先访问一个嵌入模型，将数据转换成嵌入向量，使根本模型更随意马虎理解数据之间的语义和关系。然而，构建嵌入模型须要大量的数据和资源，以及深厚的机器学习专业知识，因此很多客户很难完成自行构建，也就无法实现 RAG。Amazon Titan Embeddings 使客户能够更大略地启用 RAG，以便利用专有数据扩展各种根本模型的能力。Amazon Titan Embeddings 支持超过25种措辞和多达8192个 token 的高下文长度，非常适宜基于企业的运用处景处理单个单词、短语或全体文档。该模型可返回1536个维度的输出向量，确保高度准确性的同时还专为实现更低延迟和更优性价比进行了优化。Llama 2 即将在未来几周推出：Amazon Bedrock 是业界首个通过托管 API 供应 Meta 下一代大措辞模型 Llama 2 的完备托管的天生式 AI 做事。Llama 2 模型比之前的 Llama 模型有了显著改进，包括利用了比原始演习多40%的演习数据，并具有更长的高下文长度（4000个 token），以处理更大的文档。Amazon Bedrock 供应的 Llama 2 模型已经由优化，可以在亚马逊云科技根本举动步伐上供应快速相应，非常适宜对话式运用处景。客户可以构建由130亿和700亿个参数的 Llama 2 模型驱动的天生式 AI 运用程序，且无需设置和管理任何根本举动步伐。Amazon CodeWhisperer 新功能将许可客户利用私有代码库安全地定制 CodeWhisperer 代码建议，进一步提升开拓职员效率Amazon CodeWhisperer 是一款基于 AI 的编程助手，它通过对数十亿行来自亚马逊和公开可用的代码进行演习，提高开拓职员的生产力。虽然开拓职员在日常事情中频繁利用 CodeWhisperer，但有时他们须要将其企业内部私有代码库（例如内部 API、代码库、软件包和类）整合到运用程序中，而这些代码都不属于 CodeWhisperer 的演习数据。内部代码的利用也是一个难题，由于解释文档有限，并且没有开拓职员可以乞助的公共资源或论坛。
例如，要编写一个用于从购物车中移除商品的函数，开拓职员必须首先理解用于与运用程序交互的 API、凑集和其他内部代码。以前，开拓职员可能须要花费数小时来检讨以前编写的内部代码，从而找到所需信息并理解其事情事理。纵然找到了精确的资源，他们仍需仔细检讨代码，以确保其符合公司编码的最佳实践，并且不会重复引用代码中的任何毛病或漏洞。
Amazon CodeWhisperer 新定制功能将解锁天生式 AI 编程的全部潜力，通过安全地利用客户的内部代码库和资源供应定制化建议。这使得开拓职员在各种任务中能够更准确地得到代码建议，从而节省韶光。首先，管理员须要从源（例如 GitLab 或 Amazon S3）连接到他们的私有代码存储库，并调度一个作业来创建自己的定制内容。在创建定制内容时，CodeWhisperer 利用各种模型和高下定亲制技能，学习客户的代码库并改进实时代码建议，从而使开拓职员花更少的韶光去探求无差别的问题的精确答案，同时将更多韶光投入到创建新的差异化体验上。管理员可以在亚马逊云科技掌握台（Amazon Console）集中管理所有定制功能、查看评估指标、估算每个定制功能的性能，并有选择地将它们支配给公司内特定的开拓职员，以限定对敏感代码的访问。
通过选择高质量的存储库，管理员可以确保 CodeWhisperer 供应的定制建议不包含已弃用的代码，以知足企业质量与安全标准。考虑到企业级安全和隐私，这项功能可以确保定制内容完备私密，而支持 CodeWhisperer 的底层根本模型在演习过程中不该用定制内容，能够保护客户宝贵的知识产权。该自定义功能将很快作为 CodeWhisperer 企业版的一部分在预览中供应给客户利用。此外，CodeWhisperer 的自定义设置默认确保了安全性，无论客户利用 Amazon CodeWhisperer 专业版还是企业版，在处理来自开拓职员 IDE 的要求时，亚马逊云科技均不会存储或记录任何客户内容。
Amazon QuickSight 的新天生式 BI 创作功能，可以帮助业务剖析师利用自然措辞命令轻松创建和定制数据可视化效果Amazon QuickSight 是一个为云端构建的统一 BI 做事，能够创建交互式仪表盘、分页报告以及嵌入式剖析，同时具备利用 QuickSight Q 进行自然措辞查询的能力，因此企业的每位用户都能以他们偏好的格式获取所需的洞察。
常日情形下，商业剖析师须要花费数小时利用 BI 工具来探索各种不同的数据源，添加打算、创建和完善可视化效果，然后将它们呈现在仪表盘中供应给业务利益干系者。要创建一个大略的图表，剖析师首先必须找到精确的数据源、识别数据字段、设置过滤器，同时进行必要的个性化设置以实现良好的可视化效果。
如果进行数据可视化须要进行新的打算（例如年度发卖额），剖析师还必须确定所需的参考数据，然后创建、验证并将视觉效果添加到报告中。如果可以减少商业剖析师手动创建和调度图表和打算所花费的韶光，让他们将更多韶光投入到高代价的任务中，企业也能从中获益。
新的天生式 BI 创作功能扩展了 QuickSight Q 的自然措辞查询功能，使其不仅能够回答清晰表述的问题（例如，“加利福尼亚州发卖排名前10的产品是什么？”），还能帮助剖析师从问题片段（例如，“发卖排名前10的产品”）快速创建可定制的视觉效果，通过提出后续问题来澄清查询意图，优化视觉效果，并完成繁芜的打算。业务剖析师只需描述想得到的结果，QuickSight 即可天生具有良好不雅观感的视觉工具。剖析师仅需大略操作就能将其轻松添加到仪表盘或报告中。
例如，剖析师可以哀求 QuickSight Q 为“2022年和2023年运动鞋发卖额的月度趋势”创建可视化内容，该做事会自动选择得当的数据，并根据要求利用最合理的图表格式（比如线形图或条形图）绘制所需信息。QuickSight Q 还将供应预设的提示问题，帮助剖析师澄清在多个数据字段与其匹配查询时可能涌现的歧义（比如图表应包括运动鞋发卖额的美元总额还是发卖的单位个数）。
剖析师得到了最初的可视化内容后，还可以利用自然措辞添加繁芜的打算，改变图表类型，或优化可视化效果。QuickSight Q 中新的天生式 BI 创作功能使业务剖析师能够轻松快捷地创建良好的视觉效果，更快速地为大规模数据驱动型决策供应宝贵的信息依据。
千行百业的客户都在利用亚马逊云科技的天生式 AI 做事创建新的运用程序，提高开拓职员的效率，以及帮助剖析师更快速地获取洞察阿迪达斯是环球最大的运动品牌之一。“我们很高兴能参与 Amazon Bedrock 预览版的试用，亲自体验这项做事。Amazon Bedrock 对我们的天生式 AI 工具构建大有裨益，Amazon Bedrock 承担了构建天生式 AI 运用的繁重根本举动步伐管理事情，使我们能够专注于大措辞模型项目的核心方面。”阿迪达斯企业架构副总裁 Daniel Eichten表示，“我们已经利用 Amazon Bedrock 开拓了一款天生式 AI 办理方案，使阿迪达斯的广大工程师只需通过单个对话界面，就能从知识库中找到所需的各种信息和答案，回答从入门到繁芜的多种技能问题。”
默克是一家研发密集型生物制药公司，130多年来一贯致力于创造和研发创新药物和疫苗，以拯救生命和改进康健。“完全的制药代价链上存在很多手动且耗时的流程，这些流程阻碍了更有代价的事情的开展，同时还不能有效利用数据改进员工、客户和患者体验。”默克数据科学实行董事 Suman Giri表示，“借助 Amazon Bedrock，我们迅速建立了天生式 AI 功能，使知识挖掘和市场研究等事情更高效。在我们的美国患者剖析事情流程中，我们可以利用这些功能供应对患者治疗的见地，提高生活质量，扩大商业影响力，同时补充数据共享方面的空缺，为负任务的天生式 AI 打造数据管理生态系统。”
宝马集团是环球顶级的汽车和摩托车制造商之一。“宝马的区域专家致力于优化整条供应链的库存。他们常常收到董事会成员或供应链专家等利益干系者的要求，哀求创建新的仪表盘视图，以便他们剖析最新趋势。”宝马集团数据工程和剖析专家 Christoph Albrecht表示，“QuickSight Q 创作体验能够显著节省韶光，可以在无需参考的情形下创建打算、快速构建视觉效果，然后通过自然措辞对可视化呈现进行精确调度。区域专家的快速反馈给我们的业务用户留下了深刻印象，从而让他们可以更快地做出主要决策。”
千行百业的客户都在利用亚马逊云科技的天生式 AI 做事创建新的运用程序，你还在不雅观望吗？
10月24日，亚马逊云科技天生式AI构建者大会即将召开。在这里，我们将聚焦天生式 AI 的前沿技能，分享如何便捷安全地访问一流根本模型，保护企业私有数据的安全与隐私；展示丰富的人工智能产品和工具，助力企业降落天生式 Al 运用开拓门槛，加速端到端天生式 AI 运用构建；磋商企业如何从选择得当的运用处景入手，增强客户体验，提升员工效率，引发内容创意，并助力业务运维；为开拓者供应新工具试用与实践的机会，帮助开拓者应对天生式 AI 带来的机遇与寻衅，确保开拓者能轻松构理创新的运用，在 AI 时期保持竞争力！
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