AWS re:Invent近距离不雅观察:深入磋商Amazon Q_你可以_专家
Selipsky(如图)提到了研究天生式AI的用场以及迄今为止险些每个人都进行过的实验。他表示:“这个领域的早期供应商所做的事情确实令人愉快,并且对消费者来说确实非常有用,但从很多方面来说,这些运用并不能真正在事情中发挥浸染。他们的知识和能力都很好,但他们不理解你的公司;他们不理解你的数据、你的客户或者你的运营。”
这些系统也不知道你在组织中的角色、你的偏好、你是如何利用信息、可以访问(以及不能)访问哪些内容。Selipsky指出,很多CIO已经在他们的组织内禁止利用最盛行的新一代AI文本系统。此外一些CISO不想在事后强调安全性,他们甘心从一开始就把安全性融入到这项技能中。
他说:“因此,当我们开始构建天生式AI运用的时候,我们知道我们必须办理这些差距,必须从一开始便是内置的。Q可以让你通过自然措辞交互快速地回答问题,你可以轻松地谈天、天生内容并采纳行动,这统统都取决于对你的系统、数据存储库和操作的理解。”
Selipsky补充说,Q通过理解现有身份、角色和权限来供应“坚如磐石的安全性”。“如果你的用户没有权限在没有Q的情形下访问某些内容,那么他们也无法利用Q访问这些内容。”Selipsky还概述了Amazon Q有四个用例。请把稳,“专家”一词在该做事的营销中霸占显著位置。据他先容,Amazon Q是:
您的AWS专家您的业务专家您的商业智能专家您的联结中央专家AWS专家
Selipsky表示:“我们用17年的AWS知识对Amazon Q进行了演习,因此它可以改变你在AWS上思考、优化和操作运用事情负载的办法,我们将Amazon Q放在了你事情的地方。”
Q可以利用Code Whisperer在IDE中帮忙处理AWS Management Console文档,还可以在Slack等团队谈天工具中利用。你可以与Q谈天来探索AWS的功能、学习不熟习的技能和架构办理方案。Q还可以帮助你选择在AWS中构建Web运用。问它:“如何利用AWS构建Web运用?我有哪些选择?”Q将供应完全的答案。
“它在回答中给你供应了你可以利用的潜在做事列表,例如Amplify、Lambda或EC2,然后会供应给你可能考虑每项做事的情由,让你可以通过自然措辞进一步缩小选择的范围,比如‘如果我的运用只须要运行几秒钟并且只有很少的流量,那么哪一个是首选?’”Selipsky指出,在这种情形下Q会回答说,Lambda将是最佳的选择。
这些功能看起来很深奥,Q能够供应入门的分步解释、文档链接以及端到端网络配置剖析。
业务专家
Selipsky问到:“那么你组织中的其他职员或营销、财务、人力资源、产品管理等部门的职员呢?组织文档、所有数据、所有运用以及所有这些不同角色的职员拥有如此多的信息。”
Selipsky指出,Q可以立即连接到40个紧张的企业系统,员工可以提出繁芜的问题并得到与其在组织中角色干系的详细答案。而且他强调,这统统都因此安全的办法完成的。
AWS人工智能副总裁Matt Wood在re:Invent大会上首次展示了Q是如何与企业互助:利用S3、Salesforce、Microsoft、Google和Slack等数据源。
“一旦连接,Amazon Q就会开始对你的所有数据和内容建立索引,理解有关你业务的所有信息,包括理解核心观点、产品名称、组织构造——所有使你业务独一无二的细节。”
Q还利用天生式AI来理解和捕获那些让你业务独一无二的语义信息。Wood指出,数据始终处于企业的掌握之下:AWS从不将其存储在外部或利用这些数据来演习底层模型。
Q还可以利用插件代表你采纳行动。Wood表示:“举个例子,如果你更新你的跟踪优先级,Q可以自动在JIRA中创建票证,关照Slack中的卖力人,并更新ServiceNow中的仪表板,Q许可你在操作运行之前检讨操作,以便可以查看这些信息并查找其他信息,在操作运行后,Q将链接到结果并进行验证。”
Q为商界领袖们带来了很多可能性。那些利用主流的消费级工具的企业会创造Q可以支持这些工具,由于它理解你的业务,而且是实时动态的,不会局限于一年前的天下不雅观。
商业智能专家
Selipsky表示:“我们致力于让那些没有商业智能专业知识的人更随意马虎得到商业智能,我们认为,如果他们的数据利用了自然措辞,任何人都该当能够提出问题。”
基于机器学习的商业智能做事QuickSight现在内置了Amazon Q。用户可以通过哀求Q可视化他们想要查看的内容,在几分钟内(而不是常日的几个小时)创建仪表板和报告。
“Q会立即返回一张图表,你可以轻松地将其添加到仪表板上,你可以见告Q进一步完善视觉效果,你是想把图表改为按月份、按区域进行颜色编码的堆积条形图吗?Q可以帮你实现。”
Selipsky说,我们都是利用数据来讲故事的。看起来Q将在这方面供应帮助——支持创建报告,然后供应决策建议——所有这些都带有可视化的选项。
这些功能的展示办法很有趣。对付那些花费无数韶光在PowerPoint、Excel、电子邮件、SharePoint或者Google Drive中查找所需数据块的员工来说,指向公司资产的天生式AI将是一大福音。
联结中央专家
“如今,联结中央座席要花费大量韶光网络客户信息以理解他们的问题,然后他们花费更多韶光探求精确的答案,”Selipsky说。
他表示,Amazon Connect已经通过机器学习成绩单和剖析为客服职员改进了这一流程。
他说:“但我们知道,我们可以为你的代理商以及在电话另一端等待帮助的客户供应更好的做事,你可以利用Amazon Q和Connect,现已上市,这将为联结中央座席供应巨大的帮助。”
客服职员可以在Connect中与Q谈天,更快速地回答问题。每次通话的时候,它都可以实时供应相应、操作和干系文章链接方面的帮助,而无需打字。此外,Connect现在可以为主管和管理员供应通话后的择要,让他们可以用来跟踪后续行动和推进商机。
总结
总体而言,Amazon Q彷佛是企业最有出息的新一代AI成果之一。出于显而易见的缘故原由,它在AWS方面的能力——作为所谓的“AWS专家”——在Selipsky的主题演讲被重点先容,但如果Q还可以节制业务、商业智能和联结中央,那么它将很难被击败。
Amazon Q的发布也将有助于击破AWS在天生式AI领域掉队一步的说法。也容许以公正地说AWS在天生式AI营销方面是掉队的,但Amazon Q为Amazon险些所有产品打造了一个单一的、具有同等性的助手。
本文系作者个人观点,不代表本站立场,转载请注明出处!