利用 Amazon Bedrock 构建第一个生成式 AI 应用程序

关键字: [Amazon Web Services re:Invent 2023,??Amazon Bedrock?, Generative Ai, Foundation Models,Agents, Knowledge Base]

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视频

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导读

随着生成式 AI 应用程序的增长，机器学习的广泛采用确实处于令人兴奋的转折点。在本论坛中，学习如何使用 Amazon Bedrock 等关键服务构建第一个生成式 AI 应用程序。获取快速入门的提示和技巧，并查看使用亚马逊云科技 AI 和机器学习构建的常见用例的参考架构示例，例如自助服务客户支持、文本分析、报告生成、电话后分析和预测趋势。

演讲精华

以下是小编为您整理的本次演讲的精华，共1300字，阅读时间大约是6分钟。如果您想进一步了解演讲内容或者观看演讲全文，请观看演讲完整视频或者下面的演讲原文。

亚马逊云科技的高级AI/ML解决方案架构师She Ding和?Amazon Bedrock???????????????的主要产品经理Kasab Kki共同主持了本次re:Invent的分论坛环节，主题为“使用?Amazon Bedrock?构建首个生成性AI应用”。他们首先欢迎与会者的到来，并概述了本环节的目标，即全面介绍生成性AI的基本原理和?Amazon Bedrock?的功能，以帮助观众了解如何利用?Amazon Bedrock?来构建生成性AI应用。议程包括生成性AI简介、?Amazon Bedrock?功能的逐步讲解、演示、用例分析、客户案例以及如何在亚马逊云科技上开始使用生成性AI的指导。

Ding进一步介绍了生成性AI的基本概念。虽然人工智能已经存在了几十年，但生成性AI作为一个能够解决复杂问题并重新设计工作方式的具有变革性的创新技术，最近才得到了广泛关注。尽管消费者对于生成性AI的应用非常关注，但企业可以将其用于改变运营方式并提供卓越的用户体验，这带来了更大的潜力。她还解释了人工智能领域的发展情况以及生成性AI在其中所扮演的角色。最广泛的类别是人工智能本身，它涵盖了通过逻辑、if-then语句或机器学习使计算机模仿人类智能的任何技术。机器学习是AI的一个子集，机器在数据中寻找模式以自动构建逻辑模型。深度学习是一种使用多层神经网络执行更复杂任务的机器学习形式，如语音和图像识别。最后，生成性AI是深度学习的子集，它由大型神经网络支持，这些网络在大量数据上进行训练，使其能够适应许多任务，而无需进行大量的微调。这使得其相较于培训专门的机器学习模型更加省时省力。

丁（Ding）随后详细描述了亚马逊在生成性人工智能领域的发展历程。在过去20多年里，机器学习一直是亚马逊的核心，为其推荐引擎、仓库自动化和预测等功能提供支持。特别是在亚马逊网站和Alexa的对话能力方面，他们充分利用了生成性人工智能，以提供准确的搜索结果。如今，大约10万名各种规模的客户正在使用亚马逊云科技提供的机器学习功能。

为满足客户对生成性人工智能的需求，亚马逊确定了四个关键考虑因素，以成功构建和部署大规模应用：

1. 提供访问领先的基础模型。
2. 在维护隐私和安全的同时实现定制。
3. 提供即插即用的应用程序以提高生产力并缩短上市时间。
4. 提供高性能、低成本的基础设施。

亚马逊云科技上的生成性人工智能功能正是基于这些支柱建立的。

在演讲的下一阶段，丁将舞台交给了同事卡萨布·KKKI，由他来概述亚马逊?Amazon Bedrock?及其如何克服构建生成性人工智能应用的挑战。

KKKI首先指出了客户面临的四大挑战：

1. 没有单一的最佳模型适用于每个用例，因此客户需要组合模型并升级到较新的版本。
2. 客户希望轻松地用自己的私人数据定制模型，例如使用微调等技术。
3. 即插即用型基础模型的能力有限，无法在不进行手动编程和集成的情况下完成复杂的现实任务。
4. 客户希望在无需管理基础设施或不产生高成本的情况下实现无缝应用程序集成。

为了解决这些问题，亚马逊推出了?Amazon Bedrock?，这是一个全托管服务，提供了来自领先AI提供商的高性能基础模型。其主要功能包括：

• 访问各种顶级基础模型，如Claude、Jurassic、Stable Diffusion和亚马逊自己的TITAN文本和嵌入模型。
• 通过微调和检索技术对数据进行私有定制，而无需与第三方共享数据。
• 通过将模型连接到数据源和API的托管代理来自动化复杂任务，无需手动编码。
• 无需管理的托管服务。

在选择一个基础模型后，例如Anthropic的Claude、AI2的Jurassic、Stability AI的Stable Diffusion或Amazon的TITAN模型，可以根据用户的数据进行定制化。这是通过技术如微调（fine-tuning）和检索增强生成（Retrieval Augmented Generation，RAG）实现的。为了协调任务，可以使用?Amazon Bedrock?的代理工具，这些工具可以自动完成连接数据和API的工作流程。他强调，用户的数据将保持完全的隐私，不会用于改进第三方的基础模型。

Salesforce正致力于将其与Einstein AI服务整合至其核心平台?Amazon Bedrock?中，以便在整个Salesforce生态系统中定制和使用人工智能模型。

总的来说，Ding详细介绍了在亚马逊云科技上开始使用生成性AI的下一步指南，包括使用AI用例探索器来寻找适用场景，通过诸如亚马逊云科技技能构建器等课程培训开发者，与亚马逊云科技专家合作进行概念验证，并充分利用Amazon Bedrock?资源，如产品页面、教程和研讨会等。简而言之，这份报告全面地介绍了生成性AI的概念、Amazon Bedrock?如何提供对顶尖模型的访问以及实现定制化和安全自动化的方法，从而消除了对基础设施管理的需要，使得在亚马逊云科技上开发具有影响力的生成性AI应用的过程更加简化。许多实际案例展示了在各行业中的变革潜力，预计在未来10年内，全球GDP将因生成性AI的增长而增加7万亿美元。现在就利用Amazon Bedrock?资源来开始构建您第一个生成性AI应用吧！

下面是一些演讲现场的精彩瞬间：

亚马逊云科技的高级AI/ML解决方案架构师She Ding与亚马逊云科技?Amazon Bedrock?团队的主产品经理Kasab Kki共同担任演讲嘉宾。

他们向与会者介绍了?Amazon Bedrock?会议的截图，该会议在re:Invent上对生成性人工智能进行了概述，并展示了?Amazon Bedrock?的功能。

由于大量数据的传播、高度可扩展的计算能力和随着时间的推移机器学习的进步，生成性人工智能正达到其临界点。

尽管基础模型在执行需要外部系统集成且无需额外开发者工作的复杂任务方面具有局限性，但它们仍然具有潜力。

然而，由于缺乏对当前知识的访问以及无法采取特定行动，基础模型需要额外的编程来完成复杂的现实世界任务。

通过精心制作初始提示，可以引导基础模型在特定字限内提供简洁的回应。

领导者向观众展示了可以扫描的QR码，以便访问?Amazon Bedrock?的产品页面、教程视频和实践操作工作坊。

总结

生成性人工智能正迅速改变企业的运作方式，能创作出接近人类质量的创新内容。近期，亚马逊推出了Amazon Bedrock服务，这是一项全面托管的服务，让开发者轻松构建和部署生成性AI应用程序。

Amazon Bedrock?提供来自领先人工智能公司的性能强大的基础模型，如Anthropic和亚马逊云科技的TITAN模型。开发者可以利用自己的私有数据对这些模型进行微调等技巧，从而定制这些模型。Bedrock代理能执行复杂任务，如预订旅行或处理索赔，无需手动编码。知识库功能使模型能结合实时数据，以生成更准确的响应。

Amazon Bedrock?解决了模型选择、定制、任务自动化和集成等关键挑战。它还确保了隐私、安全性和合规性。应用案例涵盖各行各业，如旅游业、银行业和制造业。客户如Lonely Planet和NatWest集团正使用?Amazon Bedrock?创建个性化推荐并打击金融犯罪。

若要开始使用，企业需确定一个业务应用场景，培训开发人员，并与亚马逊云科技专家合作实现概念验证，同时利用?Amazon Bedrock?提供的资源。通过实施正确策略，Amazon Bedrock?可帮助企业充分利用生成性AI的变革性潜力。

演讲原文

https://blog.csdn.net/just2gooo/article/details/135229053

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