助力1000+企業后 亞馬遜云科技給出「構建生成式AI應用」的關鍵步驟快訊
則涉及到選擇合適的應用場景入手、借助專門構建的生成式AI工具和基礎設施、融合企業私有化數據的數據基座、AI原生應用構建和生成式AI服務，Amazon Bedrock是企業使用基礎模型構建和擴展生成式AI應用程序的最簡單方法，亞馬遜云科技通過開箱即用的生成式AI服務及工具。
【TechWeb】10月27日消息，在亞馬遜云科技生成式AI構建者大會上，亞馬遜云科技大中華區產品部總經理陳曉建透露，截至目前，亞馬遜云科技通過開箱即用的生成式AI服務及工具，已幫助1000+中小企業和初創公司快速實現生成式AI創新，已賦能10W+中國開發者，并給出了在端到端構建生成式AI應用時，企業還開發者應該注意的關鍵步驟。
6個月 助力1000+企業實現生成式AI創新
今年4月中旬，亞馬遜云科技推出多款生成式AI產品和服務，包括Amazon Bedrock（一項全新全托管服務，它允許用戶通過API訪問亞馬遜云科技和第三方基礎模型提供商的預訓練基礎模型）、Amazon Titan基礎模型，并向個人開發者免費開放AI編程工具Amazon CodeWhisperer。
Amazon Bedrock是企業使用基礎模型構建和擴展生成式AI應用程序的最簡單方法，它是一項無服務器服務，提供了廣泛的模型選擇、數據隱私，并且能夠自定義模型，無需管理任何基礎設施。
陳曉建介紹，Amazon Bedrock目前提供的基礎模型來自Meta、Anthropic、Stability AI、 AI21 Labs、Cohere等第三方領先提供商以及自身的Amazon Titan模型等，近期還加入了Meta的下一代開源大模型Llama2以及Anthropic的Claude2等熱門基礎模型。
同時，陳曉建強調：“Amazon Bedrock代理功能是一項全新的全托管功能，代理功能就會自動分解任務并創建編排計劃，無需任何手動編碼。該代理通過簡單的 API 接口安全地連接到公司數據，自動將數據轉換為機器可讀的格式，并增加相關信息以生成最準確的回答。然后，代理可以自動調用 API 來滿足用戶的請求。”
亞馬遜云科技推出的Amazon CodeWhisperer則是一款人工智能編碼伙伴，在基礎模型高級選項中使用，可以實時生成代碼建議，從根本上提高開發人員的生產力。與未使用的參與者相比，使用Amazon CodeWhisperer的參與者完成任務的速度平均快57%，成功率高27%。
就是借助上述這些開箱即用的生成式AI服務及工具，陳曉建表示，亞馬遜云科技已幫助1000+中小企業和初創公司快速實現生成式AI創新，已賦能10W+中國開發者。
陳曉建也強調，開發生成式AI應用是一個充滿挑戰的系統工程，并不是單純的產品和服務拼接，因此，如何加速客戶最終應用的商業化落地，除了亞馬遜本身的資源以外，還需要構建強大的合作伙伴生態，攜手助力解決生成式AI應用構建中的各種技術問題，加速應用落地。
目前，在國內，亞馬遜云科技也和國內大模型創業企業百川智能進行合作，給與企業客戶更多大模型選擇。
盡管已經服務1000+企業，陳曉建向TechWeb表示，生成式AI應用整體還處在一個非常早期的階段，生成式AI未來可以做的工作、帶來的整個技術前景是非常廣泛的，可能會超出我們每個人的想象。現階段最重要的是能夠快速地了解行業、了解客戶訴求，包括自身能力提升等。
端到端的構建生成式AI應用的關鍵步驟
在過去6個月時間，亞馬遜云科技團隊已經有了服務1000+中小企業和初創公司快速實現生成式AI創新的經驗。
在陳曉建看來，“生成式AI不僅僅是大模型，單獨的基礎模型無法執行任務”。整個生成式AI應用就像是浮在海面的冰山，露在海面上方能被大多數人看到的冰山一角就像是基礎模型，而在冰川的底部，同樣需要大量的基礎模型以外的服務來支撐，如加速芯片，數據庫，數據分析，數據安全服務等等。
亞馬遜云科技提供了完整的端到端的生成式AI技術堆棧，從底層的加速層如加速芯片，存儲優化，到中間層模型構建工具和服務，再到最上層的生成式AI相關應用，每一層都在針對客戶的不同需求持續創新。”
因而在“端到端的構建生成式AI應用”時又有哪些關鍵路徑需要走呢？
亞馬遜云科技團隊給出了四個步驟、五個層面：在步驟上，從應用范圍、模型選擇、模型適配和模型調整、最終到應用程序集成；五個層面，則涉及到選擇合適的應用場景入手、借助專門構建的生成式AI工具和基礎設施、融合企業私有化數據的數據基座、AI原生應用構建和生成式AI服務。
具體而言，在選擇合適的應用場景，從典型場景入手創新業務模式方面，陳曉建表示，目前生成式AI典型的應用場景帶給企業的業務價值主要體現在三個方面：增強客戶體驗、提升員工生產力與創造力、優化業務流程。
在亞馬遜云科技過往的經驗中，目前生成式AI應用得非常快的就是游戲行業，游戲行業本身有非常多的流程和素材生成都可以通過生成式AI來改善；營銷方面，國內數字營銷企業易點天下通過亞馬遜云科技的技術推出了一個“生成式AI數字營銷平臺”；海爾創新設計中心通過生成式AI之后，借助于文生圖、圖生圖這樣的技術，可以非常高效地來快速生成素材，生產力提升20%。
在借助專門構建的生成式AI工具和基礎設施方面，亞馬遜云科技的CEO Adam Selipsky認為，沒有一個基礎模型可以適用于所有的業務場景。而用戶應該做的是，根據自己的場景去選擇一個最適合自己的基礎模型。因而亞馬遜云科技推出了Amazon Bedrock和Amazon SageMaker JumpStart這兩項服務，幫助客戶去安全地、便捷地選擇最適合其業務的模型。Amazon CodeWhisperer這款AI編程工具則可以提高開發者效率。
另外，面向生成式AI構建強大的數據“基座”，需要一套全面的服務，以便能夠存儲用于構建和微調模型的各種類型的數據；還需要服務間的集成，以打破數據孤島，確保能夠隨時訪問所有數據；還需要在構建生成式AI應用程序的整個生命周期中，確保數據安全并對其進行管理。
每一個客戶都會有自己的私域數據，這些業務數據，通用的大語言模型是不知道的。如果企業客戶需要訓練一個大語言模型的環境，能夠更好地了解自身業務就需要把私域的知識庫和大語言模型進行打通。使用私有化數據，打造差異化競爭優勢。
最后，構建一個AI原生應用方面，亞馬遜服務百萬客戶無數次變化的現代化應用轉型過程中，積累了一些不變的經驗，陳曉建分享給生成式AI時代的構建者：包括以微服務化和事件驅動架構為核心的設計框架，松耦合的去處理每個功能模塊之間的互相依賴；Serverless First簡化運維，提升效率；數據決策優先，像資產一樣重視數據，數據能力作為應用的核心競爭壁壘加入到生成式AI應用的設計理念中來；安全圍欄，影響面控制，減小爆炸半徑，將安全與數據的合規與保護放在前所未有的重要地位；避免重復造輪子，除了技術本身，在DevOps，基礎設施即服務，自動化等現代應用治理理念持續投入，促進企業內部的應用資產與實踐的分享，構建高效敏捷的構建者文化。
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