AWS宣布推出Amazon Q 重塑未来工作方式

亚马逊（Amazon）旗下Amazon Web Services（AWS）在2023 re:Invent全球大会上宣布推出Amazon Q，这是一种新型的生成式AI助理，专门用于满足办公需求，且可以根据客户业务进行订制。基于客户自身的信息储存库、程序码和企业系统，客户可以快速获得复杂问题的相关答案、生成内容并采取移动。Amazon Q为员工提供信息和建议，帮助简化任务、加速决策及解决问题，并激发创意和企业创新。

Amazon Q是为了满足企业级客户严格要求而特别打造，可以根据企业既有的人员、角色和权限对每个用户交互进行定制化。此外，没有任何客户内容会被用于训练Amazon Q的底层模型。不论是在协助客户用AWS服务进行程序开发、连接内部数据和系统，还是运用AWS工具实现商业智能（Business Intelligence；BI）、客服中心和供应链管理，Amazon Q都是良好的生成式AI助理，能够帮助各个产业、各种规模的企业安全地使用生成式AI。

Amazon Q已向客户提供预览版，Amazon Connect中的Amazon Q已正式推出，AWS Supply Chain中的Amazon Q即将推出。

AWS数据库、数据分析和机器学习全球副总裁Swami Sivasubramanian表示：「生成式AI有潜力推动技术变革，进而重塑人们的一切行为模式，无论是信息查找，还是以全新的方式编写和建构应用程序。AWS在生成式AI三层堆叠包括专门建构的基础设施、工具和应用程序，每一层都提供解决方案帮助客户更好地运用生成式AI。AWS的初衷和原则便是让复杂、昂贵的技术能被各种规模和拥有不同技术能力的客户使用，降低技术应用的门槛，并从一开始就秉持数据优先的原则和内建企业级安全和隐私保障。无论客户是在AWS上进行建构、使用内部数据和系统，还是应用一系列数据和业务应用程序，Amazon Q都能提供强大的生成式AI的支持。Amazon Q是我们生成式AI堆叠应用层的强大服务，为每个企业都开拓了新的可能性。」

生成式AI聊天应用程序激发了人们的想像空间，但还不能作为解决方案应用在工作中。具体来说，这些聊天应用程序不了解企业的业务、数据、客户、营运和员工，例如员工的工作、与什麽人互动、应用什麽信息以及有什麽权限。此外，这些聊天应用程序也没有设计企业所需的安全和隐私功能，无法保障员工在工作中能安全使用。企业不得不在建构AI助理后，再新增这些功能，这远不如在设计之初就将安全性纳入考量。这就是AWS打造Amazon Q的原因，期望客户让每位员工充分发挥生成式AI的优势。

Amazon Q是客户在AWS上建构、部署和操作应用程序及工作负载的专家

如今，开发者和IT人员需要跟上最新的技术发展，快速设计和完成新功能，管理应用程序和工作负载端到端的生命周期，并在维护既有产品和建构新功能之间的优先顺序取得平衡。这些都需要开发者和IT人员大量投入，分散了他们的专注力。

无论是想回答一个简单的问题（例如某个特定功能如何工作），还是一个专业的问题（例如为工作负载寻找最佳的Amazon EC2实例），客户都需要花费大量时间阅读技术文档、查看公共论坛、与同事交流。应用程序启动并运行后，客户也需要投入额外的时间和资源来维护，例如对网络连线问题进行故障排除，需要客户快速诊断问题，确保资源之间正确连接，并检查网络配置的详细信息，有时甚至可能没有团队成员的指导或帮忙。

在整合式开发环境（IDE）中，接手专案的开发者必须花时间研究以前编写的程序码，以了解底层程序设计逻辑。无论什麽专案，开发者都需要不断排除错误、编写测试、优化程序码，这让他们没有时间建构新功能。在这些步骤中，开发者和IT人员时而查看AWS管理主控台，时而阅读技术文档，时而在IDE中编写程序码，时而与同事交流，没有一个统一的来源来回答各个步骤中遇到的问题。

Amazon Q由AWS积累了17年的知识和经验训练而成，改变了开发者和IT人员在AWS上建构、部署、维护应用程序及工作负载的方式。客户可以透过AWS管理主控台、文档页面、IDE、Slack 或其他合作厂商的对话应用程序使用Amazon Q。

Amazon Q是AWS完善架构架构、最佳实践、文档和解决方案使用模式的专家，使客户能够更轻松地探索新服务和功能、学习不熟悉的技术、建构解决方案、发现问题、升级应用程序等，而且能够更快上手。

客户可以询问AWS产品相关问题（例如什麽是Amazon Bedrock代理功能？），查找AWS服务的运作方式（如Amazon DynamoDB表扩展的极限是什麽？），寻找架构解决方案的最佳方式（如建构事件驱动架构的最佳实践是什麽？）或辨别满足特定需求的最佳服务（如在AWS上建构Web应用程序有哪些方法？），这些都能够获得明确的指导和解答，Amazon Q会给予确切答案并列出引用出处。

客户可以追问任何问题，都能获得完整的答案，找到工作负载的最佳选项，获得基本操作步骤的指导，并立即开始建构。客户也可以使用Amazon Q为工作负载选择最佳EC2实例，客户可以指示「帮我找到合适的EC2实例，为我的游戏应用程序部署具有最高效能的影片程序码工作负载。」Amazon Q将提供一系列实例以及使用每个实例的原因。

如果要排除EC2或Amazon Simple Storage Service（Amazon S3）配置错误等问题，客户只需在AWS控制台按下「Amazon Q除错」按钮即可让Amazon Q找到错误并提出修复建议。客户还可以透过询问「为什麽我无法从笔记本电脑连接到我的EC2实例？」等问题来排除网络问题。Amazon Q将分析客户的端到端网络配置并提供诊断（如该实例似乎处在私有次级网络中，因此需要建立公共访问）。

客户透过Amazon CodeWhisperer的IDE也可以使用Amazon Q。Amazon Q已经结合建构软件的专业知识与对客户程序码的理解，开发者可以透过问问题使用Amazon Q解释具体的程序设计逻辑（例如向我提供此应用程序的功能及其工作原理的描述），Amazon Q将提供程序码使用哪些服务以及不同功能的详细信息（例如此应用程序正在建构一个工单支持系统，应用了Python Flask和AWS Lambda），并描述应用程序的核心功能、运作方式等。

Amazon Q还可以帮助开发人员调整、测试和优化程序码。开发人员只需指示Amazon Q（例如优化我选择的DynamoDB查询），Amazon Q会用自然语言提供建议，并附上开发人员可以一键应用的程序码。

此外，Amazon Q使开发者能够运用强大的功能来解决常见的挑战，进一步简化和加速应用程序开发。如果开发者想要在应用程序增加新功能，需要耗时拟定计划、思考程序设计逻辑、编写程序码和测试、将其整合到应用程序中、在数千行程序码中修修补补。借助Amazon Q的快速开发功能，开发者可以获得指导和帮助，并自动化大部分的端到端流程。

首先，开发者只需用几句话向Amazon Q描述想要的功能，Amazon Q就能拟定计划、编写程序码，并在程序码库中进行所有必要的更新，而开发者只需查看建议、提出问题、进行调整并批准更新。客户也可以在Amazon CodeCatalyst中使用此功能，只需提出问题与功能描述，简单的操作即可将其从Amazon CodeCatalyst传送给Amazon Q。然后，Amazon Q便会执行相同的规划、生成程序码和整合功能的流程，自动拟定更新需求并请求批准。

Amazon Q是客户业务的专家

企业的大量数据分布在多个文档、系统和应用程序中。从财务、人力资源、市场推广到销售，员工每周都会花费数小时查找内部信息、拼凑分析报告、撰写报表、制作简报，并针对不同客户或受众调整内容。生成式AI可以帮助处理这些工作，但目前可用的通用解决方案没有连接内部资源，且不了解公司的现有人员、角色和权限，也就不能确定员工能存取哪些数据。

公开可用的解决方案还可能使用输入和输出的数据进行训练，导致公司面临安全和隐私的风险。为此，一些企业彻底禁止这些解决方案。虽然部分生成式AI解决方案在设计之初就与一些特定的工具配合使用，但也仅能与这些工具合作，并且不能扩展到企业的所有系统和应用程序。基于这些障碍，员工无法充分发挥生成式AI的潜力。

客户可以透过Amazon Q连接业务数据、信息和系统，使任何企业都可以打造服务自己业务的生成式AI助理。此AI助理可以为员工提供量身定制的对话、解决问题、生成内容并采取相关移动。Amazon Q内建40多个热门数据来源的连接器，包括Amazon S3、Dropbox、Confluence、Google Drive、Microsoft 365、Salesforce、Service Now和Zendesk，以及提供自订连接器的选项。连接的内部知识库和应用程序可以帮助员工集思广益、整合信息。

当Amazon Q整合所有连接的信息，客户准备部署自己的助理时，Amazon Q会生成一个网络应用程序，让员工透过现有的身份验证系统使用。Amazon Q使用身份验证系统来理解使用者、职责以及系统权限，因此员工可以询问详细的问题，并仅获得有权查看的数据。员工可以询问Amazon Q以往需要在不同数据来源中查找的事情（例如最新的logo使用指南是什麽？），Amazon Q将整合相关内容，分享答案和来源。

Amazon Q也可以简化日常交流，帮助员工进行如生成博客文章、摘要文档、草拟电子邮件和设计会议议程等任务。员工还可以使用Amazon Q在Jira、Salesforce、ServiceNow和Zendesk等热门系统中完成任务。例如，员工可以指示Amazon Q在Jira中打开一个工作项目或在Salesforce中建立一个案例。

Amazon Q提供的答案和洞察准确且忠于客户提供的数据和知识库，客户可以使用额外的控制来限制主题或数据来源，并使用关键字过滤问题和最终答案，管理员还可以将特定的回应限制给特定的员工。例如，可以设定Amazon Q只对安全团队的安全相关问题进行回应，或者只从公司的内部索引中提取与人员相关的答案。