AWS 宣布推出 Amazon Q 重新构想工作的未来
Accenture、Amazon、BMW Group、Gilead、Mission Cloud、Orbit Irrigation 和 Wunderkind 等客户和合作伙伴都对使用 Amazon Q 感到兴奋
拉斯维加斯--(美国商业资讯)--Amazon.com, Inc. 旗下公司 Amazon Web Services, Inc. (AWS) 今天在 AWS re:Invent 上宣布推出 Amazon Q，这是一种新型生成式解决方案人工智能（AI）驱动的助手，专门用于工作，可以根据客户的业务进行定制。客户可以快速获得紧迫问题的相关答案、生成内容并采取行动——所有这些都由客户的信息存储库、代码和企业系统通知。Amazon Q 为员工提供信息和建议，以简化任务、加速决策和解决问题，并帮助激发工作中的创造力和创新。Amazon Q 旨在满足企业客户的严格要求，可以根据组织的现有身份、角色和权限个性化与每个用户的交互。此外，Amazon Q 从不使用企业客户的内容来训练其底层模型。Amazon Q 为在 AWS 上构建、内部工作并使用 AWS 应用程序进行商业智能 (BI)、联络中心和供应链管理的客户带来基于生成式 AI 的帮助，以帮助各种规模和跨行业的组织安全地使用生成式 AI。Amazon Q 已向客户提供预览版，Amazon Q in Connect 已正式推出，Amazon Q in AWS Supply Chain 即将推出。要了解有关 Amazon Q 的更多信息，请访问和供应链管理，帮助各种规模和跨行业的组织安全地使用生成式人工智能。Amazon Q 已向客户提供预览版，Amazon Q in Connect 已正式推出，Amazon Q in AWS Supply Chain 即将推出。要了解有关 Amazon Q 的更多信息，请访问和供应链管理，帮助各种规模和跨行业的组织安全地使用生成式人工智能。Amazon Q 已向客户提供预览版，Amazon Q in Connect 已正式推出，Amazon Q in AWS Supply Chain 即将推出。要了解有关 Amazon Q 的更多信息，请访问aws.amazon.com/q。
数据和人工智能副总裁斯瓦米·西瓦苏布拉马尼安 (Swami Sivasubramanian) 博士表示：“生成式人工智能有潜力推动技术变革，从而重塑人们的一切行为方式，从搜索信息、探索新想法到编写和构建应用程序。”“AWS 正在通过堆栈所有三层的解决方案帮助客户利用生成式 AI，包括专门构建的基础设施、工具和应用程序。Amazon Q 建立在 AWS 的历史基础上，即采用复杂、昂贵的技术，并让各种规模和技术能力的客户都可以使用这些技术，并从一开始就采用数据优先的方法和内置的企业级安全性和隐私性。通过将生成式人工智能引入我们客户的工作场所——无论他们是在 AWS 上构建、使用内部数据和系统，或者使用一系列数据和业务应用程序——Amazon Q 是我们生成式 AI 堆栈应用程序层的强大补充，为每个组织开辟了新的可能性。”
生成式人工智能聊天应用程序激发了公众的想象力，帮助人们了解什么是可能的，但仍然存在阻碍人们在工作中使用这些解决方案的障碍。具体来说，这些聊天应用程序不了解组织的业务、数据、客户、运营或员工——他们所做的工作、他们与谁交互、他们使用什么信息以及他们可以访问什么。此外，这些解决方案最初并未配备组织所需的安全和隐私功能，以便员工在日常工作中安全使用它们。这导致公司在构建助手后将这些功能添加到助手中，但这并不能起到将安全性纳入助手基本设计的作用。这就是 AWS 创建 Amazon Q 的原因，帮助客户为每位员工充分发挥生成式人工智能的优势。
Amazon Q 是客户在 AWS 上构建、部署和操作应用程序及工作负载的专家
如今，开发人员和信息技术 (IT) 专业人员需要跟上最新的技术发展，快速设计和交付新功能，管理应用程序和工作负载的端到端生命周期，并在构建时平衡竞争优先级。全新功能并维护现有产品。所有这些都需要开发人员和 IT 专业人员进行大量工作，这会分散他们的注意力。无论他们是想回答一个简单的问题（例如某个特定功能如何工作），还是一个微妙的问题（例如为给定工作负载寻找最佳的 Amazon Elastic Compute Cloud (Amazon EC2) 实例），客户都会花费大量时间来学习如何事情通过文档、公共论坛和与同事的对话进行。应用程序启动并运行后，客户需要投入额外的时间和资源来维护它。例如，对网络连接问题进行故障排除可能需要客户快速诊断问题，确保资源之间存在正确的连接，并检查网络配置详细信息，有时甚至在没有团队成员的额外指导或支持的情况下。在集成开发环境 (IDE) 中，从同事手中接手项目的开发人员可能必须花时间研究以前编写的代码，以了解其底层编程逻辑。无论他们正在从事什么项目，他们都必须不断调试、测试和优化代码，从而占用构建新功能的时间。在所有这些步骤中，开发人员和 IT 专业人员在 AWS 管理控制台和文档、IDE 以及与同事的聊天室之间切换，并且没有统一的来源来帮助回答从规划到维护应用程序的流程每个步骤中的问题。
Amazon Q 接受了 17 年 AWS 知识和经验的培训，改变了开发人员和 IT 专业人员在 AWS 上构建、部署和操作应用程序和工作负载的方式。客户可以通过 AWS 管理控制台、文档页面、IDE 以及 Slack 或其他第三方聊天应用程序的对话界面访问 Amazon Q。Amazon Q 是 AWS Well-Architected Framework 中的模式、最佳实践、文档和解决方案实施方面的专家，使客户能够更轻松地探索新服务和功能、更快地入门、学习不熟悉的技术、架构解决方案、排除故障、升级应用程序等等。客户可以通过提出问题来了解 AWS 功能，从而获得明确的答案和指导（例如，“告诉我有关 Amazon Bedrock 代理的信息？”），研究 AWS 服务的工作原理（例如，“DynamoDB 表的扩展限制是什么？”），找出构建解决方案的最佳方法（例如，“构建事件驱动架构的最佳实践是什么？”） ，或确定最适合其用例的服务（例如，“在 AWS 上构建 Web 应用程序的方法有哪些？”）。根据问题，Amazon Q 将给出简洁的答案，包括引用和来源链接，客户可以提出任意数量的后续问题以获取更多详细信息，找到适合其工作负载的最佳选项，并收到基本的概述开始的步骤。客户还可以使用 Amazon Q 提出以下问题来选择最适合其工作负载的 EC2 实例：“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性能的视频编码工作负载，”，Amazon Q 将提供实例系列列表以及使用每个实例系列的原因。要排查 EC2 或 Amazon Simple Storage Service (Amazon S3) 配置错误等问题，客户只需在 AWS 管理控制台中按下“使用 Amazon Q 排查问题”按钮，Amazon Q 就会研究错误并提出修复建议。客户还可以通过询问“为什么我无法从笔记本电脑连接到我的 EC2 实例？”等问题来排查网络问题。Amazon Q 将分析客户的端到端网络配置并提供诊断（例如，“此实例似乎位于私有子网中，因此可能需要建立公共可访问性。”）。要排查 EC2 或 Amazon Simple Storage Service (Amazon S3) 配置错误等问题，客户只需在 AWS 管理控制台中按下“使用 Amazon Q 排查问题”按钮，Amazon Q 就会研究错误并提出修复建议。客户还可以通过询问“为什么我无法从笔记本电脑连接到我的 EC2 实例？”等问题来排查网络问题。Amazon Q 将分析客户的端到端网络配置并提供诊断（例如，“此实例似乎位于私有子网中，因此可能需要建立公共可访问性。”）。要排查 EC2 或 Amazon Simple Storage Service (Amazon S3) 配置错误等问题，客户只需在 AWS 管理控制台中按下“使用 Amazon Q 排查问题”按钮，Amazon Q 就会研究错误并提出修复建议。客户还可以通过询问“为什么我无法从笔记本电脑连接到我的 EC2 实例？”等问题来排查网络问题。Amazon Q 将分析客户的端到端网络配置并提供诊断（例如，“此实例似乎位于私有子网中，因此可能需要建立公共可访问性。”）。“为什么我无法从笔记本电脑连接到我的 EC2 实例？”Amazon Q 将分析客户的端到端网络配置并提供诊断（例如，“此实例似乎位于私有子网中，因此可能需要建立公共可访问性。”）。“为什么我无法从笔记本电脑连接到我的 EC2 实例？”Amazon Q 将分析客户的端到端网络配置并提供诊断（例如，“此实例似乎位于私有子网中，因此可能需要建立公共可访问性。”）。
当通过 Amazon CodeWhisperer 在 IDE 中访问时，Amazon Q 将其构建软件的专业知识与对客户代码的理解结合起来。开发人员可以使用 Amazon Q 通过提出问题来解释特定的编程逻辑（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 将提供详细信息，例如代码使用哪些服务以及哪些不同之处。函数执行的操作（例如，“该应用程序正在使用 Python Flask 和 AWS Lambda 构建基本的支持票务系统。”），以及应用程序的核心功能及其实现方式等的描述。Amazon Q 还可以帮助开发人员调试、测试和优化他们的代码。开发人员只需向 Amazon Q 寻求帮助（例如，“优化我选择的 DynamoDB 查询），Amazon Q 提供其建议的自然语言描述以及开发人员可以一键实施的随附代码。
此外，Amazon Q 使开发人员能够获得强大的功能来解决常见挑战，进一步简化应用程序开发和维护，包括：
更快地开发功能：如果开发人员今天想要向应用程序添加新功能，他们需要经历制定计划、思考编程逻辑、编写代码和测试并将其集成到代码库中的耗时过程，从而使可能有数千行代码的微小变化。借助功能开发功能，开发人员可以获得指导帮助并自动化大部分端到端流程。通过 Amazon CodeCatalyst（AWS 面向团队的统一软件开发服务），开发人员从其问题列表中为 Amazon Q 分配积压任务，然后 Amazon Q 起草分步计划、编写代码并向开发人员提供建议的更改要实现该功能，开发人员只需查看建议、进行必要的调整、批准更新并进行部署。
亚马逊Q码改造：如今，许多开发人员花费数小时进行应用程序维护和升级，从而减少了编写代码或构建新应用程序的时间。虽然这些升级对于应用程序安全性和性能改进非常重要，但开发人员通常需要数月或数年的时间来完成每一行代码的更新。借助 Amazon Q Code Transformation，开发人员可以消除此过程中的大量繁重工作，将所需的时间从几天缩短到几分钟。开发人员只需在 IDE 中打开他们想要转换的代码，然后要求 Amazon Q 对其进行“/transform”即可。然后，Amazon Q 分析代码库，识别和更新其依赖项，生成新的代码语言，纳入最新的安全性和性能增强功能，并进行测试以验证应用程序是否可以运行。Amazon Q Code Transformation 目前支持从 Java 8 到 Java 17 的语言升级，以及即将推出的 .NET Framework 到跨平台 .NET 升级，未来还会有更多转换。
Amazon Q 是客户业务的专家
组织拥有分布在多个文档、系统和应用程序中的大量信息。从财务和人力资源到营销和销售，每个组织的员工每周都会花费数小时搜索内部信息源、拼凑分析、撰写报告、构建演示文稿或针对不同客户或受众调整内容。生成式人工智能可以帮助解决这些挑战，但目前可用的通用解决方案与内部资源无关，并且不了解公司现有的身份、角色和权限来确定员工应该有权访问哪些资源来完成工作。公开可用的解决方案还可以使用数据输入和输出进行培训，使公司面临安全和隐私风险，这导致一些组织禁止这些产品。虽然有一些生成式人工智能解决方案旨在与一组特定的生产力工具配合使用，但它们仅在这些工具中工作，并且不能扩展到组织的所有系统和应用程序。由于这些障碍，员工无法充分发挥生成式人工智能的潜力。
客户可以将 Amazon Q 连接到他们的业务数据、信息和系统，这样它就可以综合所有内容并提供量身定制的帮助，帮助员工解决问题、生成内容并采取与其业务相关的行动。拥有 40 多个适用于流行数据源的内置连接器，包括 Amazon S3、Dropbox、Confluence、Google Drive、Microsoft 365、Salesforce、ServiceNow 和 Zendesk，以及为内部 Intranet、wiki、运行构建自定义连接器的选项书籍等内容，Amazon Q 让客户能够快速轻松地开始使用。一旦 Amazon Q 综合了它所连接的所有信息并且客户准备好部署自己的助手，Amazon Q 就会生成一个 Web 应用程序，员工可以使用客户现有的身份验证系统来访问该应用程序。Amazon Q 使用身份验证系统来了解用户、他们的角色以及他们被允许访问哪些系统，因此员工可以提出详细、细致的问题并获得仅包含用户有权查看的信息的定制结果。员工可以向 Amazon Q 询问他们过去必须在不同数据源中搜索的任何内容（例如，“徽标使用的最新指南是什么？”），Amazon Q 将综合相关内容，共享答案和来源链接。Amazon Q 还可以简化日常通信，帮助员工完成生成博客文章、总结文档、起草电子邮件和创建会议议程等任务。员工还可以使用 Amazon Q 完成 Jira、Salesforce、ServiceNow 和 Zendesk 等流行系统中的任务。例如，员工可以要求 Amazon Q 在 Jira 中开立票证或在 Salesforce 中创建案例。
Amazon Q 提供准确且忠实于客户提供的源材料和知识的答案和见解，客户可以使用额外的管理控制来阻止整个主题并使用关键字过滤问题和最终答案。管理员还可以限制对特定员工或数据源的某些响应。例如，Amazon Q 可以设置为仅响应安全团队提出的与安全相关的问题，或者从公司的内部目录中提取与人员相关的问题的答案。
Amazon Q 跨 Amazon QuickSight、Amazon Connect 和 AWS Supply Chain 提供基于 AI 的生成式帮助
虽然许多用例和行业将受益于生成式人工智能的变革潜力，但目前可用的解决方案通常是通用的，并且不具备执行特定领域任务所需的特定上下文。为了充分发挥生成式人工智能的优势，客户需要获得适合其用例或行业细微差别的专用解决方案。这就是 AWS 将 Amazon Q 引入多种服务和应用程序的原因，包括：
Amazon Q 位于 Amazon QuickSight（预览版）中：Amazon QuickSight 是一项专为云构建的统一 BI 服务，提供交互式仪表板、分页报告、嵌入式分析以及自然语言查询功能。借助 QuickSight 中的 Amazon Q，客户可以访问由 AI 驱动的生成功能来构建仪表板，并更轻松地使用现有仪表板通过数据故事简化决策、向业务利益相关者通报变化并提取关键见解。借助新的故事生成功能，用户可以要求 Amazon Q“构建一个故事，讲述上个月业务发生的变化，以便领导层进行业务审查。”Amazon Q 在几秒钟内根据 QuickSight 中的可用数据创建一个数据驱动的、视觉上引人注目的故事，用户可以进一步自定义并在整个组织中共享。此外，通过仪表板和报告上的新执行摘要，Amazon Q 创建一目了然的摘要，突出显示仪表板中需要注意的重要内容。业务用户还可以使用新的、简化的问答体验，他们可以提出探索性问题并生成相关答案，而不仅限于仪表板和报告中的视觉效果。例如，用户可能会问：“为什么上个月的订单数量增加了？”Amazon Q 会在动态创建的仪表板中总结详细信息，并提供支持视觉效果。简化的问答体验，他们可以提出探索性问题并生成相关答案，而不仅限于仪表板和报告中的视觉效果。例如，用户可能会问：“为什么上个月的订单数量增加了？”Amazon Q 会在动态创建的仪表板中总结详细信息，并提供支持视觉效果。简化的问答体验，他们可以提出探索性问题并生成相关答案，而不仅限于仪表板和报告中的视觉效果。例如，用户可能会问：“为什么上个月的订单数量增加了？”Amazon Q 会在动态创建的仪表板中总结详细信息，并提供支持视觉效果。
Amazon Q 位于 Amazon Connect（已正式发布）中：Amazon Connect 是云联络中心，使各种规模的组织能够以更低的成本提供卓越的客户体验。联络中心座席通过指导客户做出复杂的决策，在帮助组织建立客户信任和忠诚度方面发挥着关键作用，但入职、培训和指导员工成为高绩效人员并确保他们拥有响应客户所需的信息是一项挑战快速准确。Connect 中的 Amazon Q 根据客户与代理之间的实时对话检测客户问题，并自动提供代理响应、建议操作以及相关文章的链接。通过授权代理在没有主管协助的情况下解决广泛主题的客户需求，Connect 中的 Amazon Q 提高了客户满意度，同时减少了代理培训、解决问题的时间和成本。例如，Amazon Q 可以检测到客户正在联系租车公司更改预订。然后，Amazon Q 将生成一个响应，代理可以发送该响应，详细说明公司的变更政策，并指导代理完成更新预订的分步过程。要了解有关 Connect 中的 Amazon Q 的更多信息，请参阅Amazon Connect 新闻稿。
Amazon Q 已加入 AWS 供应链（即将推出）：AWS Supply Chain 是一款基于云的应用程序，通过将 Amazon 近 30 年的供应链经验与 AWS 的弹性、安全性和业务连续性相结合，让客户深入了解其供应链。许多客户正在寻找一种更直观的方式来了解上游和下游库存变化如何影响他们未来的运营。借助 AWS 供应链中的 Amazon Q，客户将能够提出有关供应链数据的“什么”、“为什么”和“如果”等问题，可视化复杂场景的结果，并提出后续问题以了解权衡不同的决定之间。例如，客户可能会问“是什么导致我的发货延迟以及如何加快速度？”Amazon Q 可以提供对客户供应链的分析，指出大部分订单都在东海岸，风暴导致了延误，他们可以通过运送到纽约而不是迈阿密来加快交货速度并降低成本。要了解有关 AWS 供应链中的 Amazon Q 的更多信息，请参阅AWS 供应链新闻稿。
Accenture 是 AWS 一级服务合作伙伴，是一家全球领先的专业服务公司，其资源专注于加速 AWS 的端到端采用，并安全、快速、大规模地最大限度地实现企业范围内的转型。埃森哲集团首席执行官 Karthik Narain 表示：“随着我们继续与 AWS 密切合作，加速我们自己的工程师以及世界各地的组织对生成式 AI 技术的采用和部署，Amazon Q 将为埃森哲带来变革。”“我们的最新研究显示，几乎所有 C 级高管都希望生成式 AI 能够为他们的公司和行业带来变革，因此我们现在正在投资，通过 Amazon CodeWhisperer 为多达 50,000 名软件开发人员和 IT 专业人员提供支持，以取得领先地位以及未来两年的 Amazon Q。借助 Amazon CodeWhisperer，我们已经看到开发速度提高了 30%，同时还提高了安全性、质量和性能，并且我们预计，随着我们在整个组织内推出 Amazon Q，这一点只会增长。”
亚马逊软件构建体验团队致力于使亚马逊成为构建软件的最佳场所。“亚马逊是 Java 的早期采用者，Java 的发展速度越来越快，”AWS 亚马逊软件构建体验部副总裁兼杰出工程师 Matt Wilson 表示。“采用最新的 Java 工具和库通常可以提高关键指标的性能并降低基础设施成本。然而，对于更广泛的 Java 社区来说，从 Java 8 升级到 Java 17 是更具挑战性的更新之一，需要更改代码和配置。我们尝试了 Amazon Q Code Transformation，发现由 5 名 Amazon 员工组成的团队能够在两天内将 1,000 个生产应用程序及其依赖项从 Java 8 升级到 Java 17，为将服务部署到生产管道做好准备。”
宝马集团是一家德国跨国豪华汽车和摩托车制造商。宝马集团数据工程和分析顾问 Christoph Albrecht 表示：“宝马团队需要快速摄取和解释新数据，以提供客户期望的精确体验。”“QuickSight 中的新 Amazon Q 功能可帮助我们的分析师在数小时内构建仪表板，而以前需要数天时间。我们看到，QuickSight 中的 Amazon Q 对我们的业务用户产生了更大的影响，通过支持对时间关键问题的即时解答，加速了我们组织最高层的关键业务决策。故事功能还使我们能够在董事会会议上清晰地展示业务情况，快速构建富有洞察力、专业格式的故事。QuickSight 中的 Amazon Q 是我们要求严格的团队用来快速获得精确答案的高性能燃料。”
吉利德科学公司是一家生物制药公司，三十多年来一直在医学领域追求并取得突破，目标是为所有人创造一个更健康的世界。“吉利德在 AWS 上使用生成式 AI 带来了更快的创新和生产力提升，”吉利德首席云架构师 Kevin Cox 表示。“通过利用 Amazon Q，我们可以生成见解并加速对整个企业的大量数据的分析。总体而言，Amazon Q 通过简化与数据源的连接、自动执行复杂任务（例如管理矢量存储）以及快速按需提供相关见解，提供了一种更快的方式来创建生成式 AI 解决方案。对于吉利德这样的生命科学组织来说，Amazon Q 等 AWS 上的生成式 AI 解决方案带来的生产力优势令人兴奋。”
Mission Cloud 是 AWS 优质服务合作伙伴，帮助企业利用领先的云平台在云中创造更美好的未来。Mission Cloud 首席技术官 Jonathan LaCour 表示：“我们的云专家团队定期利用 AWS 技术的广度和深度来帮助客户管理、现代化和优化其云环境或构建全新的应用程序。”“虽然 AWS 为我们提供了让客户满意所需的基础设施、工具和服务，但除了使用 AWS 服务之外，软件开发过程中仍然存在许多无差别的工作。凭借自动化新功能开发、修复错误甚至升级应用程序的功能，Amazon Q 将使我们的开发人员有时间专注于为我们与客户所做的工作增加更多价值。升级应用程序的长期项目可能会缩短到几天，而且我们可以在管理遗留应用程序时加快新功能的发布，尽管一开始没有任何文档或指南。Amazon Q 将帮助我们在 AWS 上为客户更高效地构建、部署和运营工作负载。”
Orbit Irrigation 是家庭和商业灌溉系统的制造商和供应商。“为了解决客户的问题，我们的客服人员每次互动都会花费 2-3 分钟搜索多个不同的知识来源，包括 Orbit 产品页面、客户帐户页面和内部知识论坛，”客户服务高级经理 Brian Dick 说道在轨道灌溉。“这个多步骤流程增加了代理商和客户的互动时间。Connect 中 Amazon Q 在每次客户对话时自动生成的新响应是根据我们自己的知识库文章定制的。Connect 中的 Amazon Q 将为每次联系节省 10%-15% 的时间，每小时处理的电话数量的增加预计将直接转化为 Orbit 的成本节省——所有这些都是通过更多解决客户问题和更高的客户满意度来实现的。”
Wunderkind 是一家领先的数字营销平台，为品牌、出版商和广告商提供效果营销和广告解决方案。Wunderkind 首席营收官理查德·琼斯 (Richard Jones) 表示：“我们拥有数量惊人的专有数据，但很难在多个数据孤岛中寻找正确的答案并将信息提炼成快速、可操作的见解。”“将 Amazon Q 添加为我们各种内容和数据存储库的顶层，为我们的客户成功和营销团队带来了全新的效率水平。根据初步估计，我们预计仅内容发现所花费的时间就会减少 30% 以上，这使我们的成功团队能够更快、更准确地为客户提供服务。它还可以快速启动销售和营销内容的创建，例如电子邮件水滴，白皮书和广告文案。借助 Amazon Q，我们预计能够将内容创建过程加快近 50%，从而使我们能够将注意力转移到扩展内容的个性化上，而不是将时间花在从头开始创建材料的繁重任务上。”
关于亚马逊网络服务
自 2006 年以来，Amazon Web Services 一直是世界上最全面、应用最广泛的云。AWS 一直在不断扩展其服务，以支持几乎任何工作负载，现在拥有 240 多种功能齐全的服务，涉及计算、存储、数据库、网络、分析、机器学习和人工智能 (AI)、物联网 (IoT)、通过 32 个地理区域内的 102 个可用区进行移动、安全、混合、虚拟和增强现实（VR 和 AR）、媒体和应用程序开发、部署和管理，并宣布计划在加拿大再增加 15 个可用区和另外 5 个 AWS 区域、德国、马来西亚、新西兰和泰国。数以百万计的客户（包括增长最快的初创公司、最大的企业和领先的政府机构）信任 AWS 为其基础设施提供支持，变得更加敏捷，成本更低。要了解有关 AWS 的更多信息，请访问 aws.amazon.com。
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原文链接；https://press.aboutamazon.com/2023/11/aws-announces-amazon-q-to-reimagine-the-future-of-work
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