在设计时就考虑了安全和隐私保护的新型生成式 AI 助理，让员工能够利用公司的数据和专业知识进行对话、解决问题、生成内容并采取行动

Accenture 及 BMW 集团等客户和合作伙伴都期待使用 Amazon Q

Amazon Web Services （AWS） 在2023 re:Invent全球大会上宣布推出 Amazon Q，一种新型生成式 AI 支持助手，用于满足办公场景需要，可以根据客户业务进行客制化。客户可以快速获得复杂问题的相关答案、生成内容并执行任务 — 所有这些都基于 Amazon Q 对客户自身的信息储存库、程序代码库和企业系统的见解。Amazon Q 为员工提供信息和建议，说明他们简化任务、加速决策和解决问题，并帮助激发创造力和企业创新。 Amazon Q 是为满足企业级客户的严格要求而专门设计的，程序可根据企业既有的人员、角色和权限对每个使用者进行个人化互动。此外，客户的内容都不会被用于训练 Amazon Q 的底层模型。无论对于在AWS上进行建置、使用内部数据和系统，或是使用 AWS 应用程序实现商业智能（BI）、联络中心和供应链管理的客户，说明各行业、各种规模的企业安全地使用生成式 AI。 Amazon Q 现已向客户提供预览版，Amazon Connect 中的Amazon Q 已正式可用，而Amazon Q 亦将于 Amazon Supply Chain上推出。欲了解更多有关 Amazon Q 的信息，请浏览aws.amazon.com/q/。

AWS数据和人工智能副总裁 Swami Sivasubramanian 博士表示：「生成式 AI 有潜力推动技术变革，重塑人们的一切行为方式，无论是信息搜寻还是以全新的方式编写和构建应用程序。AWS在三个层次提供解决方案，包括专门建置的基础设施、工具和应用程序，说明客户更好地利用生成式 AI。AWS 的初衷和基因便是让复杂、昂贵的技术能让各种规模和拥有不同技术能力的客户所用，降低技术应用的门坎，并从一开始就秉承数据优先的原则和内置企业级安全和私隐保障。无论客户是在 AWS 上进行构建、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。它是我们生成式AI 应用层的强大补充，为每个企业都开辟了新的可能性。」

生成式 AI 聊天应用程序激发了公众的想象力，帮助人们回答问题、搜寻网络公共信息以及生成诗歌、图像等各种内容。但是现存的聊天助理距离可以被正式在工作上使用仍存在不少的障碍。具体来说，这些聊天应用程序不了解企业的业务、数据、客户、营运或员工 —— 如员工的工作内容、他们与哪些人互动、应用哪些信息以及可以存取哪些资料。此外，这些解决方案最初也没有配备企业所需的安全和私隐功能，无法保障员工在日常工作中的安全使用。企业不得不在建造助手后再将这些功能添加到助手中，远不如在设计之初就将安全性纳入其中。这就是AWS创建 Amazon Q 的原因，即致力于说明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上建立、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，快速设计和交付新功能，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构建新功能之间平衡优先级。所有这些都需要开发者和 IT 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运作），还是一个专业的问题（例如为给定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档、浏览公共论坛和与同事交流来学习。应用程序启动后，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讯息，有时候甚至可能没有团队成员的额外指导或支持。在整合开发环境 （IDE） 中，接手前人项目的开发者必须花时间研究先前编写的程序代码以了解其底层程序逻辑。无论是甚甚么项目，开发者都需要不断排除错误、编写测试、优化程序代码，变相剥夺了他们建立新功能的时间。在所有这些流程中，开发者和IT人员得以时而访问AWS管理控制台，时而阅读技术文档，时而在IDE中编写代码，时而与同事交流，没有一个统一的来源来回答从规划到维护应用程序各步骤中遇到的问题。

Amazon Q 由AWS 17年来累积的知识和经验训练而成，改变了开发者和IT人员在AWS上建置、部署和营运应用程序和工作负载的方式。客户可以透过 AWS 管理控制台、档页面、IDE、Slack 或其他第三方对话应用程序的聊天接口存取Amazon Q。Amazon Q 是AWS完善架构框架、最佳实践、文件和解决方案实施模式的专家，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、建立解决方案、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（如甚么是 Amazon Bedrock 代理功能？）并会从 Amazon Q 得到明确和精要的答案，同时可以检索亚马逊云端科技服务的运作方式（如 Amazon DynamoDB表扩充的极限是甚么？），探寻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甚么？）或识别满足特定场景需求的最佳服务（如在 AWS 上建立Web应用程序有哪些方法？）。基于这些问题，Amazon Q 会给出明确答案并列出引用出处。客户可以追问任何问题，都能获得丰富的答案，找到工作负载的最佳选项，获得基本操作步骤的指导，从而立即开始建造。客户也可以利用 Amazon Q 为工作负载选择最佳 EC2 实例，客户可以问：「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视讯编码工作负载。」Amazon Q 将提供一系列instance types以及使用每个instance type的原因。如果要排查 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 「Amazon Q 排查」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「为甚么我无法从笔记本电脑连接到我的 EC2 instance？」等问题来排查网络问题。 Amazon Q 将分析客户的端对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，因此需要建立公共存取）。

在客户透过Amazon CodeWhisperer的IDE中存取Amazon Q的场景。 Amazon Q已将建立软件的专业知识与对客户程序代码的理解结合在一起。开发者可以透过问题形式让 Amazon Q 解释具体的程序逻辑。（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 将提供程序代码使用哪些服务以及不同功能的详细信息（例如，「此应用程序正在建立工单支持系统， 应用了Python Flask 和 Amazon Lambda。」），并描述了应用程序的核心功能、它们的实作方式等。 Amazon Q 还可以帮助开发人员调试、测试和优化他们的程序代码。 开发人员只需向 Amazon Q 询问（例如，「优化我选择的 DynamoDB 查询），Amazon Q 会以自然语言提供建议，并附上开发人员可以一键实施的程序代码。

此外，Amazon Q 使开发者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：

• 加速开发功能：如果开发者现在想要为应用程序添加新功能，他们需要一整套耗时的过程 — 制定计划、思考程序设计逻辑、编写程序代码和测试、将其整合到应用程序中，甚至需要在数千行程序代码中修修补补。借助 Amazon Q 的开发功能，开发者可以获得指导和协助，并自动化大部分端到端流程。透过 Amazon CodeCatalyst（AWS 为团队而设的统一软件开发服务），开发人员从其问题清单中将一个待处理的任务指派给 Amazon Q，然后Amazon Q 会起草逐步规划、编写程序代码并向开发人员提出功能部署的更改建议。开发人员只需查看建议、进行必要的调整和批准建议的更改。

• Amazon Q 程序代码转换：如今，许多开发者花费数小时进行应用程序维护和升级，而用于编写程序代码或建立新应用程序的时间却减少了。虽然这些升级对于应用程序安全性非常重要，并能提升效能，但它们通常需要开发者花费数月或数年来检查每一行程序代码。借助 Amazon Q 代码转换功能，开发者可以减少很多繁琐工作，将所需的时间从几天缩短到几分钟。开发者只需要在 IDE 中开启程序代码，告诉 Amazon Q 进行转换，然后 Amazon Q 会分析程序代码库、识别和更新其依赖项、产生新的程序代码语言、纳入最新的安全性和效能增强功能，并进行测试以验证应用程序能够运行。Amazon Q 程序代码转换目前支持从 Java 8 到 Java 17 的语言升级，.NET 框架到跨平台 .NET 的升级即将推出，更多转换功能也将陆续推出。

Amazon Q 是客户业务的专家

企业拥有分布在多个文件、系统和应用程序中的大量数据。从财务和人力资源到市场推广和销售，每个企业的员工每周都会花费数小时搜寻内部信息、拼凑分析报告、撰写报表、做 PPT 并针对不同客户或受众调整内容。生成式 AI 可以帮助解决这些挑战，但目前可用的通用解决方案没有连接内部资源，并且不了解公司现有的人员、角色和权限，也不能确定员工应该有权存取哪些资源来完成工作。公开可用的解决方案还可能使用输入和输出的数据进行培训，如果员工无意中共享敏感数据，公司将面临安全和私隐风险。为此，一些企业彻底禁止这些产品。虽然有一些生成式 AI 解决方案在设计之初就与一些特定的工具配合使用，但它们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。由于这些障碍，员工无法充分发挥生成式 AI 的潜力。

Amazon Q 允许客户连接到其业务数据、信息和系统，使任何企业都可以建立服务自己业务的生成式AI助理。该助理可以，为员工提供量身定制的对话、解决问题、生成内容并采取与其业务相关的行动。Amazon Q 拥有40 多个适用于热门数据源的内建连接器，包括Amazon S3、Dropbox、Confluence、Google Drive、Microsoft 365、Salesforce、Service Now 和Zendesk，同时提供建立自定义连接器的选项来连接企业内部网络、内部知识库、流程说明书等，让客户更快速的开始使用。当 Amazon Q 综合所有连接到的信息，客户准备部署他们自己的助理时，Amazon Q 就会产生一个Web应用程序，员工可以使用客户现有的身份验证系统存取该应用程序。Amazon Q 使用身分验证系统来理解用户、其职能，以及其系统访问权限。由此，员工能获得根据其访问权限而生成的个人化响应。员工可以询问Amazon Q以往需在不同数据源中搜寻的事情（如「最新的标志使用指南是什么？」），Amazon Q 将综合相关内容，分享答案和信息来源链接。Amazon Q也可以简化日常交流，帮助员工进行如生成 Blog、总结文件、草拟电邮和建立会议议程等任务。员工也可以使用Amazon Q 在像 Jira、Salesforce、ServiceNow 和 Zendesk 这样的流行系统中完成任务。例如，员工可以要求Amazon Q在Jira中开启一个工单或在 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来源素材和知识库，客户还可以使用额外的管理控制功能来封锁整个主题，并使用关键词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回应。例如，客户可以设定 Amazon Q 为仅响应安全团队或相关人员提出的与安全相关的问题，或只从公司的内部目录中提取与员工相关的问题的答案。

Amazon Q为Amazon QuickSight、Amazon Connect和AWS Supply Chain提供基于生成式AWS的助理

虽然许多应用情境和产业将受惠于生成式 AI 的变革潜力，但目前可用的解决方案通常不具备执行专业领域任务所需的特定情境功能。为了充分发挥生成式 AI 的优势，客户需要针对其应用情境或产业专门建构的解决方案。因此，AWS 将 Amazon Q 引入多种服务和应用程序，包括：

• Amazon QuickSight中的 Amazon Q （预览版）： Amazon QuickSight 是专为云端建置的统一 BI 服务，提供交互式仪表板、分页报表、嵌入式分析以及自然语言查询功能。借助QuickSight 中的 Amazon Q ，客户可以存取由生成式 AI驱动的功能，由此来建立仪表板，并更轻松地利用数据简化决策、与业务利害关系人同步信息并获取洞察。借助新的故事生成功能，用户可以要求 Amazon Q「描述上个月业务发生的变化，用于向领导层汇报。」Amazon Q 能够在几秒钟内根据 Amazon QuickSight 中的可用数据创建一段数据驱动的、视觉效果良好的描述，使用者可以进一步自定义描述并与整个企业分享。此外，透过仪表板和报告上的新的概要总结功能，Amazon Q 可以快速建立摘要，突出显示仪表板中需要注意的重要内容。业务使用者还可以使用新的、简化的问答体验，他们可以提出开放性问题并获得相关答案，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：「为甚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，并提供相应的视觉效果。

• Amazon Connect中的Amazon Q（已正式发布）： Amazon Connect 是云端联络中心，使各种规模的企业能够以更低的成本提供卓越的客户体验。联络中心客服能够透过一系列复杂的决策来说明客户，在企业建立客户信任和忠诚度方面发挥关键作用，但招募、培训和指导员工成为优秀的客服，确保他们能够快速、准确地响应客户需求是一项艰巨挑战。Amazon Connect 中的 Amazon Q 根据客户与客服之间的实时对话侦测客户问题，并能够自动回复、给予建议以及提供相关数据。透过让客服人员能够在没有主管协助的情况下满足客户对各种问题的需求，Amazon Connect 中的 Amazon Q 提高了客户满意度，同时减少了客服人员培训、解决问题的时间并降低了成本。例如，Amazon Q 可以侦测到客户正在联络租车公司更改预订。然后，Amazon Q 可以快速响应，发送公司的预定变更政策，并指导客服如何一步步地更新预订。欲了解 Amazon Connect 中 Amazon Q 的更多信息，请参阅Amazon Connect 新闻稿。

• AWS Supply Chain中的Amazon Q（即将推出）： Amazon Supply Chain 是一款基于云端的应用程序，透过将 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，让客户深入了解自身的供应链。许多客户正在寻找一种更直观的方式来了解上下游库存变化如何影响他们未来的营运。借助 AWS Supply Chain 中的 Amazon Q，客户将能够提出有关供应链数据的一系列问题，如 「是甚么？」、「为甚么？」和「如果...会怎样？」，将复杂场景的结果可视化，还可以追问问题以权衡不同决定之间的优劣。例如，客户可能会问「是甚么导致我的发货延迟以及如何加快速度？」Amazon Q 会分析客户的供应链，并响应：大部分订单目前都在东海岸，风暴导致了延误，客户可以选择运往纽约而不是迈阿密来加快交货速度并降低成本。欲了解有关 AWS Supply Chain 中的 Amazon Q 的更多信息，请参阅AWS Supply Chain 新闻稿。

Accenture 是AWS 核心级服务合作伙伴，是一家全球领先的专业服务公司，专注于加速端到端地采用 AWS，并安全、快速、规模化地实现企业范围内的转型。Accenture 的业务全球总裁 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企业对生成式 AI 技术的应用和部署，Amazon Q 将为 Accenture 带来革命性的改变。我们的最新研究显示，几乎所有企业高管都希望生成式 AI 能够为他们的公司和行业带来变革，因此我们积极投资，希望利用 Amazon CodeWhisperer 和 Amazon Q 为多达50,000 名软件开发者和 IT 人员提供支持。借助 Amazon CodeWhisperer，我们将开发工作效率提升了30%，同时也提高了安全性、程序质量和效能。我们预计，随着我们在整个企业内推出 Amazon Q，这一成果将更加显著。」

BMW 集团是一家德国跨国豪华汽车和摩托车制造商。BMW 集团数据工程和分析顾问 Christoph Albrecht 表示：「宝马团队需要快速提取和解释新数据，以提供客户期望的精确体验。QuickSight 中新增的Amazon Q 功能可协助我们的分析师在数小时内建立仪表板，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，它能实时解答紧急问题的，加速了我们企业最高层的作出关键业务决策。QuickSight 的故事（story）功能也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和专业格式的故事。QuickSight 中的Amazon Q 能够满足严苛的要求，协助我们的团队快速获得精确答案。」

关于Amazon Web Services

自2006年来，Amazon Web Services一直在提供世界上服务最丰富、应用广泛的云端服务。AWS为客户提供超过240种功能全面的云端服务，包括运算、储存、数据库、网络、分析、机器学习与人工智能、物联网、流动、安全、混合云、虚拟和扩增实境(VR 和AR)、媒体，以及应用开发、部署和管理等方面，遍及32个地理区域内的102个可用区域(Availability Zones)，并已公布计划在加拿大、德国、马来西亚、纽西兰和泰国建立5个AWS地理区域、15个可用区域。AWS的服务获得全球超过百万客户的信任，包括发展迅速的初创公司、大型企业和政府机构。通过AWS的服务，客户能够有效强化自身基础设施，提高营运上的弹性与应变能力，同时降低成本。