亚马逊云科技宣布推出 Amazon Q 重塑未来工作方式

亚马逊云科技在 2023 re:Invent 全球大会上宣布推出 Amazon Q，这是一种新型生成式 AI 支持的助手，专门用于满足办公场景需要，可以根据客户业务进行定制。客户可以快速获得复杂问题的相关答案、生成内容并采取行动 - 所有这些都基于客户自身的信息存储库、代码和企业系统的见解。Amazon Q 为员工提供信息和建议，帮助他们简化任务、加速决策和解决问题，并帮助激发工作中的创造力和企业创新。Amazon Q 为满足企业级客户严格的要求专门设计，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个性化定制。此外，客户的内容绝不会用于训练 Amazon Q 的底层模型。无论对于在亚马逊云科技上进行构建、使用内部数据和系统，还是使用亚马逊云科技应用程序实现商业智能(BI)、联络中心和供应链管理的客户，Amazon Q 都是良好的基于生成式 AI 的助手，能够帮助各个行业、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，Amazon Supply Chain 中的 Amazon Q 即将推出。要了解有关 Amazon Q 的更多信息，请访问aws.amazon.com/q。

亚马逊云科技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，从而重塑人们的一切行为方式，无论是信息搜索还是以全新的方式编写和构建应用程序。亚马逊云科技在三层堆栈的每一层提供解决方案，包括专门构建的基础设施、工具和应用程序，帮助客户更好地利用生成式 AI。亚马逊云科技的初衷和基因便是让复杂、昂贵的技术能为各种规模和拥有不同技术能力的客户所用，降低技术应用的门槛，并从一开始就秉承数据优先的原则和内置企业级安全和隐私保障。无论客户是在亚马逊云科技上进行构建、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 堆栈应用层的强大补充，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，激发了人们的想象空间，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、运营或者员工——如员工的工作、他们与什么人交互、应用什么信息以及可以访问什么数据。此外，这些解决方案最初也没有配备企业所需的安全和隐私功能，无法保障员工在日常工作中的安全使用。企业不得不在构建助手后再将这些功能添加到助手中，这远不如在设计之初就将安全性纳入其中。这就是亚马逊云科技创建 Amazon Q 的原因，致力于帮助客户让每位员工充分发挥生成式 AI 的优势。

Amazon Q 是客户在亚马逊云科技上构建、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，这会分散他们的核心注意力。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文档、访问公共论坛和与同事交流来学习。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，有时甚至可能没有团队成员的额外指导或支持。在集成开发环境（IDE）中，接手前人项目的开发者必须花时间研究以前编写的代码以了解其底层编程逻辑。无论是什么项目，开发者都需要不断排除错误、编写测试、优化代码，这让他们没有时间构建新功能。在所有这些步骤中，开发者和 IT 人员时而访问亚马逊云科技管理控制台，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个步骤中遇到的问题。

Amazon Q 由亚马逊云科技 17 年来积累的知识和经验训练而成，改变了开发者和 IT 人员在亚马逊云科技上构建、部署和运维应用程序和工作负载的方式。客户可以通过亚马逊云科技管理控制台、文档页面、IDE、Slack 或其他第三方对话应用程序的聊天界面访问 Amazon Q。Amazon Q 是亚马逊云科技优良架构框架、最佳实践、文档和解决方案实施的专家，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、构建解决方案、发现问题、升级应用程序等，而且能够更快上手。客户可以询问亚马逊云科技产品相关问题（如什么是 Amazon Bedrock 代理功能？），检索亚马逊云科技服务的运行方式（如 Amazon DynamoDB 表扩展的极限是什么？），探寻架构解决方案的最佳方案（如构建事件驱动架构的最佳实践是什么？）或识别满足特定场景需求的最佳云服务（如在亚马逊云科技上构建 Web 应用程序有哪些方法？）都能够获得明确的指导和解答。基于这些问题，Amazon Q 会给出明确答案并列出引用出处。客户可以追问任意多轮的问题，来获取更加详尽的答案，找到实现其工作负载的最佳选项，并得到基本操作的步骤指导。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性能的视频编码工作负载。"Amazon Q 将提供一系列实例以及使用每个实例的原因。如果要排查 Amazon EC2 或 Amazon Simple Storage Service（Amazon S3）配置错误等问题，客户只需在亚马逊云科技控制台按"Troubleshoot with Amazon Q"按钮即可让 Amazon Q 找到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（如"该实例似乎处在私有子网中，可能需要调整子网的公网访问配置"）。

在客户通过 Amazon CodeWhisperer 的 IDE 中访问 Amazon Q 的场景。Amazon Q 已经将构建软件的专业知识与对客户代码的理解结合起来。开发者可以使用 Amazon Q 通过问答聊天来理解具体的程序代码逻辑（如"向我提供此应用程序的功能及其工作原理的描述。"），Amazon Q 将提供代码使用哪些服务以及不同功能的详细信息（如 "此应用程序正在使用 Python Flask 和 Amazon Lambda 构建一个工单支持系统。"），并描述该应用程序的核心能力以及它们的实现方式等。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 通过提出帮助请求（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实施的代码。

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：

• 功能开发加速：如果开发者现在想要向应用程序添加新功能，他们需要经历一整套耗时的过程——制定计划、思考编程逻辑、编写代码和测试、将其集成到应用程序中、在数千行代码中修修补补。借助 Amazon Q 的功能开发能力，开发者可以获得指导和帮助，并自动化大部分端到端流程。通过 Amazon CodeCatalyst（亚马逊云科技面向团队协作的统一软件开发服务），开发人员从其待开发功能列表中为 Amazon Q 分配任务，然后 Amazon Q 会起草分步计划、编写代码并向开发人员提供功能实现的更改建议 - 开发人员只需查看建议、进行必要的调整、批准建议的更改。

• Amazon Q 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，而用于编写代码或构建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，并能提升性能，但它们通常需要开发者花费数月或数年来检查每一行代码。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 中打开代码，告诉 Amazon Q 进行"转换"，然后 Amazon Q 会分析代码库、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能够运行。最近，由 5 名亚马逊开发者组成的小团队使用 Amazon Q 代码转换，在短短两天内将 1000 个生产应用程序从 Java 8 升级到 Java17。每个应用程序升级的平均时间不到 10 分钟。 Amazon Q 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，更多代码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档、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索内部信息、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，也就不能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能使用输入和输出的数据进行培训，导致公司将面临安全和隐私风险。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协作，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，使任何企业都可以创建服务自己业务的生成式 AI 助手。该助手可以，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 多个兼容流行数据源的内置连接器，包括 Amazon S3、Dropbox、Confluence、Google Drive、Microsoft 365、Salesforce、Service Now 和 Zendesk，同时提供构建自定义连接器的选项来连接企业内网，内部知识库，流程说明书等，让客户更快捷的开始使用。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手时，Amazon Q 会生成一个网络应用程序，该程序让员工可以通过客户现有的身份验证系统访问。Amazon Q 使用身份验证系统来理解用户、他的职能，以及他被允许访问的系统权限，因此员工可以询问详细的问题，但仅获得该用户有权查看的信息的个性化结果。员工可以询问 Amazon Q 他们以往需要在不同数据源中搜索的任何事情（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博客文章、总结文档、草拟电子邮件和创建会议议程等任务。员工还可以使用 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 中打开一个工单或在 Salesforce 中创建一个案例。

Amazon Q 提供的答案和洞察准确且忠于客户提供的源素材和知识库，客户还可以使用额外的管理控制功能来屏蔽整个话题，并使用关键词过滤问题和最终答案。管理员还可以将特定的回应仅限制给特定的员工或数据源。例如，可以设置 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目录中提取与人员相关的问题的答案。

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

虽然许多应用场景和行业将受益于生成式 AI 的变革潜力，但目前可用的解决方案通常是通用的，并不具备执行专业领域任务所需的特定上下文。为了充分发挥生成式 AI 的优势，客户需要针对其应用场景或行业专门构建的解决方案。因此，亚马逊云科技将 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，客户可以访问由生成式 AI 驱动的功能，由此来构建仪表板，并更轻松地利用数据简化决策、与业务利益相关者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，用户可以进一步自定义描述并与整个企业共享。此外，通过仪表板和报告上的新的概要总结功能，Amazon Q 可以快速创建摘要，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，并提供相应的视觉效果。

• Amazon Connect 中的 Amazon Q（已正式发布）：Amazon Connect 是云联络中心，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。联络中心客服能够通过一系列复杂的决策帮助客户，在企业建立客户信任和忠诚度方面发挥着关键作用，但招聘、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检测客户问题，并能够自动回复、给出建议以及提供相关资料。通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 可以检测到客户正在联系租车公司更改预订。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。

• Amazon Supply Chain 中的 Amazon Q（即将推出）：Amazon Supply Chain 是一款基于云的应用程序，通过将亚马逊近 30 年的供应链经验与亚马逊云科技的弹性、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运营。借助 Amazon 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"是什么？"、"为什么？"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"是什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，并标注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。

埃森哲是亚马逊云科技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亚马逊云科技，并安全、快速、规模化地实现企业范围内的转型。埃森哲集团全球主管 Karthik Narain 表示："随着我们继续与亚马逊云科技密切合作，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 将为埃森哲带来革命性的改变。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 50000 名软件开发者和 IT 人员提供支持。借助 Amazon CodeWhisperer，我们已经将开发工作效率提高了 30%，同时还提高了安全性、编程质量和绩效。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。"

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："宝马团队需要快速提取和解释新数据，以提供客户期望的精确体验。Amazon QuickSight 中新增的 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，Amazon QuickSight 中的 Amazon Q 对我们的业务用户产生了更大的影响，它支持对紧急问题的即时解答，加速了我们企业最高层的关键业务决策。Amazon QuickSight 的故事（story）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和专业格式的故事。Amazon QuickSight 中的 Amazon Q 能够满足严苛的要求，助力我们的团队快速获得精确答案。"