原標題：亞馬遜云科技Amazon Bedrock，幫助用戶私密且安全地釋放數(shù)據(jù)價值
企業(yè)希望在各種場景中應用生成式AI，例如提高生產(chǎn)效率，創(chuàng)新用戶體驗和開啟全新工作方式。然而，生成式AI技術正快速發(fā)展，每天都有新的服務和創(chuàng)新發(fā)生。在日新月異的當下，客戶的適應能力至關重要。企業(yè)需要能夠使用 、最好的可用模型進行試驗、部署、迭代和調(diào)整，并時刻準備好迎接變化。
為了應對這些挑戰(zhàn)，亞馬遜云科技開發(fā)了Amazon Bedrock，使一系列模型的構建和移動就像API調(diào)用一樣簡單，讓所有開發(fā)人員都可以獲得模型定制的 ，并確�？蛻舻陌踩蛿�(shù)據(jù)隱私。包括Alida、Automation Anywhere、Blueshift、寶馬集團、Clariant、Coinbase、Cox Automotive、dentsu、Druva、Genesys、Gilead、GoDaddy、Hellmann Worldwide Logistics、INRIX、KONE、LexisNexis Legal&Professional、Lonely Planet、NatWest、Nexxiot、OfferUp、宏盟集團、The PGA Tour、Proofpoint、Salesforce、西門子、竹中公司和Verint在內(nèi)的眾多企業(yè)已率先采用Amazon Bedrock應用生成式AI。此次發(fā)布引入了新的模型和功能，使客戶能夠更輕松地構建和規(guī)�；墒紸I應用。
擴展的全新模型定制功能可幫助客戶在亞馬遜云科技上
私密且安全地釋放數(shù)據(jù)價值
企業(yè)希望最大限度地釋放數(shù)據(jù)價值，以大規(guī)模提供卓越的用戶體驗，這些體驗經(jīng)過獨特定制，能夠反映公司的風格、聲音和服務。Amazon Bedrock中提供的新的專門構建的功能可幫助客戶使用自己的數(shù)據(jù)私密且安全地定制模型，以構建差異化的生成式AI驅(qū)動的應用程序。
Amazon Bedrock知識庫功能使用上下文和相關公司數(shù)據(jù)定制模型響應：
組織希望使用專有數(shù)據(jù)補充現(xiàn)有模型，以獲得更相關和更準確的響應。為了給模型配備 信息，組織轉向RAG，這種技術通過從多個來源(例如資源池、數(shù)據(jù)庫和API)獲取數(shù)據(jù)，將數(shù)據(jù)與提示詞結合。Amazon Bedrock知識庫功能現(xiàn)已全面可用，可將模型安全地連接到公司內(nèi)部數(shù)據(jù)源用于RAG，以便為聊天機器人和問答系統(tǒng)等用例提供更準確、針對特定上下文的響應。
知識庫是完全托管的，因此客戶只需指明數(shù)據(jù)位置，然后知識庫就會獲取文本文檔，并將數(shù)據(jù)保存到向量數(shù)據(jù)庫或代表客戶設置一個向量數(shù)據(jù)庫。當用戶進行查詢時，Amazon Bedrock會自動編排RAG，通過模型獲取相關文本來增強提示詞，將提示詞發(fā)給模型，最終返回響應。Amazon Bedrock知識庫支持數(shù)據(jù)庫用于向量功能，包括Amazon OpenSearch、Pinecone和Redis Enterprise Cloud的向量引擎，Amazon Aurora和MongoDB也即將推出。
Cohere Command、Meta Llama 2和Amazon Titan模型現(xiàn)在可以在Amazon Bedrock上進行微調(diào)，并且即將推出對Anthropic Claude 2的支持：
除了RAG之外，企業(yè)還可以利用微調(diào)功能在具體任務(例如，文本生成)中進一步訓練模型，使用標記數(shù)據(jù)集調(diào)整模型參數(shù)，使其適合業(yè)務需求，將掌握的知識擴展到組織和終端用戶使用的詞匯庫。例如，零售客戶可以在產(chǎn)品描述數(shù)據(jù)集上微調(diào)模型，以幫助其了解品牌風格，從而為網(wǎng)站生成更準確的描述。Amazon Bedrock現(xiàn)在支持對Cohere Command和Meta Llama 2，以及Amazon Titan Text Express、Amazon Titan Text Lite、Amazon Titan Multimodal Embeddings和Amazon Titan Image Generator(預覽版)的完全托管微調(diào)，因此客戶可以使用帶標簽的數(shù)據(jù)集提高特定任務的模型準確性。
此外，亞馬遜云科技客戶很快就能夠利用自己的數(shù)據(jù)源微調(diào)Anthropic Claude 2的性能。要微調(diào)模型，客戶可以選擇模型，使用Amazon Bedrock制作副本。之后，客戶可以在Amazon Simple Storage Service(Amazon S3)中的標記示例。Amazon Bedrock(利用新信息增強復制模型)對其進行訓練，在保證隱私的情況下返回結果。模型越是經(jīng)過精準調(diào)優(yōu)，返回的結果越是相關且定制化。客戶數(shù)據(jù)在傳輸過程中和靜態(tài)時都經(jīng)過加密，因此所有有價值的客戶數(shù)據(jù)都是始終安全且私密的。亞馬遜云科技和第三方模型提供商不會使用Amazon Bedrock的任何輸入或輸出來訓練其基本模型。
借助Agents for Amazon Bedrock，
生成式AI應用程序可以使用公司系統(tǒng)和數(shù)據(jù)源執(zhí)行多步驟任務
雖然模型能夠有效地進行對話和創(chuàng)建新內(nèi)容，但如果能夠執(zhí)行復雜的操作，例如解決問題以及與公司系統(tǒng)交互以完成任務(例如，旅行預定或訂購替換零件)，它們可以提供更多價值。然而，這需要定制化地將模型與公司數(shù)據(jù)源、API以及內(nèi)部和外部系統(tǒng)集成起來。開發(fā)人員必須編寫代碼來協(xié)調(diào)模型、系統(tǒng)和用戶之間的交互，以便應用程序可以按邏輯順序執(zhí)行一系列API調(diào)用。為了將模型與數(shù)據(jù)源連接起來，開發(fā)人員必須部署RAG，以便模型可以根據(jù)任務調(diào)整其響應。最后，開發(fā)人員必須配置和管理必要的基礎設施，并制定數(shù)據(jù)安全和隱私策略。這些步驟非常耗時且需要專業(yè)知識，從而減慢了生成式AI應用程序的開發(fā)速度。
現(xiàn)在正式可用、完全托管的Agents for Amazon Bedrock功能使生成式AI應用程序能夠跨公司系統(tǒng)和數(shù)據(jù)源執(zhí)行多步驟任務。Agents可以計劃和執(zhí)行大多數(shù)業(yè)務任務，例如回答有關產(chǎn)品可用性的問題或接受訂單�？蛻艨梢允褂煤唵蔚脑O置過程創(chuàng)建Agents——首先選擇所需的模型，用自然語言編寫一些說明(例如，“你是一位友好的客戶服務Agents”，和“在庫存系統(tǒng)中檢查產(chǎn)品庫存情況”)，并開放其對公司企業(yè)系統(tǒng)和知識庫的訪問;Agents自動分析請求并將其分解為邏輯序列，使用模型的Agents功能來確定所需的信息;然后，Agents通過識別要調(diào)用的API并決定何時調(diào)用它們來采取行動、滿足請求。Agents還可以從專有數(shù)據(jù)源檢索所需信息，以提供準確且相關的響應。Agents每次都會在后臺安全、私密地執(zhí)行此過程，使客戶無需設計提示、管理會話上下文或手動編排系統(tǒng)。借助Agents for Amazon Bedrock，客戶可以提升準確性，加速生成式AI應用程序的開發(fā)。
借助Amazon Bedrock的Guardrails功能，
客戶可以根據(jù)應用程序要求和負責任的AI策略跨模型實施保護措施
企業(yè)認識到需要管理生成式AI應用程序中的交互，以提供所答即所問的用戶體驗并確保安全。雖然許多模型使用內(nèi)置控件來過濾不良和有害內(nèi)容，但企業(yè)希望進一步定制交互，以保證話題始終與業(yè)務相關，符合公司政策，并遵守“負責任的AI”的原則。
例如，銀行可能希望這樣設置其在線助手：避免查詢競爭對手、避免提供投資建議、以及限制有害內(nèi)容。此外，應用戶要求，可能要變換或隱去用戶的個人身份信息(PII)以保證安全。企業(yè)可能需要更改模型、使用多個模型或跨應用程序復制策略，他們需要一種簡單的方法來同時在所有這些領域一致地部署他們的要求。這需要深厚的專業(yè)知識來構建具有此類保護措施的定制保護系統(tǒng)并將其集成到應用程序中，并且該過程可能需要數(shù)月時間。企業(yè)希望以一種簡化的方式在生成AI應用程序中強化關鍵策略和規(guī)則，以提供所答即所問的用戶體驗并支持更安全地使用該技術。
Amazon Bedrock的Guardrails功能現(xiàn)已推出預覽版，使客戶能夠為生成式AI應用程序?qū)嵤┍Ｗo措施。這些應用程序根據(jù)客戶應用場景和“負責任的AI”原則進行定制，因此這一功能可以增強用戶交互的安全性和隱私性。Guardrails功能可以提高Amazon Bedrock上的模型對應用程序中不良和有害內(nèi)容的響應方式的一致性�？蛻艨梢詫uardrails功能應用于Amazon Bedrock上的所有大型語言模型，以及微調(diào)模型并與Agents for Amazon Bedrock功能結合使用。
要在Amazon Bedrock控制臺中創(chuàng)建一個Guardrail，客戶首先使用自然語言描述來定義其應用程序中需要被拒絕的話題�？蛻暨�可以配置仇恨言論、侮辱、性語言和暴力的閾值，以將有害內(nèi)容過濾到他們想要的水平。在2024年初，客戶還可以設定模型響應中的個人身份信息(PII)的變換方法以保證安全、設置臟話過濾器，并提供自定義單詞列表來阻止用戶和模型之間的交互。Guardrails自動評估用戶查詢和模型響應，以檢測并防止出現(xiàn)屬于受限類別的內(nèi)容。客戶可以創(chuàng)建多個Guardrails來支持不同的用例，也可以在多個模型中應用相同的Guardrail。Amazon Bedrock的Guardrails功能通過提供一致的用戶體驗并標準化生成型AI應用程序的安全和隱私控制，使客戶能夠安全地進行創(chuàng)新。
電通是全球最大的整合營銷和技術服務提供商之一。電通創(chuàng)新與新興技術執(zhí)行副總裁Brian Klochkoff表示：“我們致力于將營銷、技術和咨詢整合起來，助力那些希望造福社會的品牌實現(xiàn)以人為本的轉型。生成式AI能夠讓我們以更大規(guī)模、更快速地為客戶提供服務。這項技術不會取代我們的員工，而是為我們?nèi)?2000名員工提供助力。具體來說，Amazon Bedrock為我們提供了企業(yè)級的控制能力和便捷部署第三方模型的能力，以便我們的產(chǎn)品和技術團隊能夠跨團隊分散使用。這讓團隊能夠在一個安全和負責任的環(huán)境下，借助 、最前沿的生成式AI技術進行革新，為客戶打造創(chuàng)新機遇。”
MongoDB的使命是通過釋放軟件和數(shù)據(jù)的力量，幫助創(chuàng)新者創(chuàng)造、變革和顛覆行業(yè)。MongoDB首席產(chǎn)品官Sahir Azam表示：“各行各業(yè)越來越多的客戶希望利用生成式AI來構建下一代應用程序，但許多人擔心數(shù)據(jù)隱私以及人工智能驅(qū)動的系統(tǒng)輸出的準確性。為了滿足客戶的需求，我們將MongoDB Atlas作為Amazon Bedrock的知識庫，以便我們的共同客戶可以利用其運營數(shù)據(jù)安全地構建生成式AI應用程序，以符合最終用戶期望的信任度和準確性來創(chuàng)建個性化體驗。通過這種集成，客戶可以訪問行業(yè)領先的基礎模型，并使用MongoDB Atlas Vector Search處理過的數(shù)據(jù)來創(chuàng)建應用程序，在正確的上下文中提供更多相關的輸出。利用Amazon Bedrock知識庫中內(nèi)置的數(shù)據(jù)隱私 實踐，客戶可以節(jié)省在生成式AI運營上花費的時間，從而更專注于技術部署，以在亞馬遜云科技上提供更有吸引力的最終用戶體驗。”
Salesforce是領先的AI客戶關系管理(CRM)平臺，通過AI、CRM和數(shù)據(jù)的力量實現(xiàn)高效和可信賴的客戶體驗。Salesforce產(chǎn)品高級副總裁Kaushal Kurapati表示：“我們致力于幫助企業(yè)以全新、個性化的方式與客戶建立連接，AI對實現(xiàn)這一 來說不可或缺。Amazon Bedrock是我們開放模型生態(tài)戰(zhàn)略的重要組成部分，能夠?qū)⒛Ｐ团c客戶的數(shù)據(jù)無縫整合，并集成到Salesforce工作流程當中。新增的評估能力可以從多維度對比基礎模型，包括從友好性、風格和品牌相關性等定性方面進行比較，從而讓模型落地變得前所未有的簡單、快捷。”
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