北京光阴10月7日新闻 ，亚马亚马逊云科技宣告推出五项天生式AI立异 ，逊云宣告I新效率使种种规模的科技企业都可能构建新的天生式AI运用挨次
，后退员工花难题并实现营业转型 。推降天生这五项立异搜罗：亚马逊云科技周全托管效率Amazon Bedrock正式可用
，减速经由不同的立异运用挨次编程接口（API）提供来自争先AI公司的根基模子（FM）；亚马逊云科技宣告Amazon Titan Embeddings模子正式可用 ，为客户提供更多根基模子抉择；Amazon Bedrock最新引入了Meta Llama 2模子，亚马这是逊云宣告I新效率第一个经由API提供残缺托管Meta Llama 2模子的效率；AI编程助手Amazon CodeWhisperer的新功能即将提供预览 ，可能凭证企业的科技外部代码库清静地定制CodeWhisperer的代码建议，助力开拓职员从天生式AI中取患上更大价钱；Amazon QuickSight的推降天生天生式BI创作功能现已经推出预览版 ，可能后退营业合成师的减速使命功能。这一功能是立异云原生构建的不同BI效率 ，使客户可能经由做作语言重大地形貌他们想要的亚马内容，从而建树可视化内容、逊云宣告I新效率格式化图表 、科技实施合计等。从Amazon Bedrock 、Amazon Titan Embeddings，再到Amazon CodeWhisperer以及Amazon QuickSight
，这些立异增强了亚马逊云科技在天生式AI货仓各个层面的能耐 ，不论任何规模的企业均可在取患上企业级清静以及隐衷呵护的同时，抉择模子并妨碍模子定制。

“在以前的一年里，海量数据的爆炸、大规模弹性算力的就位，以及机械学习技术的快捷后退扑灭了人们对于天生式AI的激情 ，深入修正了各行各业，着重塑了人们的使命方式。”亚马逊云科技数据以及机械学习全天下副总裁Swami Sivasubramanian展现 ，“凭仗企业级的清静以及隐衷呵护 、争先的根基模子抉择、数据为先的措施论 ，以及高功能、具备老本效益的根基架构
，亚马逊云科技赢患了企业的信托，并在技术栈的每一层运用天生式AI处置妄想助力企业不断立异。明天的宣告是一个紧张的里程碑，它将天生式AI提供给每一个企业，从独创企业到大型企业的每一个员工 ，从开拓工程师到数据合成师 。经由强盛的立异，亚马逊云科技为企业带来了更强的清静性、多种抉择以及卓越的功能，同时还辅助它们详尽对于齐企业的数据策略，进而可能短缺释放天生式AI的后劲 。”

各行各业的企业不论规模巨细都渴想借助天生式AI来刷新经营方式
，重新思考处置重大下场的措施
 ，并缔造全新的用户体验 。尽管天生式AI的最新妨碍引起了普遍关注
，但良多企业还未能退出到这一转型历程中。它们一边对于运用天生式AI充斥渴想，一边又对于这些工具的清静性以及隐衷下场忧心如捣。这些企业愿望可能测试多种根基模子 ，从而找到最适宜自己运用途景的模子。它们还愿望最大限度地运用已经具备的数据，经由定制模子来为最终用户提供配合的体验 。最后，企业需要工具将立异快捷推向市场，还需要具备在全天下规模外部署天生式AI运用挨次的根基配置装备部署 。

这便是为甚么泛滥企业正在向亚马逊云科技谋求天生式AI效率
，好比阿迪达斯 、Alida 、宝马总体、Genesys 、Glide、GoDaddy 、Intuit 、律商联讯（LexisNexis Legal & Professional） 、伶丁星球（Lonely Planet）、默克、苍生西敏
、Perplexity AI
、Persistent、Quext、RareJob Technologies、Rocket Mortgage、SnapLogic、株式会社竹中工务店 、Traeger Grills 、美巡赛 、Verint、Verisk以及WPS等。

Amazon Bedrock正式可用，辅助更多客户构建以及扩展天生式AI运用挨次

Amazon Bedrock是一项残缺托管的效率 ，提供了来自泛滥争先AI公司（搜罗AI21 Labs、Anthropic 、Cohere 、Meta 、Stability AI以及亚马逊）面向外洋营业的的高功能根基模子，以及企业构建天生式AI运用挨次所需的一系列功能 ，可能在实现简化开拓的同时确保隐衷性以及清静性 。根基模子具备精采的适用性，可为信息搜查
、内容建树及药物发现等诸多规模提供反对于。可是对于良多愿望运用天生式AI的企业来说 ，尚有一些下场需要处置。首先 ，它们需要重大直不雅的选取以及碰头高功能根基模子 ，知足其场景需要且展现优异；其次 ，客户愿望运用挨次实现无缝集成，无需规画重大的根基配置装备部署集群或者破费大批老本；最后，客户愿望借助根基模子并散漫自己数据来轻松构建差距化的运用挨次，而这些客户用于定制的数据无疑黑白常珍贵的资产 ，具备知识产权，因此在运用历程中必需做到周全呵护，在确保清静以及隐衷的同时 ，保障客户对于数据同享以及运用方式具备操作权。

借助Amazon Bedrock的美满功能 ，企业可能更利便、轻松地试验多种争先的根基模子，运用自己的专有数据定制模子 。此外，Amazon Bedrock还提供差距化能耐，好比无需再编写任何代码即可建树的托管署理（AI agent），它可能实施重大使命
，如遨游预订  、处置保险索赔 、规画广告行动以及规画库存等。由于Amazon Bedrock接管实用率器（serverless）技术 ，客户不用规画任何根基配置装备部署
，就能运用已经熟习的亚马逊云科技效率将天生式AI能耐清静地集成以及部署到运用挨次中。

Amazon Bedrock在开拓之初就思考到清静性以及隐衷呵护，辅助客户呵护敏感数据。客户可能运用Amazon PrivateLink ，在Amazon Bedrock与伪造私有收集（VPC）之间建树特意的清静衔接，确保任何数据传输都不会吐露在公共收集。对于存在高度监管需要的客户，Amazon Bedrock适宜HIPAA（《瘦弱保险流通与责任法案》）要求，而且可能在GDPR（欧盟《通用数据呵护条例》）合规尺度下运用，让更多的客户从天生式AI中获益。

Amazon Bedrock经由Amazon Titan Embeddings以及Llama 2进一步扩展可选模子规模，辅助每一个客户找到适宜运用途景的模子

事实上
，不任何一个繁多模子可能适用于所有的运用途景。因此，为了开掘天生式AI的价钱  ，企业每一每一需要碰头多个模子
，凭证自己的要求追寻最适宜的那一个 。为此  ，Amazon Bedrock让出海客户惟独经由繁多API就能找到以及测试AI21 Labs、Anthropic、Cohere
、Meta 、Stability AI以及亚马逊提供的争先的根基模子。此外
，亚马逊云科技克日还宣告了Anthropic未来的所有根基模子都将在Amazon Bedrock上可用
，并为亚马逊云科技出海客户提供模子定制以及微调等特殊功能的优先碰头 。而如今起 ，Amazon Bedrock再次引入新的根基模子带来更多抉择：

· Amazon Titan Embeddings现正式可用：Amazon Titan根基模子是由亚马逊云科技在大型数据集上建树以及预磨炼的一系列模子
，可能反对于种种运用途景。作为这些模子中第一个正式可用的模子，Amazon Titan Embeddings是一种狂语言模子（LLM）
，它将文本转换成被称为嵌入向量（embeddings）的数值展现，以反对于检索增强天生（RAG）的运用途景。根基模子尽管适用于多种使命  ，但却只能凭证从磨炼数据以及揭示词高下文中学到的信息往返覆下场。一旦这些回覆需要运用高时效性的知识或者专有数据时 ，其实用性就会受限。为了能经由扩展数据来改善根基模子的回覆，良多企业将目力转向RAG——这一盛行的模子定制技术能将根基模子衔接到可被援用的知识库，从而改善照应下场 。要开始运用RAG
，客户必需先碰头一个嵌入模子，将数据转换成嵌入向量，使根基模子更易清晰数据之间的语义以及关连 。可是
，构建嵌入模子需要大批的数据以及资源，以及深挚的机械学习业余知识，因此良多客户很难实现自行构建，也就无奈实现RAG。Amazon Titan Embeddings使客户可能更重大地启用RAG，以便运用专有数据扩展种种根基模子的能耐。Amazon Titan Embeddings反对于逾越25种语言以及多达8192个token的高下文长度 ，颇为适宜基于企业的运用途景处置单个单词、短语或者全部文档 。该模子可返回1536个维度的输入向量
，确保高度精确性的同时还专为实现更低延迟以及更优性价比妨碍了优化 。

· Llama 2即将在未来多少周推出：Amazon Bedrock是业界首个经由托管API提供Meta下一代狂语言模子Llama 2的残缺托管的天生式AI效率 。Llama 2模子比以前的Llama模子有了清晰改善，搜罗运用了比原始磨炼多40%的磨炼数据
，并具备更长的高下文长度（4000个token），以处置更大的文档。Amazon Bedrock提供的Llama 2模子已经由优化，可能在亚马逊云科技根基配置装备部署上提供快捷照应，颇为适宜对于话式运用途景 。客户可能构建由130亿以及700亿个参数的Llama 2模子驱动的天生式AI运用挨次，且无需配置以及规画任何根基配置装备部署。

Amazon CodeWhisperer新功能将应承客户运用私有代码库清静地定制CodeWhisperer代码建议，进一步提升开拓职员功能

Amazon CodeWhisperer是一款基于AI的编程助手 ，它经由对于数十亿行来自亚马逊以及果真可用的代码妨碍磨炼 ，后退开拓职员的花难题。尽管开拓职员在同样艰深使掷中频仍运用CodeWhisperer ，但无意他们需要将其企业外部私有代码库（好比外部API、代码库
、软件包以及类）整合到运用挨次中 ，而这些代码都不属于CodeWhisperer的磨炼数据 。外部代码的运用也是一个难题 ，由于剖析文档有限 ，而且不开拓职员可能紧迫的公共资源或者论坛 。

好比，要编写一个用于从购物车中移除了商品的函数 ，开拓职员必需首先清晰用于与运用挨次交互的API
、会集以及其余外部代码。从前，开拓职员可能需要破费数小时来魔难从前编写的外部代码，从而找到所需信息并清晰其使命道理 。纵然找到了精确的资源 ，他们仍需子细魔难代码，以确保其适宜公司编码的最佳实际，而且不会一再援用代码中的任何缺陷或者倾向。

Amazon CodeWhisperer新定制功能将解锁天生式AI编程的全副后劲 ，经由清静地运用客户的外部代码库以及资源提供定制化建议
。这使患上开拓职员在种种使掷中可能更精确地取患上代码建议 ，从而节约光阴。首先，规画员需要从源（好比GitLab或者Amazon S3）衔接到他们的私有代码存储库
，并调解一个作业来建树自己的定制内容。在建树定制内容时 ，CodeWhisperer运用种种模子以及高下订亲制技术 ，学习客户的代码库并改善实时期码建议，从而使开拓职员花更少的光阴去追寻无差距的下场的精确谜底，同时将更多光阴投入到建树新的差距化体验上 。规画员可能在亚马逊云科技操作台（Amazon Console）会集规画所有定制功能、魔难评估目的、估算每一个定制功能的功能，并有抉择地将它们部署给公司内特定的开拓职员，以限度对于敏感代码的碰头  。

经由抉择高品质的存储库 ，规画员可能确保CodeWhisperer提供的定制建议不搜罗已经弃用的代码，以知足企业品质与清静尺度。思考到企业级清静以及隐衷，这项功能可能确保定制内容残缺私密，而反对于CodeWhisperer的底层根基模子在磨炼历程中不运用定制内容
，可能呵护客户珍贵的知识产权。该自界说功能将很快作为CodeWhisperer企业版的一部份在预览中提供给客户运用。此外
 ，CodeWhisperer的自界说配置默认确保了清静性，不论客户运用 Amazon CodeWhisperer业余版仍是企业版，在处置来自开拓职员IDE的恳求时，亚马逊云科技均不会存储或者记实任何客户内容。

Amazon QuickSight的更天生式BI创作功能，可能辅助营业合成师运用做作语言命令轻松建树以及定制数据可视化下场

Amazon QuickSight是一个为云端构建的不同BI效率 ，可能建树交互式仪表盘、分页陈说以及嵌入式合成
，同时具备运用QuickSight Q妨碍做作语言查问的能耐，因此企业的每一位用户都能以他们偏好的格式取患上所需的洞察
。

个别情景下 ，商业合成师需要破费数小时运用BI工具来探究种种差距的数据源 ，削减合计、建树以及美满可视化下场  ，而后将它们呈如今仪表盘中提供给营业短处相关者
。要建树一个重大的图表，合成师首先必需找到精确的数据源、识别数据字段、配置过滤器 ，同时妨碍需要的特色化配置以实现精采的可视化下场  。

假如妨碍数据可视化需要妨碍新的合计（好近年度销售额），合成师还必需判断所需的参考数据 ，而后建树、验证并将视觉下场削减到陈说中
。假如可能削减商业合成师手动建树以及调解图表以及合计所破费的光阴
，让他们将更多光阴投入到高价钱的使掷中 ，企业也能从中获益 。

新的天生式BI创作功能扩展了QuickSight Q的做作语言查问功能，使其不光可能回覆清晰表述的下场（好比，“加利福尼从容亚州销售排名前10的产物是甚么？”） ，还能辅助合成师从下场片断（好比，“销售排名前10的产物”）快捷建树可定制的视觉下场 ，经由提出后续下场来廓查究问妄想 ，优化视觉下场
，并实现重大的合计 。营业合成师惟独形貌想取患上的服从
，QuickSight即可天生具备精采不雅感的视觉工具。合成师仅需重大操作就能将其轻松削减到仪表盘或者陈说中。

好比，合成师可能要求QuickSight Q为“2022年以及2023年行动鞋销售额的月度趋向”建树可视化内容 ，该效率会自动抉择适宜的数据 ，并凭证恳求运用最公平的图表格式（好比线形图或者条形图）绘制所需信息
。QuickSight Q还将提供预设的揭示下场，辅助合成师廓清在多个数据字段与其立室查问时可能泛起的比方义（好比图表应搜罗行动鞋销售额的美元总额仍是销售的单元个数） 。

合成师取患了最后的可视化内容后 ，还可能运用做作语言削减重大的合计，修正图表规范，或者优化可视化下场
。QuickSight Q中新的天生式BI创作功能使营业合成师可能轻松快捷地建树精采的视觉下场，更快捷地为大规模数据驱动型抉择规画提供珍贵的信息凭证。

千行百业的客户都在运用亚马逊云科技的天生式AI效率建树新的运用挨次 ，后退开拓职员的功能，以及辅助合成师更快捷地取患上洞察

阿迪达斯是全天下最大的行动品牌之一。“咱们很欢喜能退出Amazon Bedrock预览版的试用，亲自体验这项效率 。Amazon Bedrock对于咱们的天生式AI工具构建大有裨益，Amazon Bedrock担当了构建天生式AI运用的繁重根基配置装备部署规画使命，使咱们可能专一于狂语言模子名目的中间方面 。”阿迪达斯企业架构副总裁Daniel Eichten展现 ，“咱们已经运用Amazon Bedrock开拓了一款天生式AI处置妄想，使阿迪达斯的广漠工程师惟独经由单个对于话界面 ，就能从知识库中找到所需的种种信息以及谜底 ，回覆从入门到重大的多种技术下场。”

默克是一家研发密集型生物制药公司，130多年来不断自动于发现以及研发立异药物以及疫苗 ，以救命性命以及改善瘦弱 。“残缺的制药价钱链上存在良多手动且耗时的流程，这些流程拦阻了更有价钱的使命的睁开 ，同时还不能实用运用数据改善员工、客户以及患者体验
。”默克数据迷信实施董事Suman Giri展现，“借助Amazon Bedrock，咱们快捷建树了天生式AI功能
，使知识开掘以及市场钻研等使命更高效。在咱们的美国患者合成使命流程中 ，咱们可能运用这些功能提供对于患者治疗的见识，后退生涯品质，扩展商业影响力，同时填补数据同享方面的空缺，为负责任的天生式AI打造数据规画生态零星。”

宝马总体是全天下顶级的汽车以及摩托车制作商之一。“宝马的地域专家自动于优化整条提供链的库存。他们每一每一收到董事会成员或者提供链专家等短处相关者的恳求，要求建树新的仪表盘视图，以便他们合成最新趋向。”宝马总体数据工程以及合成专家Christoph Albrecht展现 ，“QuickSight Q创作体验可能清晰节约光阴，可能在无需参考的情景下建树合计、快捷构建视觉下场
，而后经由做作语言对于可视化泛起妨碍精确调解。地域专家的快捷反映给咱们的营业用户留下了深入印象，从而让他们可能更快地做出紧张抉择规画。”