助力安(an)全構建(jian)和(he)規模化生成式(shi)AI應(ying)用

• 來自Anthropic、Cohere、Meta、Stability AI和亞馬遜最新的高性能模型為客戶提供更豐富的行業領先模型選擇，以支持各種用例
• Amazon Bedrock的模型評估功能使客戶能夠識別、比較和選擇適合其應用場景和業務需求的最佳模型
• Amazon Bedrock的知識庫功能簡化了生成式AI應用程序構建，使用專有數據來提供基于最新內容的定制化響應
• Amazon Bedrock中的Cohere Command、Meta Llama 2和Amazon Titan模型支持調優，為客戶的模型定制提供更多選項，Anthropic Claude也即將支持調優
• 借助Amazon Bedrock的代理功能，生成式AI應用程序可以在確保安全和隱私保護的情況下執行多種多步驟業務指令
• Amazon Bedrock的Guardrails功能可幫助客戶部署針對其生成式AI應用程序定制的保護措施，滿足“負責任的AI”的要求
• Blueshift、dentsu、Druva、GoDaddy、INRIX、MongoDB、OfferUp、Salesforce、SmartBots AI和TTEC Digital已經率先借助Amazon Bedrock應用生成式AI

北(bei)京(jing)2023年11月30日(ri) /美通社/ -- 亞(ya)馬遜云(yun)科技在(zai)2023 re:Invent全球(qiu)大會上(shang)宣布推出Amazon Bedrock更(geng)多(duo)模(mo)型選擇和強大(da)功能，幫助客(ke)戶更(geng)輕松地構建和規模(mo)化針對其業務定(ding)制的生成式AI應用程(cheng)序。Amazon Bedrock是一項(xiang)全面托管的服務，用(yong)戶可輕(qing)松(song)訪問來自AI21 Labs、Anthropic、Cohere、Meta、Stability AI和(he)亞馬遜的多(duo)種行業領先大語言模(mo)型和(he)其他(ta)模(mo)型，以(yi)及客(ke)戶構建(jian)生(sheng)成式AI應用程(cheng)序所需的廣泛(fan)的功(gong)能，包括確保隱私和安全(quan)的同時簡化開發(fa)。此次發(fa)布進一步降(jiang)低了生成式AI應(ying)用的(de)門檻(jian)——為客戶(hu)提供了更多(duo)行業領(ling)先(xian)的(de)模型選(xuan)擇和(he)(he)(he)評估模型新功能，以簡(jian)化客戶(hu)使用相關和(he)(he)(he)專(zhuan)有數據定(ding)制(zhi)模型的(de)方(fang)式(shi)；提供自動(dong)執行復雜(za)任務(wu)的(de)工具；并為客戶(hu)配備了提供負責任地構建和(he)(he)(he)部署應(ying)用程(cheng)序的(de)保障。Amazon Bedrock的(de)這些新功能為千行(xing)百業、各種規(gui)模的(de)企業應用生成式AI的方式都帶來(lai)改變(bian)，助力企業激發(fa)創新并重塑(su)客戶體驗。開始(shi)使用Amazon Bedrock，請訪問aws.amazon.com/bedrock。

亞馬遜(xun)云科技(ji)數(shu)據和(he)人工智能副總裁Swami Sivasubramanian博(bo)士表示：“生成式AI有望成為我們(men)這個時代最具變革性的技術。客戶積極應用生成式AI創造新機遇、應對業務挑戰，這給(gei)我(wo)們帶來了啟發。當客戶將(jiang)生成(cheng)式AI融入(ru)其業務(wu)時，他們會利用Amazon Bedrock以(yi)(yi)全托管(guan)的方式(shi)獲取領先模型、定制功能(neng)、代(dai)理功能(neng)以(yi)(yi)及企業級(ji)安全和隱私保障。有了更(geng)多(duo)觸手(shou)可及的工具(ju)，客戶可以(yi)(yi)使(shi)用Amazon Bedrock充分發揮生成式AI的潛力，創(chuang)新(xin)用(yong)戶(hu)體驗、重塑業務并加速生成式AI之(zhi)旅。”

企業希望在各種場景中應用生成式AI，例如提高生產效率，創新用戶體驗和開啟全新工作方式。然而，生成式AI技術正快速發展，每天都有新的服務和創新發生。在日新月異的當下，客戶的適應能力至關重要。企業需要能夠使用最新、最好的可用模型進行試驗、部署、迭代和調整，并時刻準備好迎接變化。為了應對這些挑戰，亞馬遜云科技開發了Amazon Bedrock，使一系列模型的構建和移動就像API調用一樣簡單，讓所有開發人員都可以獲得模型定制的最新技術，并確保客戶的安全和數據隱私。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在內的眾多企業已率先采用Amazon Bedrock應用生成式AI。此次發布引入了新的模型和功能，使客戶能夠更輕松地構建和規模化生成式AI應用。

Anthropic、Cohere、Meta和(he)Stability AI的(de)最(zui)新模型以及亞馬遜(xun)Titan的新(xin)增(zeng)功能為客(ke)戶(hu)提供了(le)更多模(mo)型(xing)選擇

沒有(you)一個模型(xing)適合所有(you)場景。模型(xing)的功能、價(jia)格和性能都(dou)不盡相同(tong)。客戶需(xu)要輕松訪(fang)問各(ge)種模型(xing)選擇，多次嘗(chang)試和切換(huan)模型(xing)，最終選出最匹配(pei)需(xu)求的模型(xing)。借(jie)助Amazon Bedrock，客戶(hu)可以(yi)利用最新版(ban)本的模型快速創新，包括新推出的Anthropic Claude 2.1和Meta Llama 2 70B以及最近推出的(de)Stability AI Stable Diffusion XL 1.0、Meta Llama 2 Chat 13B、Cohere Command Light、Cohere Embed English和Cohere Embed多語言模型——全(quan)部可通過API訪問。除了Amazon Titan Text Embeddings和Amazon Titan Text模型（現已全(quan)面(mian)可用）之外，亞馬遜云科(ke)技還提供(gong)了Titan Multimodal Embeddings和Amazon Titan Image Generator為客戶使(shi)用模型構建生(sheng)成式AI應用(yong)程序提(ti)供更(geng)多選(xuan)擇和靈活性。Amazon Titan模型由Amazon Bedrock獨家提供，由亞(ya)馬(ma)遜云科技在適(shi)用于各種用例的大型且多樣(yang)化(hua)的數據集上創建和預訓練，并內置對負責任地(di)使(shi)用AI的支持(chi)。如果正(zheng)式可用(yong)的(de)Amazon Titan模型或其輸(shu)出(chu)的(de)內容侵犯(fan)了(le)第三方版權，亞馬遜將對使用(yong)這些模型的(de)客(ke)戶進行賠償。

• Amazon Bedrock上的Anthropic Claude 2.1：Anthropic是(shi)一(yi)家從(cong)事AI安全和(he)科(ke)研(yan)的公司，致力于構建可靠、可解釋和(he)可控的AI系統(tong)。Anthropic已將其(qi)最新(xin)版(ban)本(ben)的語言模型Claude 2.1引入Amazon Bedrock。Claude 2.1提供了長(chang)達200,000個token的上(shang)下文窗口，并且提高(gao)了長(chang)文檔的準(zhun)確(que)性。客(ke)戶可(ke)以處理(li)文本密集(ji)型文檔，例如財務報表(biao)和內部(bu)數據集(ji)。Claude 2.1能夠總結和對比文(wen)檔、進行問答等。Anthropic報告稱，與此前(qian)模(mo)型相(xiang)比，Claude 2.1在開放(fang)式對話中的錯(cuo)誤陳述減(jian)少了50%，錯誤陳述率減少了(le)一半。

• Amazon Bedrock上的Meta Llama 2 70B：Llama 2是Meta的下一代語言模(mo)型。Llama 2 的訓(xun)練(lian)數據(ju)比(bi)Llama 1多(duo)40%，上下文(wen)長度是Llama 1的兩倍。除了最近發布的Llama 2 130億參數模型之外，Llama 2 700億參數模型也已在(zai)Amazon Bedrock上提供。Llama 2 Chat建立在預訓(xun)練的Llama模型(xing)之上(shang)，通過指令數據(ju)集和超過100萬(wan)條人工(gong)注釋(shi)進行調優，針對對話(hua)場景進行了優化。這些(xie)模型在多個(ge)外部基準測試中的表現卓越，包括推理、編碼、熟練程度和知識測試，并在Amazon Bedrock上提供了極高的性能價格組合。
  
  
• 新的Amazon Titan Image Generator現已推出預(yu)覽版(ban)：Amazon Titan Image Generator可(ke)幫助廣告、電子(zi)商務、媒體和(he)娛(yu)樂(le)等行業的客(ke)戶(hu)通過(guo)使用自然(ran)語言提示生成高(gao)質(zhi)量(liang)、逼真的圖像或增強現(xian)有圖像，以便以低成本快速(su)構思(si)和大量(liang)迭代圖像(xiang)。這一模型可(ke)以理解(jie)復雜的提示詞并生(sheng)成(cheng)相關圖像，且準(zhun)確度較高很少失真(zhen)，也不易含(han)有有害(hai)內容，減少錯(cuo)誤信息傳播。客戶可以在Amazon Bedrock控(kong)制(zhi)臺中使用該模型(xing)，在配置維(wei)度參數并(bing)指定模型(xing)應生(sheng)成(cheng)變化圖(tu)(tu)像(xiang)的(de)(de)數量之前，可以直接(jie)輸(shu)入自(zi)(zi)然語言提示來生(sheng)成(cheng)圖(tu)(tu)像(xiang)或上傳(chuan)圖(tu)(tu)像(xiang)進行自(zi)(zi)動編(bian)輯。在編(bian)輯過程中，客戶可以隔離圖(tu)(tu)像(xiang)的(de)(de)某些(xie)部分以添加或替(ti)換(huan)細(xi)節（例(li)如，將沖浪板(ban)插入海灘場景或將汽車廣告背景中的(de)(de)高(gao)山(shan)替(ti)換(huan)為森(sen)林），或者他們可以使用其他與原作(zuo)風格相同的(de)(de)細(xi)節擴展(zhan)圖(tu)(tu)像(xiang)的(de)(de)邊界。為了兌現亞馬遜(xun)云科(ke)技今年早(zao)些(xie)時候在白宮做出的(de)(de)承(cheng)諾，所有Amazon Titan生(sheng)成的(de)圖像都包含不可(ke)見水印(yin)，以通過建立嚴(yan)謹的(de)識別AI生成(cheng)圖像的(de)機制來幫(bang)助減少錯誤信息(xi)的(de)傳播，促進AI技術的安全、可靠和(he)透明發展。亞馬(ma)遜云(yun)科技是(shi)首批廣泛發布內置隱形水印的模型提供商之一，這些水印集成到輸(shu)出的圖(tu)像中，并設計為拒絕更改。
  
  
• 新的Amazon Titan Multimodal Embeddings現已正式可用：Amazon Titan Multimodal Embeddings可幫助客戶(hu)為(wei)最終用(yong)戶(hu)提高多(duo)模(mo)態(tai)搜(sou)索和推薦體驗，讓輸(shu)出結果更(geng)準(zhun)確且與上(shang)下(xia)文(wen)相(xiang)關。模(mo)型可以將圖像和短文(wen)本轉換為(wei)embedding數字表示(shi)形(xing)式，使(shi)(shi)模(mo)型能夠(gou)輕松理(li)解語(yu)義(yi)以及(ji)數據之間的(de)關系。最終用戶可以使(shi)(shi)用圖(tu)(tu)(tu)(tu)(tu)像(xiang)和(he)文本提示(shi)的(de)任意組(zu)合進行搜(sou)索(suo)(suo)查詢。該(gai)模(mo)型將(jiang)為搜(sou)索(suo)(suo)查詢生(sheng)成(cheng)嵌(qian)入，并(bing)將(jiang)它們與已(yi)有的(de)嵌(qian)入相匹(pi)配，以產生(sheng)更相關的(de)搜(sou)索(suo)(suo)和(he)推薦結果。例如，擁有數億(yi)張圖(tu)(tu)(tu)(tu)(tu)像(xiang)的(de)圖(tu)(tu)(tu)(tu)(tu)庫攝影公司可以使(shi)(shi)用該(gai)模(mo)型來(lai)(lai)增(zeng)強(qiang)其搜(sou)索(suo)(suo)功能，這(zhe)樣用戶就可以使(shi)(shi)用短語(yu)、圖(tu)(tu)(tu)(tu)(tu)像(xiang)或圖(tu)(tu)(tu)(tu)(tu)像(xiang)和(he)文本的(de)組(zu)合來(lai)(lai)搜(sou)索(suo)(suo)圖(tu)(tu)(tu)(tu)(tu)像(xiang)（例如，“我要和(he)這(zhe)張照片類似的(de)圖(tu)(tu)(tu)(tu)(tu)像(xiang)，但(dan)天空是晴朗的(de)”）。一般情況下，使用該(gai)模型(xing)生(sheng)成向量非(fei)常適合于(yu)需(xu)要(yao)高準(zhun)確度(du)和(he)快速響應的(de)搜(sou)索(suo)場景(jing)。然而(er)，客戶也可以生(sheng)成更小的(de)維(wei)度(du)來優化速度(du)和(he)性能。Amazon Titan Text Embeddings模(mo)型可(ke)以將詞語、短句、長文檔等文本輸入轉化為嵌入（embeddings），用于搜索和個性(xing)化推薦等場景，這(zhe)一模型加入了Amazon Titan Text Embeddings。

新功能(neng)可幫助客戶高效評估(gu)、比較和選擇最適合其(qi)應用場景和業務需求的模型

如今，企(qi)業擁(yong)有廣泛的模(mo)型選(xuan)項來(lai)為其生成(cheng)式AI應(ying)用程序提供支持。在具體應(ying)用場景中，為(wei)了在準(zhun)確性(xing)和(he)性(xing)能之間取得適當(dang)的(de)平衡，企(qi)業必(bi)須有(you)效地比(bi)(bi)較模(mo)型(xing)并(bing)根據(ju)其首選指標(biao)找到最佳選擇。為(wei)了比(bi)(bi)較模(mo)型(xing)，企(qi)業必(bi)須首先花幾天時(shi)間確定基準(zhun)、設置評(ping)估(gu)工具并(bing)運行評(ping)估(gu)，所有(you)這(zhe)些都需(xu)要深厚的(de)數據(ju)科學專業知識(shi)。此(ci)外，這(zhe)些測(ce)試(shi)無法用于主(zhu)觀標(biao)準(zhun)的(de)評(ping)估(gu)（例如(ru)，品牌聲量、相關(guan)性(xing)和(he)風格），因為(wei)主(zhu)觀標(biao)準(zhun)需(xu)要通過繁瑣、耗(hao)時(shi)的(de)人工審核進行判斷。對(dui)于每(mei)個新場景模(mo)型(xing)，這(zhe)些比(bi)(bi)較所需(xu)的(de)時(shi)間、專業知識(shi)和(he)資源使企(qi)業望(wang)而(er)卻(que)步，從而(er)限制了他們對(dui)生(sheng)成式AI的(de)使用(yong)。

Amazon Bedrock中的(de)模(mo)型評(ping)估(gu)功能現已推出預(yu)覽(lan)版，可(ke)幫助客戶使用(yong)自(zi)動或人工(gong)評(ping)估(gu)來(lai)評(ping)估(gu)、比較和選擇適合其特定(ding)應用(yong)場景的(de)最佳模(mo)型。在Amazon Bedrock控制臺中(zhong)(zhong)，客(ke)(ke)戶(hu)(hu)可(ke)以(yi)選(xuan)擇(ze)他們想(xiang)要針對給(gei)定(ding)任務（例(li)如問答或(huo)內(nei)(nei)容摘要）進行比較的(de)(de)模(mo)型。如需(xu)自(zi)動(dong)評(ping)(ping)(ping)估(gu)，客(ke)(ke)戶(hu)(hu)可(ke)以(yi)選(xuan)擇(ze)預定(ding)義(yi)的(de)(de)評(ping)(ping)(ping)估(gu)標準（例(li)如準確性、魯棒性和(he)是否含有有害(hai)內(nei)(nei)容）并上傳自(zi)己的(de)(de)測試數據(ju)集或(huo)從內(nei)(nei)置(zhi)的(de)(de)公(gong)開數據(ju)集中(zhong)(zhong)進行選(xuan)擇(ze)。對于需(xu)要復雜判斷的(de)(de)主觀標準或(huo)細微內(nei)(nei)容，客(ke)(ke)戶(hu)(hu)只需(xu)點擊幾下即可(ke)輕松設置(zhi)基于人工的(de)(de)評(ping)(ping)(ping)估(gu)工作(zuo)流(liu)程。這(zhe)些工作(zuo)流(liu)程利(li)用客(ke)(ke)戶(hu)(hu)的(de)(de)內(nei)(nei)部員工隊伍(wu)或(huo)使用亞(ya)馬遜云科(ke)技提供的(de)(de)員工隊伍(wu)來評(ping)(ping)(ping)估(gu)模(mo)型響應。在(zai)基于人的(de)(de)評(ping)(ping)(ping)估(gu)過程中(zhong)(zhong)，客(ke)(ke)戶(hu)(hu)可(ke)以(yi)定(ding)義(yi)特定(ding)的(de)(de)指標（例(li)如，相(xiang)關性、風格和(he)品(pin)牌聲(sheng)量）。客(ke)(ke)戶(hu)(hu)完成設置(zhi)后，Amazon Bedrock就會運(yun)行(xing)評估并生成報告，以便客戶可以輕(qing)松了解(jie)模型(xing)在關鍵標準(zhun)上的(de)表(biao)現(xian)，并可以做出最佳權衡(heng)，從而(er)快(kuai)速選(xuan)擇最適合其應用(yong)場景的(de)模型(xing)。

擴展的全新模型定制功能可幫(bang)助客戶在亞(ya)馬遜(xun)云科(ke)技上私密且安(an)全地釋放數據價值

企業希望最大限度地(di)釋放數(shu)據(ju)價值，以大規模提供卓越的用戶(hu)體驗(yan)，這些體驗(yan)經過獨特定制，能夠反映公司的風格、聲音和服務。Amazon Bedrock中提(ti)供的(de)新(xin)的(de)專門構(gou)建(jian)的(de)功能可幫(bang)助客戶使用自(zi)己的(de)數據私密且(qie)安全地定(ding)制模型，以構(gou)建(jian)差異化的(de)生(sheng)成(cheng)式AI驅動(dong)的應用程序(xu)。

• Amazon Bedrock知識庫功能使(shi)用上(shang)下(xia)文和相(xiang)關公司數據(ju)(ju)定(ding)制模(mo)型(xing)響應(ying)：組織希望使(shi)用專有數據(ju)(ju)補充(chong)現(xian)有模(mo)型(xing)，以獲得更(geng)相(xiang)關和更(geng)準確的響應(ying)。為(wei)了給模(mo)型(xing)配備最新信息，組織轉向RAG，這種技術通(tong)過從多個來源（例如資(zi)源池、數據庫和API）獲取數據(ju)，將數據(ju)與(yu)提(ti)示詞結合。Amazon Bedrock知識庫(ku)功能(neng)現已(yi)全(quan)面可(ke)用，可(ke)將模型安(an)全(quan)地連接到公司內(nei)部數據源(yuan)用于(yu)RAG，以便為聊天機器人和問答系(xi)統等用例提供更準(zhun)確、針對特定上下文的(de)響應。知識庫(ku)(ku)(ku)是完全托管的(de)，因(yin)此客戶(hu)(hu)只需指明數(shu)據位置，然(ran)后(hou)知識庫(ku)(ku)(ku)就會獲取文本(ben)文檔，并將數(shu)據保存到向量(liang)數(shu)據庫(ku)(ku)(ku)或代表客戶(hu)(hu)設(she)置一個向量(liang)數(shu)據庫(ku)(ku)(ku)。當用戶(hu)(hu)進行查詢時，Amazon Bedrock會(hui)自動編排RAG，通過模(mo)型(xing)獲取相關文本來增強提示詞，將提示詞發給模(mo)型(xing)，最終返回響應。Amazon Bedrock知識庫支持數據(ju)庫用于向量功能，包括Amazon OpenSearch、Pinecone和Redis Enterprise Cloud的向量引擎，Amazon Aurora和(he)MongoDB也即(ji)將推出。

• Cohere Command、Meta Llama 2和Amazon Titan模型現在可以在Amazon Bedrock上進行微調(diao)，并(bing)且即(ji)將(jiang)推出對(dui)Anthropic Claude 2的支持：除了RAG之外(wai)，企業(ye)(ye)還可(ke)(ke)以利用微(wei)調功能在(zai)具體任務(wu)（例如，文本生成）中進一步訓練模型(xing)(xing)，使(shi)用標記(ji)數據(ju)集調整(zheng)模型(xing)(xing)參(can)數，使(shi)其適(shi)合業(ye)(ye)務(wu)需求，將掌握(wo)的知識擴展(zhan)到組織和終端(duan)用戶使(shi)用的詞匯(hui)庫(ku)。例如，零售(shou)客戶可(ke)(ke)以在(zai)產品(pin)描述數據(ju)集上微(wei)調模型(xing)(xing)，以幫助其了(le)解品(pin)牌風(feng)格，從而為(wei)網站生成更準確的描述。Amazon Bedrock現(xian)在(zai)支持對Cohere Command和(he)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(de)(de)完全托管微(wei)調(diao)，因此客戶可以使用帶標(biao)簽的(de)(de)數據(ju)(ju)集提高特定任務的(de)(de)模型準確(que)性。此外，亞(ya)馬遜云(yun)科(ke)技客戶很(hen)快就能夠(gou)利用自(zi)己的(de)(de)數據(ju)(ju)源微(wei)調(diao)Anthropic Claude 2的性能。要微調模(mo)型，客戶可以選擇模(mo)型，使用(yong)Amazon Bedrock制作副本。之后，客戶可以(yi)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(zai)保證(zheng)隱私(si)(si)的(de)(de)情況下返回(hui)結果。模型越(yue)是經過精準(zhun)調優，返回(hui)的(de)(de)結果越(yue)是相關且(qie)定制化。客(ke)戶數據在(zai)傳輸過程中和靜態(tai)時都(dou)經過加密，因(yin)此(ci)所有有價值的(de)(de)客(ke)戶數據都(dou)是始終(zhong)安全且(qie)私(si)(si)密的(de)(de)。亞(ya)馬遜(xun)云科(ke)技(ji)和第三(san)方模型提(ti)供(gong)商(shang)不(bu)會使用Amazon Bedrock的任何(he)輸入(ru)或輸出(chu)來訓(xun)練其基本模型。

借(jie)助Amazon Bedrock代理功能(neng)，生成(cheng)式AI應用(yong)程序可以(yi)使用(yong)公司系(xi)統和數據源執行多步(bu)驟任務

雖然模型(xing)能(neng)夠有效地進行對話和創建(jian)新(xin)內(nei)容，但如果能(neng)夠執行復雜的操作(zuo)，例如解(jie)決(jue)問題以及與公(gong)司(si)系統(tong)交互以完成任(ren)務（例如，旅行預定或訂購替(ti)換零(ling)件(jian)），它們可以提供更多價值。然而，這需要(yao)定制化地將模型(xing)與公(gong)司(si)數(shu)據源、API以(yi)及(ji)內部和外部系統(tong)(tong)集成起(qi)來(lai)。開發(fa)人員必須編(bian)寫(xie)代碼來(lai)協調(diao)模(mo)型、系統(tong)(tong)和用戶(hu)之間的交互，以(yi)便應用程序可以(yi)按邏輯(ji)順序執行一系列(lie)API調用。為了將(jiang)模型與數據源連接(jie)起來，開發人員必須(xu)部署RAG，以便(bian)模型可以根(gen)據任務調整(zheng)其響應。最后，開(kai)發人員必須配置和(he)管理必要的基(ji)礎設施，并制定數據安全和(he)隱(yin)私策(ce)略(lve)。這些步驟非常耗時且需要專業知識，從(cong)而減慢了生成(cheng)式(shi)AI應用(yong)程序的開(kai)發速度。

現在正式可(ke)用、完全托管的Amazon Bedrock代理功能使(shi)生成(cheng)式AI應用(yong)程序能夠跨公(gong)(gong)司系統(tong)和數據(ju)源執行多(duo)步驟任(ren)務(wu)(wu)(wu)。代(dai)理(li)(li)可以計劃和執行大多(duo)數業務(wu)(wu)(wu)任(ren)務(wu)(wu)(wu)，例(li)如回答有(you)關產(chan)品(pin)(pin)可用(yong)性的問(wen)題或接受訂單。客(ke)戶可以使用(yong)簡單的設置(zhi)過程創建(jian)代(dai)理(li)(li)——首先(xian)選擇所需的模型，用(yong)自然語(yu)言編寫一些說明（例(li)如，“你是一位(wei)友好的客(ke)戶服務(wu)(wu)(wu)代(dai)理(li)(li)”，和“在庫存系統(tong)中檢(jian)查產(chan)品(pin)(pin)庫存情況”），并開放其對(dui)公(gong)(gong)司企業系統(tong)和知識庫的訪問(wen)；代(dai)理(li)(li)自動分析請求并將其分解(jie)為(wei)邏輯序列，使用(yong)模型的推(tui)理(li)(li)功能來確定所需的信(xin)息；然后，代(dai)理(li)(li)通過識別(bie)要調(diao)用(yong)的API并決定何時調用它們來(lai)采取(qu)行動、滿足請求。代(dai)理還可(ke)以(yi)從專有數據源檢索所需信息，以(yi)提供準(zhun)確且相關的響應。代(dai)理每次都(dou)會(hui)在(zai)后臺安全、私密地(di)執行此過程，使客戶無需設計提示、管理會(hui)話上下文(wen)或手動編(bian)排系(xi)統。借助適用于Amazon Bedrock的代理(li)，客戶可以提升準確性，加速生(sheng)成式(shi)AI應用程序的開發。

借助Amazon Bedrock的Guardrails功能，客戶可(ke)以根(gen)據應用(yong)程序要求和負責任的AI策略跨模(mo)型實施(shi)保護措施(shi)

企業認識到需(xu)要(yao)管理生成式AI應用程序中的(de)交互，以提(ti)供所答即所問的(de)用戶體驗并確保(bao)安全。雖然許(xu)多模型使用內置控件來過濾不良(liang)和有害內容，但企業希望進(jin)一步定制交互，以保(bao)證話題始終與業務相(xiang)關，符合公司政策，并遵(zun)守(shou)“負責任的(de)AI”的原則。例如(ru)，銀行可(ke)能(neng)希望這樣(yang)設置其在線助手：避免查詢競爭對手、避免提供投資(zi)建議、以及限制有害內(nei)容。此外(wai)，應(ying)用(yong)戶要求，可(ke)能(neng)要變換或隱去用(yong)戶的個人身份信息（PII）以保(bao)證(zheng)安全。企業(ye)可(ke)(ke)能(neng)(neng)需要更改模型(xing)、使用多個模型(xing)或跨應用程序復制(zhi)策略，他(ta)們(men)需要一(yi)種簡單的(de)方法(fa)來(lai)同時在(zai)所有這些領域(yu)一(yi)致地部署他(ta)們(men)的(de)要求。這需要深厚的(de)專業(ye)知識來(lai)構建(jian)具(ju)有此類保(bao)護措(cuo)施的(de)定制(zhi)保(bao)護系(xi)統(tong)并(bing)將(jiang)其集成到應用程序中(zhong)，并(bing)且該過程可(ke)(ke)能(neng)(neng)需要數(shu)月時間。企業(ye)希望以一(yi)種簡化的(de)方式在(zai)生成AI應用(yong)程序中強(qiang)化關鍵策略和規則，以提供所(suo)答即所(suo)問的(de)用(yong)戶體驗并支持更安全地使用(yong)該技(ji)術(shu)。

Amazon Bedrock的Guardrails功能現(xian)已推出預覽版，使客戶能夠為生成式 AI 應(ying)用程(cheng)(cheng)序實施(shi)保護(hu)措施(shi)。這些應(ying)用程(cheng)(cheng)序根據客戶應(ying)用場景和“負責任的AI”原(yuan)則進行(xing)定制(zhi)，因(yin)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(ke)以(yi)提高Amazon Bedrock上的模型對應用程序中不(bu)良和有害內容的響(xiang)應方式的一致性。客戶可(ke)以將Guardrails功能(neng)應用于Amazon Bedrock上的所有大型(xing)(xing)語言模型(xing)(xing)，以及(ji)微調模型(xing)(xing)并與 Amazon Bedrock代理功(gong)能結合使用。要在Amazon Bedrock控制臺中創建一個Guardrail，客戶(hu)首先使用(yong)自然語言描述(shu)來定義其應(ying)用(yong)程序中(zhong)需要被拒絕(jue)的話題。客戶(hu)還(huan)可以(yi)配置仇恨言論、侮辱(ru)、性(xing)語言和(he)暴力(li)的閾(yu)值(zhi)，以(yi)將有害內容過濾到他們想要的水平(ping)。在(zai)2024年(nian)初(chu)，客戶還(huan)可以設定模型(xing)響應中的個(ge)人身份信息(xi)（PII）的(de)變換方法(fa)以保證安全、設置(zhi)臟話過濾器，并(bing)提供自定義單詞列表來(lai)阻止用戶和模型之間(jian)的(de)交互。Guardrails自動評估用(yong)戶(hu)查詢(xun)和模型響應，以檢測并防(fang)止出(chu)現屬于受限類別的內容。客(ke)戶(hu)可以創建多個Guardrails來(lai)支持不同(tong)的用例(li)，也可以(yi)在多個(ge)模(mo)型中應(ying)用相同(tong)的Guardrail。Amazon Bedrock的(de)Guardrails功能通過提供(gong)一致(zhi)的用戶體(ti)驗(yan)并標準化生成(cheng)型AI應(ying)用程序(xu)的安全(quan)和隱私控(kong)制，使(shi)客戶能夠(gou)安全(quan)地進行創新。

電通是全球最大的整合營銷和技術服務提供商之一。電通創新與新興技術執行副總裁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以人為本的轉型。生成式AI能夠讓我們以更大規模、更快速地為客戶提供服務。這項技術不會取代我們的員工，而是為我們全球72000名員工提供助力。具體來說，Amazon Bedrock為我們提供了企業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境下，借助最新、最前沿的生成式AI技術進行革新，為客戶打造創新機遇。”

MongoDB的使命是通過釋放(fang)軟件和(he)(he)數據的力量(liang)，幫助創新者創造(zao)、變革和(he)(he)顛覆行業。MongoDB首席產品官(guan)Sahir Azam表示：“各行各業越(yue)來越(yue)多的客(ke)戶希望利用生成式AI來構建下一代應(ying)用程序，但許(xu)多(duo)人擔心數據隱私(si)以(yi)及人工智能(neng)驅動(dong)的(de)系統輸出的(de)準確(que)性。為了滿足客戶的(de)需(xu)求，我們將MongoDB Atlas作為Amazon Bedrock的(de)(de)知識(shi)庫，以便我(wo)們(men)的(de)(de)共同(tong)客戶可(ke)以利用其(qi)運(yun)營數據安全地構建生(sheng)成式(shi)AI應用(yong)(yong)程序，以符合(he)最終(zhong)用(yong)(yong)戶期望的信任度和準(zhun)確(que)性來創建個性化體驗。通(tong)過這(zhe)種集成(cheng)，客戶可以訪問行業領先的基礎模型，并(bing)使用(yong)(yong)MongoDB Atlas Vector Search處理過的數據(ju)來創建應用程序，在正確的上下文中提供更多相關的輸出。利用Amazon Bedrock知(zhi)識庫(ku)中內置(zhi)的數據隱私最佳實踐，客(ke)戶可以節省在生成式AI運營(ying)上花費的時間，從而(er)更專注于技術(shu)部署，以在 亞馬遜(xun)云(yun)科技(ji)上提供(gong)更有(you)吸引(yin)力的最(zui)終用戶體(ti)驗(yan)。”

Salesforce是領先的AI客戶關系管理（CRM）平臺，通過AI、CRM和數據的力量實現高效和可信賴的客戶體驗。Salesforce產品高級副總裁Kaushal Kurapati表示：“我們致力于幫助企業以全新、個性化的方式與客戶建立連接，AI對實現這一承諾來說不可或缺。Amazon Bedrock是我們開放模型生態戰略的重要組成部分，能夠將模型與客戶的數據無縫整合，并集成到Salesforce工作流程(cheng)當(dang)中。新增的評估能力可以從多維(wei)度對比基礎模型，包(bao)括(kuo)從友好性(xing)、風格和品(pin)牌相關性(xing)等定性(xing)方面進行(xing)比較(jiao)，從而讓模型落地變得前所未有的簡單、快捷。”