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随着人工智能技术的快速发展和广泛应用,我们的生活和工作方式都在发生改变。其中,生成式人工智能(AIGC)作为一项前沿技术,在代码编写、艺术创作、内容生成等领域,正逐渐崭露头角。
然而,尽管目前已经出现了很多功能强大的大模型,我们仍然在寻找更加高效、便捷的工具,以满足更多场景设计的需求。在此背景下,亚马逊云科技最近在2023 re:Invent 大会推出了面向企业级用户的AI生成工具——Amazon Q。
这款AI助手与其他大模型的不同之处是:Amazon Q由亚马逊云科技花费17年知识和经验训练而成的,更加方便开发人员在 亚马逊云科技上构建、部署和操作应用程序和工作负载的方式。用户可以通过亚马逊云科技管理控制台的对话界面、文档页面、IDE以及Slack或其他第三方聊天应用程序访问Amazon Q。
Amazon Q官网地址:https://aws.amazon.com/cn/q/
Amazon Q是一款完全管理、生成人工智能的企业聊天助手,通过支持关键任务,如问答、知识发现、撰写电子邮件、总结文本、起草文档大纲和集思广益,提高了员工的生产力。
1、业务定制:Amazon Q让企业能够通过灵活的方式连接到公司的数据、信息和系统,并根据自身需求进行个性化定制,同时也确保了安全和隐私的保护。
2、广泛的连接:为了更好地满足企业系统集成的需求,Amazon Q提供了超过40种内置连接器,这些连接器能够为用户带来高度个性化的服务体验,从而满足各种企业业务需求下的定制化要求。
3、易于部署和管理:Amazon Q致力于处理机器学习基础设施和模型的复杂任务,以帮助用户快速构建强大的聊天解决方案。Amazon Q能够连接到用户的数据源,并利用其预构建的连接器、文档检索器和文档上传功能来处理这些数据。
4、数据和应用程序安全:Amazon Q对数据进行精细化的访问控制,确保只有经过授权的用户才能访问相应的内容。它通过对用户权限的严格管理,确保所提供的问题答案都是基于最终用户有权访问的信息。为了更好地管理用户的身份验证和授权,可以将Amazon Q的网络体验与任何支持SAML 2.0标准的身份提供商进行无缝集成。
1、点击右上角的蓝色图标就可以展开对话界面:
2、我们来问问一些关于亚马逊云科技环境部署的专业问题(注意:需要用英文提问),可以看到给出的回答步骤非常标准:
这也让我从零了解到了如何将容器化Web应用程序部署到AWS,非常不错!
这里我们体验的是Amazon Q在VScode中的插件功能,在VScode插件板块搜索Amazon Q插件进行安装,然后根据提示免费注册账号就可以使用了。
首先用“Python实现选择排序”为例测试模型在简单编程问题上的表现,Amazon Q给出了正确代码和注释,算法思路,时间复杂度,还有最后的建议,能够在解决问题的同时让我们获得灵感和指导(英文不好的同学可以翻译一下):
我们来测试一下经典问题“Python实现水仙花数”,Amazon Q介绍了水仙花数是什么,正确的代码和思路:
刚好最近有个困扰我很久的一个报错bug,翻找了很多资料都没有解决,抱着试一试的态度,问问Amazon Q,结果出乎意料给出了正确的报错原因和解决方法,帮我快速定位问题和解决问题:
经典问题:先有鸡还是先有蛋?对于这种有争议的问题,Amazon Q的回答特别聪明,给出两种不同的主张观点:
Amazon Q给出回答的中文翻译:这是一个有趣的哲学问题!从生物学的角度来看,第一个蛋是先生的,因为第一个蛋可能是由一种动物产下的,这种动物不是鸡,而是其进化的前身之一。经过几代人的努力,通过基因突变,现代鸡最终会进化。然而,从哲学的角度来看,可以说,为了产下鸡种的第一个蛋,鸡本身必须首先存在。因此,没有明确或明确的答案——这取决于你如何从进化论与哲学的角度看待这个问题。
我们需要选中代码部分,然后 右击 点击 Send to Amazon Q > Explain,Amazon Q就会给我们做代码的介绍,再也不怕看不懂别人写的代码了,非常Nice!!!
接下来难度升级,让Amazon Q给我们开发一个Python贪吃蛇小游戏试试可以不:
非常厉害Amazon Q给的代码一次运行成功:
使用Amazon Q AI工具让我对人工智能的能力有了更深层的认识。其强大的自然语言处理能力使得提问和获取信息变得异常便捷。无论是工作中的复杂问题还是生活中的琐碎小事,Amazon Q都能给出准确而及时的回答。
更重要的是,它还能根据我的使用习惯和反馈进行个性化推荐,提供更为贴心的服务,当然Amazon Q还有一些待提升的地方。在本文中我还有很多功能还没来得及去测试,大家不妨自行去体验一番。