随着ChatGPT的问世,我们迎来了许多创新和变革的机会。一年一度的亚马逊云科技大会re:Invent也带来了许多前言的技术,其中亚马逊云科技CEO Adam Selipsky在2023亚马逊云科技re:Invent大会中重磅推出Amazon Q,这预示着生成式AI的又一个里程碑。
?在本文中,将探讨Amazon Q是什么以及它能为我们做些什么。还将详细介绍如何使用Amazon Q来构建知识库,并分享一些实际案例。下面一起深入了解Amazon Q,并探索如何在知识库建设中充分发挥其潜力。
?Amazon Q是什么
?Amazon Q是一款基于生成式人工智能的助手,通过连接如代码仓库、网址、数据库、文档、email等各种信息库来帮助企业或者个人以自然语言对话的方式,提供历史数据检索、摘要生成、内容撰写等。
?Amazon Q与通用生成式AI的区别
?通用的生成式AI最大问题在于内容来源于互联网的公开数据,无法针对特定的数据源进行训练,比如无法跟企业内部数据,业务相结合,也无法满足个人的个性化需求。同样使用ChatGPT遇到最大的问题在于数据源的限制,为了让ChatGPT学习某个特定的技能,需要将内容拆分再提供给ChatGPT学习,这大大限制了生成式AI的能力。因此Amazon Q较ChatGPT而言有以下优势:
与特定业务相结合;
支持多种数据源;
将权限引入生成式AI中,在企业中可以根据组织架构对人员设置不同的访问权限;
使用Amazon Kendra可以将已训练完成的数据源进行共享,大大缩短训练时间。
?接下来用Amazon Q打造一个Rust知识库。
?用Amazon Q打造知识库
?第一步
?打开Amazon Q登录或创建账号,进入如下页面。在页面的开头就清晰描述Amazon Q的工作方式。点击【Create Application】,填写Application基本信息,点击【Create】进入下一步。
?第二步
?为应用程序选择索引器。有以下两种索引器:
native retriever
existing retriever
?native retriever只能在当前应用下使用,existing retriever一旦创建可以被多个应用使用。第一次使用可选择native retriever。
?第三步
?添加数据源,Amazon Q提供了多种数据源,选择其中的Web crawler,填写数据源名称、url等关键信息。其他信息按照提示填写。特别注意Sync scope,尽可能缩小范围,避免爬取诸多无用的页面,进而影响索引速度和内容相关性。
?第四步
?点击【Sync now】后,需完成两个步骤:
抓取页面内容
为页面创建索引
?网页数量越多,完成以上两步的时间就越久。
?比较耗时的步骤在于创建索引。所以尽可能缩小爬取范围。其中:
rust_book1:rust语言圣经中文版
rust_book2:rust语音官方文档(英文版)
rust_book3:rust语音官方文档(中文版)
rust_book4:Rust语言实战(英文版)
rust_book5:Rust语言实战(中文版)
?第五步
?点击【Preview web experience】进行预览,将会打开一个对话界面进行测试。也可以通过最后一步使用IAM集成符合SAML 2.0的外部身份提供商(IdP)的方式进行部署对外通过访问。
?测试结果如下,确实如官方文档所言目前仅支持对英文文档进行索引,虽然能用多种语言进行对话,但英语对话的效果最佳。
?总结
?Amazon Q旨在改变企业与数据交互的方式。该可以帮助用户解答特定于业务的问题,而不需要手动搜索。Amazon Q可以通过AWS管理控制台、公司文档页面、Slack等多个渠道访问,并保证数据隐私和安全。
? 想象在公司内的几个场景,一个新人,想要了解公司的业务;A项目现在谁负责,都有谁参与;A项目B业务板块怎么操作,文档在哪,当有了Amazon Q这一切都会发生改变。