什么是Amazon Bedrock (亚马逊云的生成式 AI产品)

在百模大战中，AI行业的发展正在经历前所未有的变革。这场竞争不仅推动了AI技术的快速发展，也揭示了AI行业的新趋势。这些趋势不仅影响着我们如何看待和使用AI，也预示着AI未来的发展方向。在这个快速发展的领域，了解这些新趋势对于理解AI行业的未来走向至关重要。

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什么是生成式人工智能？

在了解Amazon Bedrock 之前，先让我们对生成式人工智能有个大概了解

• 生成式人工智能是一种可用于创建新的内容和想法（包括对话、故事、图像、视频和音乐）的人工智能。人工智能技术试图在图像识别、自然语言处理（NLP）和翻译等非传统计算任务中模仿人类智能。生成式AI的核心能力在于创造新的内容，而不仅仅是对已知模式的重复应用。其中，生成式人工智能模型是生成式 AI 的重要组成部分，是人工智能的发展方向。

• 生成式AI的原理基于深度学习，特别是神经网络技术，它可以通过分析大量的训练数据来学习数据的分布和模式，然后利用这些学习到的模式来生成新的数据。生成式 AI 不仅可以生成高质量的文本，还可以用于图像生成、音乐创作、视频生成等各种领域。

• 您可以训练其学习人类语言、编程语言、艺术、化学、生物学或任何复杂的主题。生成式人工智能可以重复使用训练数据来解决新问题。例如，学习英语词汇并根据其处理的字词创作一首诗。您的组织可以将生成式人工智能用于各种用途，例如聊天机器人、媒体创作以及产品开发和设计。

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什么是Amazon Bedrock

Amazon Bedrock 服务于2023年9月28日正式可用，这是使用基础模型构建和扩展生成性人工智能应用程序的最简单方法。

Amazon Bedrock 是一项完全托管的服务，它提供多种高性能 FM 和一系列广泛功能。可以轻松地试用各种顶级 FM，使用自己的数据对其进行私有自定义，以及创建执行复杂业务任务的托管代理。

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为什么使用 Amazon Bedrock

Amazon Bedrock 是一项完全托管的服务，可通过统一的 API 提供来自领先 AI 初创公司和 Amazon 的高性能基础模型 (FM) 供您使用。您可以从多种基础模型中进行选择，找到最适合您的用例的模型。Amazon Bedrock 还提供了一系列广泛的功能来构建具有安全性、隐私性和负责任的 AI 的生成式 AI 应用程序。使用 Amazon Bedrock，您可以轻松试验和评估适合您用例的顶级基础模型，使用微调和检索增强生成 (RAG) 等技术使用您的数据私下自定义它们，并构建使用您的企业系统执行任务的代理和数据源。

借助 Amazon Bedrock 的全面功能，您可以轻松尝试各种热门 FM ，使用微调和检索增强生成（RAG） 等技术利用您的数据对其进行私人定制，并 创建可执行复杂业务任务 （从预订旅行和处理保险索赔到制作广告活动和管理库存）的托管代理，所有这些都无需编写任何代码。由于 Amazon Bedrock 是无服务器的，因此您无需管理任何基础设施，并且可以使用已经熟悉的 亚马逊云科技 服务将生成式人工智能功能安全地集成和部署到您的应用程序中。

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支持的模型

Claude

Claude 基于 Anthropic 对创建可靠、可理解、可操控人工智能系统的研究。Claude 是利用Constitutional AI 和无害性训练等技术打造的模型，擅长深度对话、内容创作、复杂推理、创造性工作和编码。

AmazonTitan

Amazon Titan 基础模型（FM）是一系列 FM，用于文本和图像生成、摘要、分类、开放式问答、信息提取以及文本或图像搜索，由 亚马逊云科技 在大型数据集上进行预训练，使其成为强大的通用模型，旨在支持各种应用场景。您可以按原样使用，也可以根据自己的数据私下进行自定义。

StableDiffusion

Stable Diffusion XL 能够生成几乎任何艺术风格的高质量图像，是用来生成写实图像的最佳开放模型。图像生成模型可生成独特、逼真且高质量的视觉对象、艺术品、徽标和设计。

Llama2

Llama 2 是一组经过预训练和微调的大型语言模型（LLM），其规模从 70 亿参数到 700亿参数不等。经过微调的模型，非常适合对话用例和自然语言任务，例如问答和阅读理解。

Command和Embed

Command 是一款适用于商业应用场景的文本生成模型。
文本生成和表示模型，用于生成文本、摘要、搜索、聚类、分类和利用RAG。

Jurassic

Jurassic 是 AI21 Labs 的生产就绪型大型语言模型（LLM）系列，旨在为成千上万款实时应用程序提供自然语言人工智能支持。
专为企业构建的指令遵循 FM，可执行一系列任务，包括文本生成、问答、摘要等。

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Amazon Bedrock 的特点

试验提示和配置

通过使用不同的配置和基础模型发送提示来生成响应，从而运行模型推理。您可以使用 API 或控制台中的文本、图像和聊天平台在图形界面中进行实验。准备就绪后，设置您的应用程序以向InvokeModelAPI 发出请求。

使用数据源中的信息增强响应生成

通过上传要查询的数据源来创建知识库，以增强基础模型的响应生成。

创建通过如何帮助客户进行推理的应用程序

构建使用基础模型、进行 API 调用和（可选）查询知识库的代理，以便推理并为客户执行任务。

使用训练数据使模型适应特定任务和领域

通过提供用于微调或持续预训练的训练数据来自定义 Amazon Bedrock 基础模型，以便调整模型的参数并提高其在特定任务或某些领域的性能。

提高基于 FM 的应用程序的效率和输出

购买基础模型的预配置吞吐量，以便以折扣价更高效地对模型运行推理。

确定最适合您的用例的模型

使用内置或自定义提示数据集评估不同模型的输出，以确定最适合您的应用程序的模型。

防止不当或不需要的内容

使用Guardrails for Amazon Bedrock为您的生成式 AI 应用程序实施保护措施。

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应用场景

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Amazon Bedrock 产品的优势

领先的基础模型

Amazon Bedrock 提供易于使用的开发者体验，可与来自 AI21 Labs、Anthropic、Cohere、Meta、Stability Al 和 Amazon 等领先人工智能公司的各种高性能 FM合作。 无论选择哪种模型，您都可以在操场上快速尝试各种 FM，并使用单个 API进行推理，这样便可灵活使用来自不同提供商的FM,并且只需最少的代码更改即可保持最新的模型版本。

利用数据轻松定制模型

无需编写任何代码，即可通过可视化界面使用自己的数据私下自定义 FM。 只需选择存储在 Amazon Simple Storage Service(Amazon S3)中的训练和验证数据集，并在需要时调整超参数即可实现可能的最佳模型性能。

可动态调用API 来执行任务的完全托管代理

通过动态调用公司系统和 API,构建能够执行复杂业务任务 (从预订旅行和处理保险索赔到制作广告活动、准备纳税申报和管理库存)的代理。Amazon Bedrock 的完全托管代理扩展了 FM的推理能力,可以分解任务、创建编排计划并执行该计划。

为 RAG 提供本机支持，利用专有数据扩展 FM 的功能

借助 Amazon Bedrock 知识库，您可以安全地将 FM 连接到您的数据来源，以便在托管服务中增强检索，从而扩展 FM 本已强大的功能,使其更了解您的特定领域和组织。

数据安全性与合规性认证

Amazon Bedrock 提供了多种支持安全和隐私要求的功能，已获得 HIPAA 资格并符合 GDPR 合规性 。在 Amazon Bedrock 中，您的内容不会用于改进基本模型也不会与第三方模型提供商共享。您在 Amazon Bedrock中的数据在传输和静态时始终处于加密状态,您可以使用自己的密钥对数据进行加密。您可以将 AWSPrivateLink与 Amazon Bedrock 配合使用，在 FM 和您的 Amazon Virtual PrivateCloud (Amazon VPC) 之间建立专用连接,而无需将流量暴露到互联网。

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应用场景

• 文本生成：创建新的原创内容,例如博客文章、社交媒体帖子和网页素材。
• 虚拟助手：构建能够理解用户请求、自动分解任务、参与对话以收集信息并采取措施满足请求的助手。
• 搜索：搜索、查找和合成相关信息，以回答来自大量数据语料库的问题。
• 文本摘要：获取文章、报告甚至书籍等长篇文档的摘要，以快速了解要点。
• 图像生成：为广告活动、网站、演示文稿等快速创建逼真且具有视觉吸引力的图像和动画

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附录

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