非计算机专业小白体验 Amazon Q

引言

提到 2023 的年度技术热词，AI 毫无疑问拔得头筹。而在刚刚结束的 re:Invent 2023 全球大会上，亚马逊云科技也带了一系列 AI 产品和重磅发布。作为非计算机专业科班出身的科技爱好者，最吸引我的莫过于 Amazon Q。

简而言之，Amazon Q 是一款新型生成式人工智能助手。和 ChatGPT 等 to C 的产品不同，这款产品旨在满足企业办公场景的需求，并提供定制化服务。

我们都知道，在使用 ChatGPT 等 AI 工具时，如果不是私有部署或特别设计的版本，输入的数据可能会被 ChatGPT 存储并用于未来的模型训练和改进。也因此，很多企业都出台了相关政策限制员工在工作中使用 ChatGPT 等生成式 AI 助手，防范数据泄露、确保信息安全，以及维护商业秘密。这些政策可能包括限制对敏感数据的访问，监控和审计 AI 助手的使用情况，或完全禁止在特定场景下使用这些工具。

而不同于 to C 的产品，Amazon Q 允许客户进行对话、解决问题、生成内容以及获取见解和采取行动，这些都基于客户自己的信息库、代码、数据和企业系统。此外，Amazon Q 的功能、定价和选项可以根据用户的具体使用方式进行定制，并且能够根据企业既有的人员、角色和权限进行个性化定制。重要的是，亚马逊云科技承诺不会使用客户内容来训练其底层模型，以确保企业信息的安全性和保密性。

因此可以说，Amazon Q 的发布真正将 AI 助手从个人生活助手向工作助手和商用推动了一大步。那么 Amazon Q 具体都有哪些功能呢？让我们一起来体验一下！

Amazon Q 初体验

初次打开 Amazon Q 的页面，最明显的就是“Empower your workforce with generative AI”，即生成式 AI 成为你的生产力。那么，Amazon Q 是如何成为生产力，又如何提升生产力的呢？不禁开始对于 Amazon Q 的探索。

通过引导，四步即可完成一个 Amazon application 的创建。

第一步：创建应用并命名、选择“检索器”、配置数据源；

这里我们可以拉到最下面，直接 Finsih 即可，后续可以再次选择数据源。此时可以看到第一步创建成功。

第二步：添加创建，配置全局控制器并定义主题；

这一步是整个过程中最富有创造性的部分。我可以定义自己的问题和答案，几乎就像是在教 AI 了解我的专业领域。我发现，尽管我对技术不是很了解，但通过直观的界面和清晰的指示，我还是能够顺利地完成这个步骤。

第三步：部署前的验证，预览并自定义终端用户看到的 Web；

在所有设置完成后，我进行了部署前的验证。系统提供了实用的预览功能，让我可以在实际部署前测试和调整。这个部分比较有意思，根据上传数据集可以反馈不同的回复信息，比如我输入“你好”，可以观察到如下现象。

（1）未上传一份数据文件时的回复

（2）上传一份数据文件时的回复，这里上传的数据集就是我现在所写内容的文本数据。

第四步：配置权限，共享 URL

最后，我设置了访问权限，并得到了一个可以与他人共享的 URL。

个人感受

作为一个非计算机专业的用户，Amazon Q 是一个强大且易于使用的工具。每一步都设计得很直观，即便是在遇到问题时，我也能够通过提示或简单的搜索找到解决方案。然而，在模型微调过程中，我依然有一些疑问，比如如何更有效地训练模型以回答更专业的问题。考虑到这仍然是一个预览版产品，我们可以对它的未来有更高要求和期待。

总结一下，作为一种针对企业办公场景的 AI 助手，Amazon Q 的未来充满可能性。它能够提供高度定制化的服务，确保数据安全，与企业系统深度集成，从而帮助企业提高效率、促进创新，并在保护敏感信息的同时，充分利用 AI 技术的优势，且对非技术人员操作友好。

随着技术的进一步发展和完善，Amazon Q 可能会成为更多企业不可或缺的助手。

本文参与了「构」向云端 | 亚马逊云科技 x 思否 2023 re:Invent 构建者征文大赛，欢迎正在阅读的你也加入。

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