在今年的Amazon re:Invent大會上，亞馬遜云科技展示了其在生成式AI領域的最新進展，其中Amazon SageMaker、Amazon Bedrock和Amazon Q成為焦點。
Amazon SageMaker作為構建、訓練和部署ML模型的首選服務，迎來了多項訓練功能的加速升級。Amazon SageMaker HyperPod的推出，以其先進的彈性能力和高效的計算資源管理，顯著減輕了訓練過程的復雜負擔。靈活訓練計劃和任務治理功能的加入，進一步簡化了模型訓練計劃的管理，并提高了計算資源的利用率。
Amazon Bedrock則為企業構建和擴展生成式AI應用提供了一站式解決方案。它不僅涵蓋了模型選擇、成本優化、延遲和準確性提升等關鍵能力，還新增了對StaBIlity AI模型的支持，并通過統一API訪問100多個新興和專業基礎模型。Amazon Bedrock還推出了多項創新功能，如提示詞緩存、提示詞智能路由、數據自動化和智能防護等，進一步提升了生成式AI應用的安全性和性能。
Amazon Q則作為生成式AI助手，為開發人員和商業人員提供了強大的支持。它可以在SageMaker Canvas中通過自然語言開發ML模型，幫助經驗較少的客戶快速上手。同時，Amazon Q還支持Quicksight Scenarios，實現BI對復雜業務問題的自動拆解，加速商業分析。
然而，企業在面對生成式AI時仍面臨一些挑戰。亞馬遜云科技全球服務副總裁Uwem Ukpong指出，云遷移瓶頸、數據孤島難題和應用場景聚焦是企業采用生成式AI的三大障礙。為了解決這些問題，亞馬遜云科技成立了生成式AI創新中心，并根據客戶的實際需求提供不同程度的支持和服務。
Amazon Bedrock還通過新增的模型和優化功能，進一步提升了生成式AI應用的能力。例如，Amazon Kendra GenAI Index為RAG和Amazon Bedrock提供了托管檢索，簡化了對企業數據源的連接。同時，Amazon Bedrock Knowledge Bases還支持結構化數據檢索和GraphRAG，增強了RAG對知識圖譜的集成。這些功能的加入，使得Amazon Bedrock成為企業構建和擴展生成式AI應用的首選平臺。
在大會期間，亞馬遜云科技還展示了Amazon Q在多個場景下的應用案例。通過自然語言與Amazon Q交互，開發人員和商業人員可以更加高效地解決復雜問題，推動業務的發展和創新。
