特别值得一提的是，亚马逊云科技全面发力生成式 AI 领域，推出了面向企业级生成式 AI 的一系列新服务及功能，包括全新的新型生成式AI助手Amazon Q，Amazon Bedrock更多的模型选择和全新强大功能以及 Amazon SageMaker 助力规模化开发应用模型的五大新功能等等，都能帮助企业更轻松、安全地构建和应用生成式AI。
其中， Amazon Q 格外备受关注。Amazon Q是一种新型生成式AI助手，可以根据用户的业务进行定制，专门用于满足办公需求。Amazon Q 可以基于企业自身的信息存储库、代码和企业系统，帮助企业员工快速获得复杂问题的相关答案、生成内容并采取行动。无论企业是在亚马逊云科技上进行构建、使用企业内部数据和系统，还是使用亚马逊云科技应用程序实现商业智能(BI)、联络中心和供应链管理，Amazon Q 都是良好的生成式AI助手。
不过市面上已经推出了许多生成式AI助手，也可以接入到企业中。那么 Amazon Q 的定位和优势在哪里？如何在激烈的竞争中脱颖而出？
企业级生成式 AI——Amazon Q 带你感受全新工作体验
在详细阐述 Amazon Q 的定位和优势前，许多人会有一个疑问：为什么企业要付费使用企业级生成式 AI，而不是使用免费的个人版本进行办公？简单来说，企业级生成式 AI 能够提供与企业内部结合的能力。Amazon Q 便能很好地与企业结合。
什么是与企业结合？首先是与企业业务结合，Amazon Q 可以与企业的私有知识库进行互联，为企业内部创造价值。
另外是与业务人员结合，Amazon Q 不仅能帮助开发者，也能帮助企业商业智能的业务人员和客服人员，还能帮助使用 Amazon Supply Chain、Amazon Connect 等对外服务的用户，从而提升业务的智能性和效率。尤其是对于开发者来说， Amazon Q 已经实现应用落地，比如在几天内将一千多个 JAVA 应用从 JAVA8 升级到 JAVA17。
这意味着 Amazon Q 是基于企业已有的工作流程、角色分工和权限为企业提供定制化服务，从而快速帮助企业适应并应用 Amazon Q。
这便是企业级生成式AI，也是 Amazon Q 的优势之一。
Amazon Q 是亚马逊云科技积累了 17 年知识和经验训练而成的产品。当亚马逊云科技其他产品的知识库与 Amazon Q 打通后，Amazon Q 将会成业内的“资深专家”，不论是回答基础问题，或是回答亚马逊云科技产品的相关问题，它都能快速且准确地给出答案。同样，这个能力也可以与各行各业的企业内部知识库结合。
更值得一提的是，Amazon Q 与不同产品的结合能力非常强大，不论是与内部的Amazon S3、亚马逊云科技数据库服务，还是与外部的 Salesforce、GoogleDrive、Microsoft365 等，甚至包括企业使用的各种业务系统，Amazon Q 都致力于实现快速打通，从而帮助用户实现强大的互联能力并快速获取专业知识。
目前，亚马逊云科技内部已在 Amazon Connect、Amazon Supply Chain 等服务中使用 Amazon Q，同时也在持续地将Amazon Q 嵌入亚马逊云科技其他的产品或服务。
但是这些功能似乎 Amazon CodeWhisperer 和 Amazon Connect 就能满足，Amazon Q与这些产品的本质区别是什么，定位又是什么？
简单来说，Amazon Q 是 ChatBot聊天式助理。比如开发者在使用 Amazon CodeWhisperer 时是写注解提供代码，而Amazon Q是可以聊天的开放式助理，能够回答开放性问题，起到补充的作用。
对于 Amazon Connect 也一样，Amazon Q 不仅是基于 AI 智能化客服流程管理的开放式聊天助理，还能与企业内部知识库、数据相连，甚至可以完成临时的任务，比如帮助客户完成订单、积分兑换等等。
击破 AI 幻觉问题！Amazon Q 如何避免“胡言乱语”？
不过，即使生成式AI再强大、再便捷，企业对其始终有所防备，因为企业非常担心数据泄露和 AI 幻觉问题。
在数据安全方面，亚马逊云科技承诺 Amazon Q 会严格遵守用户角色和权限，保证 Amazon Q 所使用的用户数据和业务不会被用于任何底层模型的训练，从而亚最大限度地保证企业数据安全。另外，亚马逊云科技也将自身已有的角色访问和权限访问的能力集成到 Amazon Q 中，保证 Amazon Q 是负责任AI，更不会产生有害的内容。
但是 AI 幻觉是大模型面临的共同难点，即使 Anthropic Claude 2.1 将产生幻觉的几率降低 50%，也不能完全避免这一问题。如果生成式AI的回答错误，则很有可能误导企业员工的决策，从而对企业造成不可挽回的损失。
Amazon Q 基于亚马逊二十余年的机器学习经验，真正实现了在工程化实践中嵌入 Amazon Q，从而结合小模型判断意图并筛选；因为 Amazon Q 是连接到企业内部的业务和数据，而不是用企业数据训练模型。也就是说，Amazon Q 是以知识库的方式实现了一系列的功能，这样做不仅能帮助企业连接到内部知识，还能实现检索增强生成技术（RAG），从而避免产生幻觉。
然而亚马逊云科技并未停止解决幻觉问题的脚步，即使 Amazon Bedrock 和Amazon Q已经很好地降低了单一模型带来幻觉的影响，亚马逊云科技依旧推出了 Amazon Bedrock Guardrails 工具。这一工具能够帮用户选到更好、幻觉更少的模型，用户也可以根据需求自行配置并控制输出和输入。
期待在未来，Amazon Q 能够接入更多的行业与企业，赋能千行百业；也期待Amazon Q 能重塑我们的工作方式，重塑我们的行为方式，重塑未来！
