【新智元導(dǎo)讀】有的生成式AI應(yīng)用，已經(jīng)吸金15億美元了。風(fēng)頭無限的背后，構(gòu)建應(yīng)用的關(guān)鍵，竟然在于這家企業(yè)的技術(shù)。

　　生成式AI應(yīng)用，現(xiàn)在已經(jīng)風(fēng)頭無兩，動輒狂吸數(shù)億美元的投資!

　　可以說，全世界的大科技公司和獨(dú)角獸們，已經(jīng)為生成式AI打造了豐富的生態(tài)系統(tǒng)，版圖還在不斷擴(kuò)張。

　　在10月24日剛剛結(jié)束的生成式AI構(gòu)建者大會上，亞馬遜云科技就提出了為用戶構(gòu)建完整端到端生成式AI的技術(shù)堆棧。

　　具體來說，亞馬遜云科技從5個(gè)方面來助力企業(yè)和開發(fā)者釋放生成式AI潛力：

　　- 選擇合適的應(yīng)用場景，從典型場景入手創(chuàng)新業(yè)務(wù)模式

　　- 借助專門構(gòu)建的生成式AI工具和基礎(chǔ)設(shè)施，快速構(gòu)建高性價(jià)比的生成式AI應(yīng)用

　　- 夯實(shí)數(shù)據(jù)基座，使用私有化數(shù)據(jù)，打造差異化競爭優(yōu)勢

　　- 借助云原生服務(wù)，加速AI原生應(yīng)用構(gòu)建，助力業(yè)務(wù)敏捷創(chuàng)新

　　- 借助開箱即用的生成式AI服務(wù)，消除重復(fù)性工作并專注創(chuàng)新本身

　　根據(jù)IDC在2023年2月發(fā)布的全球CIO快速調(diào)研，金融、能源、醫(yī)療、法律行業(yè)的頭部機(jī)構(gòu)，在1年內(nèi)都會嘗試引進(jìn)大模型以及生成式AI能力。

　　如今我們可以看到，這項(xiàng)預(yù)測已經(jīng)成真。

　　為生成式AI定制數(shù)據(jù)

　　生成式AI，可以用一個(gè)公式呈現(xiàn)，即提示詞+上下文+大模型=輸出結(jié)果。

　　舉個(gè)栗子，當(dāng)一位客戶想要更換球鞋的顏色，他會提出「我買的鞋子可以換成棕色的嗎?」，提出問題便是提示詞。

　　那么上下文是指，之前購買的歷史對話信息，以及客戶訂單記錄等數(shù)據(jù)。

　　然后需要尋求大模型，檢索退換貨相關(guān)策略，然后根據(jù)以往的售后處理案例，再給出結(jié)果。

　　這樣，一個(gè)生成式AI應(yīng)用真正的價(jià)值就體現(xiàn)了。

　　但我們要清楚的是，這其中的基礎(chǔ)模型，并不是生成式AI的全部。

　　若說，在這些華麗的應(yīng)用背后，有著一個(gè)非常關(guān)鍵要素——數(shù)據(jù)。

　　相比于傳統(tǒng)的應(yīng)用，生成式AI在數(shù)據(jù)的利用上，有一套特有的流程。

　　其所需的能力涉及到從數(shù)據(jù)/語料加工、基礎(chǔ)模型訓(xùn)練/調(diào)優(yōu)，到數(shù)據(jù)治理、知識召回、提示工程等一系列模塊。

　　玩轉(zhuǎn)數(shù)據(jù)，可是個(gè)技術(shù)活

　　目前，已經(jīng)有72%的頭部科技公司指出，「管理數(shù)據(jù)」已經(jīng)是阻止他們擴(kuò)展AI用例的最大挑戰(zhàn)之一。

　　就拿現(xiàn)在最為火熱的向量數(shù)據(jù)庫來說，它可以可加速AI應(yīng)用程序的開發(fā)，并簡化由AI驅(qū)動的應(yīng)用程序工作負(fù)載的運(yùn)作。

　　然而，作為一項(xiàng)相對較新的技術(shù)，目前能夠做出高質(zhì)量向量數(shù)據(jù)庫的企業(yè)，并不多。

　　與此同時(shí)，用戶的隱私等問題，也讓企業(yè)對于私有數(shù)據(jù)的采用望而卻步。

　　對于垂直領(lǐng)域模型的訓(xùn)練微調(diào)，都需要一定的數(shù)據(jù)累積。

　　但有些數(shù)據(jù)是無法共享，拿來公開訓(xùn)練的，比如醫(yī)療領(lǐng)域大模型，涉及患者個(gè)人、病歷等私人重要信息。

　　另外，數(shù)據(jù)質(zhì)量管控不到位、數(shù)據(jù)源分散或者出現(xiàn)數(shù)據(jù)孤島、缺乏數(shù)據(jù)素養(yǎng)等問題，在很多企業(yè)中不知不覺積累了很多「數(shù)據(jù)負(fù)債」。

　　全球領(lǐng)先的解決方案

　　顯然，面對如此復(fù)雜多變的挑戰(zhàn)，企業(yè)需要一套全面且一站式的解決方案，才能真正讓讓生成式AI技術(shù)實(shí)現(xiàn)賦能。

　　簡而言之，就是一個(gè)強(qiáng)大的「數(shù)據(jù)底座」。

　　其中包括，能夠存儲各種類型的數(shù)據(jù)庫，然后能夠提供將多個(gè)數(shù)據(jù)源打通的服務(wù)，最后，還需要確保數(shù)據(jù)安全并對其進(jìn)行管理。

　　數(shù)據(jù)是每個(gè)企業(yè)的核心資產(chǎn)，構(gòu)建差異化優(yōu)勢的基礎(chǔ)

　　數(shù)據(jù)作為企業(yè)最為核心的資產(chǎn)之一，是在生成式AI浪潮中構(gòu)建差異化優(yōu)勢的基礎(chǔ)。

　　為此，亞馬遜云科技針對生成式AI的各項(xiàng)需求場景，特別定制了專有的數(shù)據(jù)庫。

　　場景一：用戶個(gè)人信息

　　對于一個(gè)生成式AI應(yīng)用來說，要想讓給出的結(jié)果更加貼合用戶的需求，就需要結(jié)合每個(gè)用戶自身的特點(diǎn)。

　　在把這些信息結(jié)合到Prompt里一起發(fā)送給LLM之后，就可以得到更加個(gè)性化的輸出了。

　　針對這一需求，亞馬遜云科技打造了Amazon RDS和Amazon Aurora這兩個(gè)關(guān)系數(shù)據(jù)庫解決方案。

　　其中，Amazon RDS是一項(xiàng)托管式關(guān)系數(shù)據(jù)庫服務(wù)，總共提供了7種熱門數(shù)據(jù)庫引擎。

　　Amazon Aurora則是亞馬遜云科技專為云平臺打造的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫，具有著高性能、高可用、可擴(kuò)展性強(qiáng)等特點(diǎn)，而且成本僅有同級數(shù)據(jù)庫的1/10。

　　場景二：會話歷史信息

　　除了個(gè)人信息外，用戶對話的上下文信息，對于生成式AI應(yīng)用的準(zhǔn)確性來說也至關(guān)重要。

　　通過將歷史對話記錄和用戶最新提出的問題相結(jié)合，并一起發(fā)送給大模型，便可以實(shí)現(xiàn)更好的用戶體驗(yàn)。

　　對此，亞馬遜云科技打造了Amazon DynamoDB和Amazon DocumentDB。

　　前者是快速且靈活的NoSQL數(shù)據(jù)庫，對規(guī)模沒有限制。非常適合無服務(wù)器的事件驅(qū)動型架構(gòu)、遍及全球的彈性服務(wù)，以及高吞吐量工作負(fù)載。

　　后者是基于云原生架構(gòu)，全面兼容MongoDB的托管NoSQL數(shù)據(jù)庫。

　　場景三：私域知識庫信息

　　眾所周知，通用大模型存在著幻覺、信息時(shí)效性差，以及包括token長度限制等各種問題。

　　尤其是對于企業(yè)內(nèi)部的信息來說，如果讓LLM自由發(fā)揮，很容易就給出了錯(cuò)誤答案。

　　但如果能有私有知識的加持，LLM就可以給出更為精準(zhǔn)有效的回答。

　　為了利用這些私域知識，我們可以通過Embedding模型把它們變成向量，并存放在向量數(shù)據(jù)庫里。

　　當(dāng)有查詢到來時(shí)，通過同樣的Embedding模型生成新的向量，和向量數(shù)據(jù)庫里的數(shù)據(jù)做相似度計(jì)算，返回最相近的結(jié)果。

　　可以說，如果把LLM比作是容易失憶的大腦，那么向量數(shù)據(jù)庫就是這個(gè)大腦的海馬體。

　　對此，亞馬遜云科技有AmazonOpenSearch、Amazon PostgreSQL和Amazon RDS for PostgreSQL等方案。

　　Amazon Aurora/Amazon RDS PostgreSQL，能夠兼容開源PostgreSQL，易于學(xué)習(xí)。

　　Amanzon OpenSearch具備向量和倒排召回能力，可利用現(xiàn)有集群，同時(shí)能提供日志檢索能力。

　　Amazon Kendra是基于機(jī)器學(xué)習(xí)的端到端智能檢索服務(wù)，能夠幫助用戶使用自然語言搜索非結(jié)構(gòu)化文本。

　　場景四：輸出結(jié)果緩存

　　緩存，是一種存儲數(shù)據(jù)的組件，作用就在于能夠讓數(shù)據(jù)的請求更快地返回。

　　直白講，我們每次用網(wǎng)頁查詢后的信息，都會被緩存，當(dāng)下次再訪問的時(shí)候，加載就更快了。

　　對于生成式AI應(yīng)用來說，用戶發(fā)出請求時(shí)，需要調(diào)用模型，輸出結(jié)果。

　　但是，就像ChatGPT這樣的爆火應(yīng)用，每天收到大量請求，就會出現(xiàn)高并發(fā)階段，存儲數(shù)據(jù)量暴增，數(shù)據(jù)庫的磁盤IO就成為了瓶頸。

　　因?yàn)椋瑪?shù)據(jù)庫的速度和吞吐量，是影響生成式AI應(yīng)用程序整體性能的重要因素。

　　這時(shí)，就需要一種訪問更快的組件——緩存，來提升系統(tǒng)的整體性能。

　　就是將之前調(diào)用LLM輸入輸出結(jié)果進(jìn)行緩存，當(dāng)后續(xù)請求與之前輸入「相似」時(shí)，直接就返回內(nèi)存數(shù)據(jù)庫調(diào)用結(jié)果，完成輸出。

　　這樣一來，就做到了就無需調(diào)用模型就能得到結(jié)果，不僅提高了應(yīng)用的反應(yīng)率，還降低了模型的調(diào)用成本。

　　亞馬遜云科技對此提供了三種解決方案。

　　通過針對Redis或Memcached引擎的亞毫秒級的響應(yīng)時(shí)間，Amazon ElastiCache可用作高可用性內(nèi)存緩存，以減少訪問延遲、提高吞吐量并減輕關(guān)系數(shù)據(jù)庫或NoSQL數(shù)據(jù)庫的負(fù)載。

　　Amazon ElastiCache for Redis可以提供查詢結(jié)果緩存、持久會話緩存和整頁緩存。

　　另外，Amazon MemoryDB for Redis專為帶有微服務(wù)架構(gòu)的現(xiàn)代化應(yīng)用程序而構(gòu)建，與Redis兼容、持久的內(nèi)存數(shù)據(jù)庫服務(wù)，可提供超快的性能。

　　通過解決這四大場景的需求，亞馬遜云科技也就保障了每個(gè)企業(yè)都可以充分利用核心的數(shù)據(jù)，來構(gòu)建自己獨(dú)有的優(yōu)勢。

　　數(shù)據(jù)質(zhì)量決定了模型質(zhì)量，是構(gòu)建應(yīng)用的關(guān)鍵

　　數(shù)據(jù)質(zhì)量，不僅決定了模型質(zhì)量，同時(shí)也是構(gòu)建生成式AI應(yīng)用的關(guān)鍵。

　　而數(shù)據(jù)治理，便是這些應(yīng)用落地的保障。

　　Gartner數(shù)據(jù)顯示，到2025年，尋求擴(kuò)大數(shù)字業(yè)務(wù)規(guī)模的組織中有80%將因不采用現(xiàn)代的數(shù)據(jù)和分析治理方法而失敗。

　　只有實(shí)施正確的管理策略，團(tuán)隊(duì)才能隨時(shí)訪問高質(zhì)量的數(shù)據(jù)。

　　但是在實(shí)踐中，創(chuàng)建正確的管理控制，往往既復(fù)雜又耗時(shí)。

　　ETL是指數(shù)據(jù)的提取、轉(zhuǎn)換和加載過程。以往，業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)往往需要通過ETL，才能進(jìn)行分析從而提供洞察。

　　然而，這一過程非常耗時(shí)且復(fù)雜，需要管理復(fù)雜的轉(zhuǎn)換代碼和數(shù)據(jù)管道，以及投入一批具備專業(yè)ETL技能的工程師，曾被亞馬遜云科技CEO Adam描述為「不討好、不可持續(xù)的黑洞」。

　　數(shù)據(jù)集成不應(yīng)是一項(xiàng)人工工作的無底洞，我們需要快速、輕松地連接到所有數(shù)據(jù)，并加以使用。

　　而「Zero ETL」，就是亞馬遜云科技邁出的關(guān)鍵一步。

　　Amazon Zero ETL能夠大大幫助客戶簡化數(shù)據(jù)ETL，減少數(shù)據(jù)質(zhì)量問題。

　　具體來說，它沒有ETL流水線，可以實(shí)現(xiàn)交易數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)分析和機(jī)器學(xué)習(xí)，還能綜合來自多個(gè)Aurora數(shù)據(jù)庫的數(shù)據(jù)見解。

　　此外，亞馬遜云科技數(shù)據(jù)服務(wù)可以與外部數(shù)據(jù)庫實(shí)現(xiàn)Zero的集成。

　　讓數(shù)據(jù)實(shí)現(xiàn)一體化融合，將其數(shù)據(jù)庫、數(shù)據(jù)服務(wù)底層打通，由此，數(shù)據(jù)就實(shí)現(xiàn)了「無感知」流動。

　　另外，亞馬遜云科技提出了敏感數(shù)據(jù)保護(hù)方案——Amazon DataZone。

　　它使用內(nèi)置治理的統(tǒng)一平臺，能夠跨組織邊界解鎖數(shù)據(jù)價(jià)值。

　　它支持整個(gè)集團(tuán)的數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)、管理跨部門的訪問和使用生命周期，對數(shù)據(jù)的共享方式和授權(quán)人進(jìn)行全面的控制和知曉審計(jì)的能力。

　　在以往，數(shù)據(jù)協(xié)作過程中，往往存在著重重困難。

　　比如指標(biāo)定義不一致、可用數(shù)據(jù)難發(fā)現(xiàn)、數(shù)據(jù)權(quán)限難管理等。

　　通過Amazon DataZone，開發(fā)者和業(yè)務(wù)人員可以通過清晰指標(biāo)的定義進(jìn)行數(shù)據(jù)分析，開發(fā)者可以放心使用目錄管理中的數(shù)據(jù)，還能在同一個(gè)平臺上對數(shù)據(jù)進(jìn)行可視化的訂閱和授權(quán)。

　　這樣，以上困難就都一一解決了。

　　而賦予Amazon DataZone關(guān)鍵能力的，就是可信賴數(shù)據(jù)集，和簡化數(shù)據(jù)訪問。

　　有了可信賴數(shù)據(jù)集，就可以對數(shù)據(jù)進(jìn)行目錄化，找到和發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)。

　　而有了簡化數(shù)據(jù)訪問，終端用戶就可以導(dǎo)航到Amazon DataZone的數(shù)據(jù)門戶，并選擇一個(gè)項(xiàng)目，來瀏覽他們的數(shù)據(jù)資產(chǎn)。

　　拉美最大的私營金融機(jī)構(gòu)伊塔烏聯(lián)合銀行，就在使用Amazon DataZone進(jìn)行簡化數(shù)據(jù)治理。

　　數(shù)據(jù)安全與合規(guī)是重中之重

　　數(shù)據(jù)安全與合規(guī)，貫穿了從模型訓(xùn)練、到微調(diào)，再到部署的整個(gè)過程，是重中之重。

　　LLM的火爆，雖然促進(jìn)了眾多生成式AI的繁榮，卻也同時(shí)帶來許多新的安全挑戰(zhàn)。

　　提示注入、數(shù)據(jù)泄漏、過度依賴LLM生成的內(nèi)容、訓(xùn)練數(shù)據(jù)污染等問題，林林總總防不勝防。

　　尤其是，通用模型使用少量的私有數(shù)據(jù)集自定義，就可以執(zhí)行面向特定領(lǐng)域的任務(wù)。這個(gè)過程中，私有數(shù)據(jù)集的安全性和保密性，顯然極為重要。

　　那么，我們該如何保護(hù)數(shù)據(jù)隱私，讓數(shù)據(jù)更安全呢?

　　首先，Amazon Bedrock服務(wù)，就提供了數(shù)據(jù)隱私保護(hù)，嚴(yán)格做到了「您的數(shù)據(jù)由您自己控制」。

　　Amazon Bedrock服務(wù)后端實(shí)現(xiàn)的架構(gòu)

　　它保證了客戶的數(shù)據(jù)不會被用于訓(xùn)練Amazon Titan模型，也不會被共享給其他基礎(chǔ)模型提供商。

　　客戶的數(shù)據(jù)(提示詞、響應(yīng)、微調(diào)模型)是按用戶隔離的，會被保留在相應(yīng)的地理區(qū)域。

　　而且，客戶在Amazon Bedrock中的數(shù)據(jù)是被加密傳輸和存儲的，可以使用自帶的密鑰。

　　其次，Amazon DataZone可以保護(hù)數(shù)據(jù)在不同賬號之間安全共享。

　　它可以保證跨組織的數(shù)據(jù)治理，確保授權(quán)的用戶以授權(quán)的目的，訪問被授權(quán)的數(shù)據(jù)。

　　在工作流的發(fā)布與訂閱模式、數(shù)據(jù)的授權(quán)、通過數(shù)據(jù)項(xiàng)目和域來訪問數(shù)據(jù)、基于實(shí)際使用量的計(jì)費(fèi)、組織結(jié)構(gòu)的復(fù)制、與API的集成商，它都保證了數(shù)據(jù)的安全。

　　全新生成式BI誕生

　　對于許多企業(yè)來說，都希望通過數(shù)據(jù)驅(qū)動業(yè)務(wù)，形成數(shù)據(jù)飛輪。

　　只有數(shù)據(jù)被充分利用和挖掘，才能發(fā)揮出巨大的商業(yè)價(jià)值。

　　舉個(gè)例子，如果銷售團(tuán)隊(duì)能更好地了解從免費(fèi)賬戶到付費(fèi)賬戶的轉(zhuǎn)化率，他們就能優(yōu)化營銷和銷售計(jì)劃，從而增加收入。

　　但是，理解數(shù)據(jù)需要花費(fèi)大量的時(shí)間、精力和知識。如何在海量數(shù)據(jù)中完成分析，并實(shí)現(xiàn)可視化，對于一個(gè)企業(yè)來說至關(guān)重要。

　　尤其是，對于那些不懂底層數(shù)據(jù)邏輯，以及沒有任何代碼基礎(chǔ)的企業(yè)用戶。

　　當(dāng)前，業(yè)界常見解決方案是——BI工具，解決了大數(shù)據(jù)「最后一公里」的問題。

　　但是，在生成式AI爆發(fā)的當(dāng)下，如何利用最新技術(shù)幫助企業(yè)釋放數(shù)據(jù)價(jià)值，做出商業(yè)決策?

　　亞馬遜云科技在自家的BI工具——Amazon QuickSight，推出了生成式BI功能。

　　通過將Amazon Quicksight的功能與Amazon Bedrock提供的大語言模型功能相結(jié)合，將其稱之為生成式BI。

　　現(xiàn)在，企業(yè)用戶中任何一個(gè)人都可以通過自然語言的提問，了解數(shù)據(jù)。

　　甚至，業(yè)務(wù)分析師還可以使用自然語言在幾秒鐘內(nèi)快速編寫和微調(diào)視覺效果，并將其添加到儀表板中。

　　無需學(xué)習(xí)語法，便可直接使用自然語言創(chuàng)建新的計(jì)算。

　　現(xiàn)在，創(chuàng)建一個(gè)新的儀表板或計(jì)算只需問幾個(gè)問題即可，非常簡單。

　　另外，業(yè)務(wù)用戶還可以使用自然語言提示來生成分析報(bào)告，或在Amazon Quicksight中對其數(shù)據(jù)進(jìn)行可視化演示。

　　只需用文字鍵入故事描述，就可以使用相關(guān)儀表板中的數(shù)據(jù)，創(chuàng)建你想要的效果。

　　比如可以讓其生成對亞馬遜云科技免費(fèi)試用賬號最感興趣的客戶分類報(bào)告，在報(bào)告生成后，他們可以根據(jù)需要對其進(jìn)行修改，并與業(yè)務(wù)團(tuán)隊(duì)共享。

　　加速生成式AI技術(shù)革命

　　構(gòu)建生成式AI應(yīng)用，充滿了挑戰(zhàn)性。

　　這個(gè)過程中，涉及到接入和管理多家基礎(chǔ)模型，還要連接不同的數(shù)據(jù)源，數(shù)據(jù)隱私和安全性需要保證。

　　金山辦公的WPS AI，成功將大語言模型的能力全面引入了產(chǎn)品。

　　而背后的功臣之一，就是亞馬遜云科技。

　　客戶的數(shù)據(jù)隱私和安全，一直是WPS的第一優(yōu)先級。

　　構(gòu)建各種AI的過程中，亞馬遜云科技不會使用客戶數(shù)據(jù)來改進(jìn)模型，也不會將客戶數(shù)據(jù)與他人共享。客戶數(shù)據(jù)均保留在該客戶所在的區(qū)域中。

　　因此，Amazon Bedrock成功地助力WPS，加速了各種生成式AI的構(gòu)建。它支持的領(lǐng)先大語言模型，在多個(gè)文字處理場景都符合金山辦公的需求。

　　通過亞馬遜云科技的技術(shù)，西門子也解決了諸多業(yè)務(wù)難題。

　　此前，西門子中國IT面對的難題有，企業(yè)內(nèi)部信息分散、數(shù)據(jù)資料增長迅速、數(shù)據(jù)信息你傳遞能力不足等等。

　　對此，亞馬遜云科技基于西門子數(shù)據(jù)(如西門子的產(chǎn)品和解決方案)，開發(fā)了一款智能回答助手——小禹。

　　它是西門子中國業(yè)務(wù)知識一體化的解決方案，部署在西門子安全環(huán)境中。

　　除了GPT本身擁有的龐大知識庫外，小禹還集成了西門子獨(dú)特的知識系統(tǒng)，如西門子的各種產(chǎn)品和服務(wù)、平臺和工具、內(nèi)部流程等。

　　它能夠及時(shí)響應(yīng)，自動提取知識，快速定位內(nèi)容(比如產(chǎn)品描述、用戶手冊、技術(shù)規(guī)格、營銷材料、常見問題解答、法規(guī)等)。

　　它既省時(shí)，又減少了人工維護(hù)成本，還增加了信息透明度和知識共享。

　　從2023年初項(xiàng)目立項(xiàng)，到9月手機(jī)版發(fā)布，小禹持續(xù)在各個(gè)領(lǐng)域運(yùn)用生成式AI能力，加速了西門子中國業(yè)務(wù)的發(fā)展。

　　在亞馬遜云科技的助力之下，各大企業(yè)的生成式AI技術(shù)一定會繼續(xù)蓬勃發(fā)展，發(fā)生更多革命性變化。

　　生成式AI帶來的生產(chǎn)力提高和新用例，會給全球經(jīng)濟(jì)帶來巨大影響。

　　肉眼可見的是，這個(gè)時(shí)間點(diǎn)正在加速到來。