亞馬遜（Amazon）旗下 Amazon Web Services（AWS）在 2023 re:Invent 全球大會上宣布推出 Amazon Q，這是一種新型的生成式 AI 助理，專門用於滿足辦公需求，且可以根據客戶業務進行訂製。基於客戶自身的資訊儲存庫、程式碼和企業系統，客戶可以快速獲得複雜問題的相關答案、生成內容並採取行動。Amazon Q 為員工提供資訊和建議，幫助簡化任務、加速決策及解決問題，並激發創意和企業創新。Amazon Q 是為了滿足企業級客戶嚴格要求而特別打造，可以根據企業既有的人員、角色和權限對每個用戶交互進行客製化。此外，沒有任何客戶內容會被用於訓練 Amazon Q 的底層模型。不論是在協助客戶用 AWS 服務進行程式開發、連接內部資料和系統，還是運用 AWS 工具實現商業智慧（Business Intelligence，BI）、客服中心和供應鏈管理，Amazon Q 都是良好的生成式 AI 助理，能夠幫助各個行業、各種規模的企業安全地使用生成式 AI。Amazon Q 已向客戶提供預覽版，Amazon Connect 中的 Amazon Q 已正式推出，AWS Supply Chain 中的 Amazon Q 即將推出。欲了解有關 Amazon Q 的更多資訊，請至：aws.amazon.com/q。
AWS 資料庫、資料分析和機器學習全球副總裁 Swami Sivasubramanian 表示：「生成式 AI 有潛力推動技術變革，進而重塑人們的一切行為模式，無論是資訊搜尋，還是以全新的方式編寫和建構應用程式。AWS 在生成式 AI 三層堆疊包括專門建構的基礎設施、工具和應用程式，每一層都提供解決方案幫助客戶更好地運用生成式 AI。AWS 的初衷和原則便是讓複雜、昂貴的技術能被各種規模和擁有不同技術能力的客戶使用，降低技術應用的門檻，並從一開始就秉持資料優先的原則和內建企業級安全和隱私保障。無論客戶是在 AWS 上進行建構、使用內部資料和系統，還是應用一系列資料和業務應用程式，Amazon Q 都能提供強大的生成式 AI 的支援。Amazon Q 是我們生成式 AI 堆疊應用層的強大服務，為每個企業都開拓了新的可能性。」
生成式 AI 聊天應用程式激發了人們的想像空間，但還不能作為解決方案應用在工作中。具體來說，這些聊天應用程式不了解企業的業務、資料、客戶、營運和員工，例如員工的工作、與什麼人互動、應用什麼資訊以及有什麼權限。此外，這些聊天應用程式也沒有設計企業所需的安全和隱私功能，無法保障員工在工作中能安全使用。企業不得不在建構 AI 助理後，再新增這些功能，這遠不如在設計之初就將安全性納入考量。這就是 AWS 打造 Amazon Q 的原因，期望客戶讓每位員工充分發揮生成式 AI 的優勢。
Amazon Q是客戶在AWS上建構、部署和操作應用程式及工作負載的專家
如今，開發者和 IT 人員需要跟上最新的技術發展，快速設計和完成新功能，管理應用程式和工作負載端到端的生命週期，並在維護既有產品和建構新功能之間的優先順序取得平衡。這些都需要開發者和 IT 人員大量投入，分散了他們的專注力。無論是想回答一個簡單的問題（例如某個特定功能如何工作），還是一個專業的問題（例如為工作負載尋找最佳的 Amazon EC2 實例），客戶都需要花費大量時間閱讀技術文檔、查看公共論壇、與同事交流。應用程式啟動並運行後，客戶也需要投入額外的時間和資源來維護，例如對網路連線問題進行故障排除，需要客戶快速診斷問題，確保資源之間正確連接，並檢查網路配置的詳細資訊，有時甚至可能沒有團隊成員的指導或幫忙。在整合式開發環境（IDE）中，接手專案的開發者必須花時間研究以前編寫的程式碼，以了解底層程式設計邏輯。無論什麼專案，開發者都需要不斷排除錯誤、編寫測試、優化程式碼，這讓他們沒有時間建構新功能。在這些步驟中，開發者和 IT 人員時而查看 AWS 管理主控台，時而閱讀技術文檔，時而在 IDE 中編寫程式碼，時而與同事交流，沒有一個統一的來源來回答各個步驟中遇到的問題。
Amazon Q 由 AWS 積累了 17 年的知識和經驗訓練而成，改變了開發者和 IT 人員在 AWS 上建構、部署、維護應用程式及工作負載的方式。客戶可以透過 AWS 管理主控台、文檔頁面、IDE、Slack 或其他合作廠商的對話應用程式使用 Amazon Q。Amazon Q 是 AWS 完善架構框架、最佳實踐、文檔和解決方案使用模式的專家，使客戶能夠更輕鬆地探索新服務和功能、學習不熟悉的技術、建構解決方案、發現問題、升級應用程式等，而且能夠更快上手。客戶可以詢問 AWS 產品相關問題（例如什麼是Amazon Bedrock代理功能？），搜尋 AWS 服務的運作方式（如 Amazon DynamoDB 表擴展的極限是什麼？），尋找架構解決方案的最佳方式（如建構事件驅動架構的最佳實踐是什麼？）或辨別滿足特定需求的最佳服務（如在 AWS 上建構 Web 應用程式有哪些方法？），這些都能夠獲得明確的指導和解答，Amazon Q 會給予確切答案並列出引用出處。客戶可以追問任何問題，都能獲得完整的答案，找到工作負載的最佳選項，獲得基本操作步驟的指導，並立即開始建構。客戶也可以使用 Amazon Q 為工作負載選擇最佳 EC2 實例，客戶可以指示「幫我找到合適的 EC2 實例，為我的遊戲應用程式部署具有最高效能的影片程式碼工作負載。」Amazon Q 將提供一系列實例以及使用每個實例的原因。如果要排除 EC2 或 Amazon Simple Storage Service (Amazon S3) 配置錯誤等問題，客戶只需在 AWS 控制台按下「Amazon Q 除錯」按鈕即可讓 Amazon Q 找到錯誤並提出修復建議。客戶還可以透過詢問「為什麼我無法從筆記型電腦連接到我的 EC2 實例？」等問題來排除網路問題。Amazon Q 將分析客戶的端到端網路配置並提供診斷（如該實例似乎處在私有次級網路中，因此需要建立公共訪問）。
客戶透過 Amazon CodeWhisperer 的 IDE 也可以使用 Amazon Q。Amazon Q 已經結合建構軟體的專業知識與對客戶程式碼的理解，開發者可以透過問問題使用 Amazon Q 解釋具體的程式設計邏輯（例如向我提供此應用程式的功能及其工作原理的描述），Amazon Q 將提供程式碼使用哪些服務以及不同功能的詳細資訊（例如此應用程式正在建構一個工單支援系統，應用了 Python Flask 和 AWS Lambda），並描述應用程式的核心功能、運作方式等。Amazon Q 還可以幫助開發人員調整、測試和優化程式碼。開發人員只需指示 Amazon Q（例如優化我選擇的 DynamoDB 查詢），Amazon Q 會用自然語言提供建議，並附上開發人員可以一鍵應用的程式碼。
此外，Amazon Q 使開發者能夠運用強大的功能來解決常見的挑戰，進一步簡化和加速應用程式開發。如果開發者想要在應用程式增加新功能，需要耗時擬定計畫、思考程式設計邏輯、編寫程式碼和測試、將其整合到應用程式中、在數千行程式碼中修修補補。借助 Amazon Q 的快速開發功能，開發者可以獲得指導和幫助，並自動化大部分的端到端流程。首先，開發者只需用幾句話向 Amazon Q 描述想要的功能，Amazon Q 就能擬定計畫、編寫程式碼，並在程式碼庫中進行所有必要的更新，而開發者只需查看建議、提出問題、進行調整並批准更新。客戶也可以在 Amazon CodeCatalyst 中使用此功能，只需提出問題與功能描述，簡單的操作即可將其從 Amazon CodeCatalyst 傳送給 Amazon Q。然後，Amazon Q 便會執行相同的規劃、生成程式碼和整合功能的流程，自動擬定更新需求並請求批准。
Amazon Q是客戶業務的專家
企業的大量資料分布在多個文檔、系統和應用程式中。從財務、人力資源、市場推廣到銷售，員工每週都會花費數小時搜尋內部資訊、拼湊分析報告、撰寫報表、製作簡報，並針對不同客戶或受眾調整內容。生成式 AI 可以幫助處理這些工作，但目前可用的通用解決方案沒有連接內部資源，且不了解公司的現有人員、角色和權限，也就不能確定員工能存取哪些資料。公開可用的解決方案還可能使用輸入和輸出的資料進行訓練，導致公司面臨安全和隱私的風險。為此，一些企業徹底禁止這些解決方案。雖然部分生成式 AI 解決方案在設計之初就與一些特定的工具配合使用，但也僅能與這些工具合作，並且不能擴展到企業的所有系統和應用程式。基於這些障礙，員工無法充分發揮生成式AI的潛力。
客戶可以透過 Amazon Q 連接業務資料、資訊和系統，使任何企業都可以打造服務自己業務的生成式 AI 助理。此 AI 助理可以為員工提供量身訂製的對話、解決問題、生成內容並採取相關行動。Amazon Q 內建 40 多個熱門資料來源的連接器，包括 Amazon S3、Dropbox、Confluence、Google Drive、Microsoft 365、Salesforce、Service Now 和 Zendesk，以及提供自訂連接器的選項。連接的內部知識庫和應用程式可以幫助員工集思廣益、整合資訊。當 Amazon Q 整合所有連接的資訊，客戶準備部署自己的助理時，Amazon Q 會生成一個網路應用程式，讓員工透過現有的身份驗證系統使用。Amazon Q 使用身份驗證系統來理解使用者、職責以及系統權限，因此員工可以詢問詳細的問題，並僅獲得有權查看的資料。員工可以詢問 Amazon Q 以往需要在不同資料來源中搜尋的事情（例如最新的 logo 使用指南是什麼？），Amazon Q 將整合相關內容，分享答案和來源。Amazon Q 也可以簡化日常交流，幫助員工進行如生成部落格文章、摘要文檔、草擬電子郵件和設計會議議程等任務。員工還可以使用 Amazon Q 在 Jira、Salesforce、ServiceNow 和 Zendesk 等熱門系統中完成任務。例如，員工可以指示 Amazon Q 在 Jira 中打開一個工作項目或在 Salesforce 中建立一個案例。
Amazon Q 提供的答案和洞察準確且忠於客戶提供的資料和知識庫，客戶可以使用額外的控制來限制主題或資料來源，並使用關鍵字過濾問題和最終答案，管理員還可以將特定的回應限制給特定的員工。例如，可以設定 Amazon Q 只對安全團隊的安全相關問題進行回應，或者只從公司的內部索引中提取與人員相關的答案。
