利用Amazon Bedrock提升员工生产力

重要摘要

本文介绍如何使用Amazon Bedrock和生成性人工智能来提升员工生产力，通过自动化文书作业，使团队能够将重心放在创造性工作上。我们将探索一个AI助手范例，详细说明其功能和架构，并讨论如何有效运用这些技术加速创新与提高效率。

生成性AI助手范例

员工生产力生成AI助手范例是一个实用的AI解决方案，旨在简化文书撰写任务，帮助团队专注于创造性而非重复性的内容创建。这一工具基于AWS技术构建，如AWS Lambda、Amazon API Gateway和Amazon DynamoDB，自动生成可自定义的模板，支持文本和图像输入。使用来自Amazon Bedrock的生成性AI模型，如Anthropic的Claude 3，这为生成高质量内容提供了一个可扩展、安全、有效的解决方案。无论你是AI新手还是有经验的使用者，这个简化的界面都可以让你迅速利用此示例代码，提升团队的写作能力，让他们能专注于更有价值的任务。

透过使用Amazon Bedrock和在AWS上的生成性AI，企业可以加快创新周期，开启新的商业机会，并交付由最新的生成性AI技术驱动的创新解决方案，同时保持高标准的安全性、可扩展性和运营效率。

AWS的生成性AI分层架构

AWS采用分层的生成性AI方法，提供了涵盖训练和推断的基础设施、大型语言模型LLM及其他基础模型的构建工具和应用。AWS提供高级基础设施，例如图形处理单元GPU、AWS Trainium、AWS Inferentia和Amazon SageMaker，以及用于高效模型训练和推断的惠农环境。这一方法的中间层是Amazon Bedrock，提供管理服务，让用户能选择业界领先的模型，并根据自有数据进行定制。

生成AI助手的关键功能

在这一部分，我们将探讨员工生产力生成AI助手范例的关键功能及其控制台选项。

Playground介面

Playground页面设计用于与Anthropic的Claude语言模型进行互动。通过这一功能，使用者可以请求生成关于纽约市的诗，模型的回应会即时返回给用户。整个过程包括：

当AI模型处理请求并生成诗歌时，文本会即时流式传回输出栏，让用户可以逐字或逐行地观察文本生成的过程。

自定义模板

模板页面列出了多个预设的范本，例如面试问题制作器、视角变换提示、语法精灵及时态变换提示。用户可以创建名为Product Naming Pro的模板，透过下列步骤进行设置：

使用者还可以为模板界面设置公开或私密的可见选项，以控制模板的访问权限。

活动页面

在活动页面中，用户可以选择提示模板以根据给定输入生成输出。在这一页面，使用者可以直接输入产品描述及相关关键词，然后提交以获取生成的产品名称建议，例如听筒的名称，例如SoundScape Voyager和AudioOasis Nomad。

历史记录

历史页面显示了应用内互动和活动的日志记录，包括在Playground和活动页面所做请求的记录。用户可以回顾全过程并管理过去的互动，维护安全性和隐私，确保没有其他用户可以访问个人数据。

解决方案总览

员工生产力生成AI助手范例基于AWS无伺服器技术构建，确保可扩展性、高可用性和安全性。其生成能力主要源自于Amazon Bedrock的AI模型，能够快速提供量身定制的高质量内容。

系统架构

以下是解决方案架构的示意图：

部署解决方案的步骤

要部署并使用此应用，请执行以下步骤：

bash git clone https//githubcom/awssamples/improveemployeeproductivityusinggenai

如需了解更多部署过程及相关费用估算，请查阅本文的后续部分。

总结

员工生产力生成AI助手范例是一个面向未来的示例代码，应用生成AI技术自动化重复性文书任务，解放出更多资源专注于更具意义的工作。其核心受益于Amazon Bedrock的支持，为用户提供简单而强大的操作体验，无论是文字还是图像的输入都能得到高质量的输出。

欲了解如何利用此范例及其基础架构，请访问我们的GitHub库。使用Amazon Bedrock和生成AI，您的组织可以加速创新流程，开创商业机会，并交付安全、高效的解决方案。

关于作者

Samuel Baruffi是AWS的首席解决方案架构师，拥有超过17年的技术专业经验。他擅长云端解决方案并持有多项行业认证。

Somnath Chatterjee是AWS的高级技术客户经理，专注于指导客户实施其云解决方案，并在计算技术领域拥有专长。

Mohammed Nawaz Shaikh是AWS的技术客户经理，对于帮助客户制定AWS策略充满热情，并参与了多项技术社群活动。

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