## 视频
<video src="https://dev-media.amazoncloud.cn/30-LibaiGenerate/31-LiBaiRebrandingVideo/AIM222-Amazon_Lex_reshapes_CX_with_conversational_workflows_and_generative_AI-LBrebrandingWCaptionCN.mp4" class="bytemdVideo" controls="controls"></video>
## 导读
客户期望来自基于聊天和语音的虚拟代理的个性化即时响应。了解如何使用由生成式 AI 支持的 [Amazon Lex](https://aws.amazon.com/cn/lex/?trk=cndc-detail),提供自助服务客户体验。了解与 [Amazon Lex](https://aws.amazon.com/cn/lex/?trk=cndc-detail) 和 [Amazon Connect](https://aws.amazon.com/cn/connect/?trk=cndc-detail) 完全集成的平台如何帮助为员工和客户创建个性化的全渠道工作流。
## 演讲精华
<font color = "grey">以下是小编为您整理的本次演讲的精华,共800字,阅读时间大约是4分钟。如果您想进一步了解演讲内容或者观看演讲全文,请观看演讲完整视频或者下面的演讲原文。</font>
亚马逊Lex的产品经理,具有五年经验的Marcelo Silva,在一场约有500名听众的演讲开始时向大家表示欢迎。他将与[Amazon Lex](https://aws.amazon.com/cn/lex/?trk=cndc-detail)的一般经理、拥有五年以上经验的Ganesh Geller,以及洛克希德·马丁公司的研究员和首席架构师、拥有超过35年经验的Greg Doppelhower一起,向观众们介绍相关内容。
据Marcelo表示,由于大约有500人的观众可能对主题已经有了一定的了解,因此他不会详细解释生成性AI本身。相反,他希望分享一些关于如何在[Amazon Lex](https://aws.amazon.com/cn/lex/?trk=cndc-detail)中展示大型语言模型和生成性AI新功能的角度,以及洛克希德·马丁公司在过去两年里是如何利用这些功能来支持他们的用例的。
他强调,自2017年成立以来,[Amazon Lex](https://aws.amazon.com/cn/lex/?trk=cndc-detail)已经使用了数百万参数的预训练、未标记的模型。尽管它们没有现在的模型那么大,但观众已经在语言建模的发展中生活了5多年。更重要的是,Lex中使用的模型是为对话上下文量身定制的。开发者们提供的机器人定义用于针对每个特定体验对大型模型进行微调。例如,为一个酒店预订目的而构建的机器人将使用为其目的定义的意图和实体对其进行模型调整。
Marcelo概述了构建复杂对话体验的一些挑战。这些包括理解语言的细微差别和对话策略,特别是在受监管行业中进行可预测的对话管理,以及在允许一定程度上的开放式对话时控制对话路径。
他还简要介绍了Lex的关键概念,包括语句、意图、槽和履行。语句是用户的文本或语音输入。意图代表语句背后的动作或意图。槽是需要收集以履行意图的信息。履行涉及连接到后台系统以完成交易。这些功能使Lex机器人能够解释用户的目标,收集数据并采取行动。
甘尼什·盖勒,阿木森Lex部门的总经理,曾在Bedrock代理职位上工作了5年多,最近在舞台上展示了Lex的全新生成性AI功能。这些功能主要分为两大类:提高开发者效率的功能,以便更快地构建机器人;以及提高最终用户体验的功能。
为了提升开发者的效率,Lex现在提供了一种描述性的机器人构建器,可根据机器人目的的两到三句自然语言描述生成完整的机器人定义,包括意图、槽和示例语句。这可将意图创建时间从数小时或数天缩短至数分钟。此外,Lex还具备话语生成功能,能够快速为新意图生成基于1到2句话的名称和描述的话语样本。
在提高最终用户体验方面,Lex引入了基于大型语言模型的生成性AI辅助槽位解析,以便更好地解读每个槽位的值,从而实现更自然的对话输入。Lex还包含一个新的会话式[常见问题解答](https://aws.amazon.com/cn/getting-started/faq/?trk=cndc-detail)意图,可通过使用检索增强生成来总结提供的文档中相关的段落,从而回答已在定义意图之外的问题。这使得机器人能够在保持主题的同时处理更广泛的问题。
洛克希德·马丁公司的格雷格·多普霍夫尔随后介绍了过去两年里他们如何使用Lex和对话AI为高管构建一个iOS移动应用,以通过语音获取即时的项目状态更新。这提供了对关键数据的无障碍访问,以提高生产力。
格雷格详细阐述了洛克希德·马丁公司从最初的Alexa技能开始,经过2年时间发展,支持Lex在亚马逊云科技GovCloud上运行,并开发了定制的Lex应用程序的过程。该应用现已进入高管的测试阶段,并已收到积极反馈。
他分享了未来的计划,即将使用大型语言模型扩展该应用程序的功能,使高管能够询问关于制造方案的可能性问题,并从过去的合同中学习,目的是提高执行速度。
总体而言,演讲者们都强调了一点,即亚马逊Lex如何利用生成型AI和大型语言模型的进步,通过简单的描述性机器人构建器和会话式[常见问题解答](https://aws.amazon.com/cn/getting-started/faq/?trk=cndc-detail)功能,简化了复杂对话体验的开发过程。洛克希德·马丁公司还提供了实际案例,说明了如何通过Lex在内部移动应用中将关键数据语音化,从而在过去两年里提升了高管们的生产力。此次演讲展示了Lex的功能以及对话式AI和生成模型在实现更自然、更高效的人机交互方面所具有的潜力。
**下面是一些演讲现场的精彩瞬间:**
马赛洛·西尔(Marcelo Sil)是亚马逊Lex的产品经理,他介绍了自己和共同演讲者格雷格·多普霍夫(Greg Doppelhower)及珍(Gen),他们将探讨对话式人工智能的话题。
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自亚马逊云科技Lex成立以来,领导团队一直强调生成性人工智能和大型语言模型的重要性,即使在最近的AI热潮之前。
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作为一款神奇的服务,Lex为应用程序提供语音和文本界面,使用户能够与系统进行自然的对话。
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利用生成性人工智能,可以通过提示工程为特定用例创建具有定制个性的机器人。
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将大型语言模型引入亚马逊Lex不仅提供了更多的灵活性,还保持了控制。
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西尔分享了近年来亚马逊Lex的一些重大进展,包括准确性改进、简化机器人模式、多语言支持和视觉对话构建器。
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他强调了以身作则的重要性,并致力于推动组织内部的文化变革。
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## 总结
在re:Invent上,亚马逊云科技就对话式AI进行了演讲,探讨了生成性AI如何影响使用[Amazon Lex](https://aws.amazon.com/cn/lex/?trk=cndc-detail)开发客户体验的问题。演讲者首先解读了生成性AI和大型语言模型的背景,强调自2017年创立以来,Lex一直采用大型预训练模型。关键在于,这些模型需要根据专为正在构建的机器人定制的特定培训数据进行调整,以实现出色的对话式体验。
接下来,演讲内容涉及到了由生成性AI和大型语言模型支持的新Lex功能:
1. Bot Builder的自动化特性使其能从机器人目的的自然语言描述中生成交互式Schema,包括意图、槽和示例用句,从而大大加快创建Bot的过程。
2. Utterance Generator也能为指定意图生成示例用句,增强了Bot的功能。
3. 生成性AI辅助的槽解析采用了更灵活的方式匹配槽输入,如将“我,我妻子和两个孩子”解析为4位客人的槽值。
4. 会话式FAQ意图能够通过从提供的文档中检索和汇总相关信息来解决用户问题,提高Bot的回应能力。
洛克希德·马丁公司的代表随后分享了他们如何通过Lex和语音界面提供内部数据的按需访问,并表示期待借助大型语言模型进一步提升操作效率。
总之,这次演讲展示了生成性AI如何让[Amazon Lex](https://aws.amazon.com/cn/lex/?trk=cndc-detail)的对话变得更加自然,并加速了Bot的开发进程。这些新功能使得企业能够在内部和面向客户的使用场景中拓展对话式界面的应用。
## 演讲原文
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