re:Invent 2023 Amazon Q 初体验

re:Invent
Amazon Q
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## 前言     亚马逊云科技在2023 re:Invent 全球大会上宣布推出 [Amazon Q](https://aws.amazon.com/cn/q/?trk=cndc-detail) , 在主题演讲中,亚马逊云科技 CEO Adam Selipsky 将其描述为能够“轻松聊天、生成内容和采取行动”,“一种新型的生成式人工智能助手,旨在工作中为你提供帮助”。 Selipsky说,考虑到这个聊天机器人的对话特性,Q 这个名字来源于“问题”( question )这个词。这也是对詹姆斯·邦德小说中角色 Q 和《星际迷航》中强大人物的模仿。 ![image.png](https://dev-media.amazoncloud.cn/061856f2073c42f7b655e5e597ddbb82_image.png "image.png") > [Amazon Q](https://aws.amazon.com/cn/q/?trk=cndc-detail) 专注于工作场所,而不是面向消费者。它旨在帮助员工完成日常任务,例如总结文档、填写内部文件以及回答有关公司政策的问题。[Amazon Q](https://aws.amazon.com/cn/q/?trk=cndc-detail) 将与其他企业聊天机器人竞争,包括微软 Copilot 、谷歌 Duet AI 和 ChatGPT Enterprise。 看介绍和用途,[Amazon Q](https://aws.amazon.com/cn/q/?trk=cndc-detail) 想做企业用户的生意,个人用户还是不挣钱啊,据说微软他们那用户量高达 150 万的 AI 编程工具 GitHub Copilot,平均每个月在每个用户身上都要倒贴 20 美元,最高能达 80 美元。亚马逊从企业用户着手,思路还是不错滴,下面就好好体验一下,看看这个 " Q " 能不能重塑我的工作方式😂 ## 一、Amazon Q 聊天功能初体验 ### 1. 如何体验 Amazon Q 输入 [https://aws.amazon.com/q?trk=cndc-detail](https://link.segmentfault.com/?enc=Ax5J6xjcfS5cLR0NFbm9ow%3D%3D.s93Gis2MnSuS4UovpW8o0Jrnt2zUxdWFFkbo0hLXHeY%3D?trk=cndc-detail),然后点击 `Get started with Amazon Q today` ![image.png](https://dev-media.amazoncloud.cn/6353736d7ef841108d77ac7738148459_image.png "image.png") 接着点击 `Get started` ![image.png](https://dev-media.amazoncloud.cn/593dbb62efb24f3b8b690ca1124dc195_image.png "image.png") 这个时候会要求登录亚马逊账号,登录账号后,在控制台右侧会有一个 [Amazon Q](https://aws.amazon.com/cn/q/?trk=cndc-detail) 的 preview 版,可以对话和亚马逊云科技相关的问题,相当于高级的搜索文档助手 ![image.png](https://dev-media.amazoncloud.cn/d8d219da3d8f46bb85d93f1b0cfff8de_image.png "image.png") ### 2. Amazon Q 文档助手的 AI 聊天能力 #### 2.1 基本对话理解能力 * 看回答提示不支持中文,对中国开发者貌似不太友好 ![image.png](https://dev-media.amazoncloud.cn/7955d2fe50a84b859fe3e2803e2b0303_image.png "image.png") * 而且从回答提示看,这个亚马逊云科技内部的回答助手目前只支持 `C++` 和 `C#` * 支持最大 1000 字符的输入,记得昨天(11.29)最开始发布的时候支持最多 200 字符 #### 2.2 技术方面回答能力 * 官方说能解答常见的错误和异常问题,先来个栈溢出 ![image.png](https://dev-media.amazoncloud.cn/644471c0693e4e2181df2312960d0a67_image.png "image.png") 看回答结果,和其他的 AI 聊天机器人大差不差,区别在于最后的 Sources ,点进去是个能访问的网页,这点做的不错,一般大模型回答的问题不太准确,辅助真实网页,至少能解决提问者的一些困惑,提问者后续去顺着这个网页的回答去找,也能有一个最终正确的方向。 * 情感解析能力,用哈姆莱特的一句话试试: ![image.png](https://dev-media.amazoncloud.cn/cef6c66c49b145729a02fbecece5ed25_image.png "image.png") * 写个算法看看,冒泡排序 ![image.png](https://dev-media.amazoncloud.cn/d68de5d3ec8844dab25f89c45eca908b_image.png "image.png") 看来算法类和涉及人类情感的问题也无法回答,只能问和亚马逊云科技相关的内容,所以控制台的 [Amazon Q](https://aws.amazon.com/cn/q/?trk=cndc-detail) 适合找文档,解决亚马逊云科技服务相关的问题,比如这个就能回答的很完善: ![image.png](https://dev-media.amazoncloud.cn/06c435765f7e4f4aa4d7c89c64583034_image.png "image.png") ## 二、Amazon Q 搞的定代码? 下面就来看看 `Amazon Q`如何"重塑"工作方式的吧 ### 2.1 Amazon Q 集成 Visual Studio Code 1. 先安装 Amazon Toolkit ![image.png](https://dev-media.amazoncloud.cn/a08a2f79618e439eb3b1c3e7ea96162d_image.png "image.png") 2. 然后登录亚马逊云科技账号,接着就能在前端代码中使用 [Amazon Q](https://aws.amazon.com/cn/q/?trk=cndc-detail) 了 ![image.png](https://dev-media.amazoncloud.cn/e9a3501c13d24730955f3320ea74210c_image.png "image.png") 3. 具体能干哪些事? 4. 解释工作区的代码:选中代码部分,然后在 chat 对话框中输入描述信息,就能描述所选中代码的内容 ![image.png](https://dev-media.amazoncloud.cn/0381581bbd404960a3cfdf86218f1527_image.png "image.png") * 用对应的代码语言来写算法:除了提供代码的解释,还会提供一个相关算法的博文网址链接 ![image.png](https://dev-media.amazoncloud.cn/9cd0b45a72a24191952a4af53eb55532_image.png "image.png") * 看看能不能利用 Vue 写前端功能:这个代码实际上还是需要修改,没法直接用。。。 ![image.png](https://dev-media.amazoncloud.cn/39459fb74cea426b929da541c104caa1_image.png "image.png") 下面来看看在 Java 上面的使用咋样 ### 2.2 Amazon Q 集成 IntelliJ IDEA 1. 在 plugin market 搜索 Amazon Toolkit ![image.png](https://dev-media.amazoncloud.cn/2ec57dbf38924a58894b6b9e49899d6c_image.png "image.png") 2. 安装完成后就会在左侧任务栏中看到亚马逊的标志,点击后就能找到 [Amazon Q](https://aws.amazon.com/cn/q/?trk=cndc-detail) 了 ![image.png](https://dev-media.amazoncloud.cn/7bfea56fb01844dd93fb2b477215a59e_image.png "image.png") 集成的最大输入字符是 4000,基本上能满足输入需求,再来看看基本的代码辅助功能: * 解释 Java 代码: ![image.png](https://dev-media.amazoncloud.cn/326bc947a3bf47f8bc23d282c0aa3b6a_image.png "image.png") * 写个算法看看: ![image.png](https://dev-media.amazoncloud.cn/cb3de2b1eeec4b0e9f355e2df6c73ab9_image.png "image.png") 哈哈哈,出现问题了,看来刚发布,还需要优化一下啊 ## 小结     整体来说,回答的效果不如 GPT-3.5 ,日常代码辅助不如 Copliot 。如果说只针对企业用户,对于企业内部的数据集进行模型微调,当成一个文档助手还是不错的。 > 本文参与了[「构」向云端 | 亚马逊云科技 x 思否 2023 re:Invent 构建者征文大赛](https://segmentfault.com/a/1190000044413526?trk=cndc-detail),欢迎正在阅读的你也加入。 > 授权声明:本篇文章授权活动官方亚马逊云科技文章转发、改写权,包括不限于在 Developer Centre ,知乎,自媒体平台,第三方开发者媒体等亚马逊云科技官方渠道
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