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介绍
生成式AI，一项曾经局限于实验项目的技术，正在企业世界迅速崭露头角。公司们越来越希望利用其在各种应用中的威力，从聊天机器人到自动化内容创作。然而，挑战不仅仅在于采用这些先进系统，还在于确保其准确性和可靠性。在这方面，亚马逊最近通过AWS增强生成式AI的努力标志着业界拥抱这一技术的关键时刻。
亚马逊网络服务（AWS）最近推出了几项更新，旨在使生成式AI应用程序更易于开发，更实用，更准确。考虑到人们对AI“幻觉”的持续担忧--即AI生成错误或误导性信息的情况，这一举措非常及时。这些更新将对解决此类问题和增加企业对AI应用的信心起到重要作用。
本博客文章探讨了AWS的更新，并探讨了其影响，同时提供了生成式AI领域更广泛趋势的洞察。通过了解这些进展，企业可以更好地在其AI采用过程中导航，利用最新工具构建强大可靠的AI解决方案。
生成式AI在企业中的日益重要性
生成式AI已经从一种新奇变成了对许多企业而言的宝贵资产。其潜在应用之多令人瞩目：自动化客户服务、个性化营销、动态内容创建等等。然而，采用速度受到准确性和可靠性方面的考量制约。
幻觉问题
其中最重要的障碍之一就是“幻觉”问题。当AI模型产生不准确或无关紧要的信息时，可能会导致错误决策，破坏信任并带来合规风险。因此，确保AI系统的可靠性至关重要。
不同行业的挑战
不同行业对AI输出的误差和准确性有不同的容忍度。虽然在某些情况下小错误可能能够被原谅，但在医疗保健或金融等其他行业，风险更高。因此，在AI系统中引入行业特定的检查和平衡非常重要。
亚马逊AWS增强生成式AI的新工具
针对这些挑战，亚马逊AWS推出了几种创新功能，旨在增强生成式AI应用的可靠性和易用性。让我们详细了解这些工具。
上下文关联检查
其中一个显著功能是上下文关联检查。这种技术可以实时将AI生成的答案与源材料进行对照，确保提供的信息相关和准确。这对于需要高精度的行业非常有用，因为它使公司能够设置自己的准确度容忍度。
在亚马逊AWS的内部测试中，上下文关联检查在AI响应中成功识别和过滤掉多达75%的幻觉，这对于确保更可靠的输出是一个重大飞跃。
防护栏API
另一个值得注意的功能是防护栏API。该工具可以检查用户提示和AI模型的响应，以识别各种潜在问题。它可以根据公司的具体政策审核内容，隐藏敏感信息，过滤有害内容和阻止不良主题。这不仅确保AI输出准确，而且与组织的规范和道德标准保持一致。
在测试中，当防护栏API与上下文关联检查相结合时，可以屏蔽多达85%的不适当或无关紧要内容，提供额外的安全性和相关性。
亚马逊AWS App Studio和Amazon Q Apps
亚马逊AWS还推出了AWS App Studio并扩展了其Amazon Q Apps产品。这些工具旨在简化AI应用程序的创建。AWS App Studio使企业可以从简单的文本提示开始开发AI应用，而Amazon Q Apps为定制的AI应用程序开发提供了一个平台。这些创新使生成式AI的能力更加易于访问，即使对于拥有有限AI专业知识的组织也是如此。
整合可靠性和可用性
亚马逊AWS引入的新功能反映了AI更加可靠和易于使用的整体趋势。但是这些工具如何融入AI采用的更大叙事中呢？
案例研究：写作者的RAG方法
写作者这家AI初创公司通过将基于图形的检索增强生成（RAG）方法整合到其技术中取得了重大进展。这种技术允许进行更全面的数据分析，增强AI提供准确答案和解释推理过程的能力。这些进展突显了业界对可解释和可靠AI的共同推动。
解决用户关注点
用户信任是广泛采用AI所必需的。许多用户仍然认为AI是一个“黑匣子”，输出往往难以理解或信任。通过实施上下文关联检查和类似防护栏的API，公司可以揭示AI过程并提供更透明、可信赖的结果，从而树立用户的信任。
克服分析瘫痪
公司决定其AI战略时经常面临“分析瘫痪”问题。众多选择和涉及的高风险可能导致不知所措。提供清晰、可靠的输出并易于实施的工具可以帮助缓解这些担忧，使企业能够自信地推进其AI项目。
对企业领导者的实际影响
对于企业领导者来说，这些AI进步带来了几项实际利益。以下是他们如何有效利用这些工具：
- 设定明确的准确性标准：建立行业特定的准确性要求，并利用上下文关联检查等工具来维持这些标准。
- 实施健全的内容政策：利用防护栏API确保AI输出符合组织和监管标准。
- 简化AI应用程序开发：利用AWS App Studio和Amazon Q Apps简化开发过程，即使对于拥有有限内部AI专业知识的组织也是如此。
- 增强用户信任：透明地传达AI模型的工作方式并验证其输出，以建立用户信任和接受。
结论
亚马逊AWS对生成式AI工具的最新改进标志着AI采用中一些最重要挑战的重要进展。通过关注准确性、可用性和可靠性，亚马逊AWS正在为更多企业自信地将AI整合到运营中铺平道路。
随着生成式AI的不断发展，企业需要及时了解这些进展并相应调整其战略。亚马逊AWS引入的工具以及产业界的更广泛趋势为构建可靠、高效、透明的AI解决方案提供了坚实的基础。
通过利用这些进展，企业不仅可以提高运营效率，还可以在AI驱动的倡议中建立更大的信任和可靠性，释放创新和增长的新潜力。
常见问题
AI上下文关联检查是什么？
上下文关联检查是一种技术，通过实时对比AI生成的答案与源材料进行验证。这确保了AI模型提供的信息的相关性和准确性。
防护栏API如何提高AI可靠性？
防护栏API评估用户提示和AI响应，确保其符合公司的特定政策。它能够屏蔽敏感信息，过滤有害内容并阻止不恰当的主题。
AWS App Studio是什么，它对企业有何好处？
AWS App Studio是一个工具，允许企业根据简单的文本提示创建AI应用。它简化了开发过程，使得即使对于拥有有限内部AI专业知识的组织来说，也能够轻松实现。
为什么透明性对AI重要？
透明性通过使AI过程和输出可以理解和可靠的方式，帮助建立用户信任。它解密了AI的“黑匣子”性质，鼓励更广泛的采用。
通过及时了解和恰当利用这些工具，企业可以更有信心和成功地应对生成式AI的复杂环境。
