Der „Big Brother in Cloud Computing“ macht spät in der Nacht einen großen Schritt: In wenigen Minuten kann er eine App erstellen, indem er sich ausschließlich auf Prompt verlässt!

Wie lange dauert es jetzt, eine APP zu entwickeln?

" Cloud Computing Brother "Amazon Cloud Technology hat spät in der Nacht einen neuen Standard gesetzt –

Es dauert nur drei Schritte und ein paar Minuten und basiert ausschließlich auf natürlicher Sprache und dem Mausklick.

Man muss nicht viel sagen, zeigt es einfach!

Schritt eins: Sprechen Sie Ihre Idee aus

Wir können zunächst die Anforderungen für den Aufbau einer APP direkt in natürlicher Sprache beschreiben, zum Beispiel:

Erstellen Sie einen Antrag für mein Team und reichen Sie ihn über ein Formular zur Projektgenehmigung ein. Dieses Formular akzeptiert Details und ermöglicht dem Benutzer das Hochladen relevanter Dokumente.

Nachdem Sie einige Sekunden gewartet haben, analysiert und fasst diese KI die Anwendungsfälle, Prozesse, Schlüsselfunktionen und andere Informationen der APP basierend auf Ihren Anforderungen zusammen.

Nachdem wir bestätigt haben, dass kein Problem vorliegt, können wir unten rechts auf die Schaltfläche „APP generieren“ klicken.

Schritt 2: APP bearbeiten

In dieser visuellen Oberfläche können wir die Benutzeroberfläche, Datenobjekte, Automatisierung und andere Vorgänge bearbeiten.

Egal, ob Sie neue Elemente oder neue Seiten zur APP hinzufügen, Sie brauchen nur eine „Drag-and-Drop“-Aktion – ziehen Sie die Komponente rechts ein.

Und alle Änderungen werden automatisch in Echtzeit in der von Ihnen entwickelten APP wirksam und können jederzeit in der Vorschau angezeigt werden.

Schritt 3: Bereiten Sie sich darauf vor, „an die Arbeit zu gehen“

Nach Abschluss aller APP-Konfigurationsarbeiten können wir sie zum Testen in der Testumgebung bereitstellen.

Nach der Bestätigung können Sie online gehen und es nutzen.

Und wenn es in Zukunft Aktualisierungen von Inhalten und Funktionen gibt, ist der Vorgang derselbe wie in den obigen Schritten. Was Sie sehen, ist das, was Sie erhalten.

Das ist App Studio, eine neue Funktion, die Amazon Cloud Technology auf dem Late-Night-Gipfel in New York offiziell veröffentlicht hat.

Matt Wood, Vizepräsident für KI-Produkte bei Amazon Cloud Technology, sagte vor Ort auch:

App Studio ist der schnellste und einfachste Weg, Anwendungen zu erstellen.

△Matt Wood, Vizepräsident für KI-Produkte bei Amazon Cloud Technology

Wenn man sich jedoch die gesamte Veranstaltung von Amazon Cloud Technology ansieht, ist App Studio nur ein Teil der Neuerscheinungen.

Das intuitivste Gefühl ist, dass es voller generativer KI ist –

Anwendungsschicht, Modellschicht, Rechenleistungsschicht, alle mit neuen Aktionen.

Programmieren durch Chat

In Bezug auf die generative KI-Anwendungsschicht ist neben dem gerade erwähnten App Studio die von Amazon Cloud Technology für Unternehmen und Entwickler eingeführte Ebene die repräsentativste.

Bei der heutigen Veranstaltung zeigte sich auch die Entwicklerversion Amazon Q Developer von ihrer KI-Seite.

Bei einem gegebenen Code müssen wir jetzt nur noch in der IDE auf „Erklären“ klicken, und schon kann der Code schnell interpretiert werden.

Das Auswählen eines bestimmten Codefragments ist ebenfalls eine Klickaktion – „Reparieren“, und Sie können auch Korrekturen daran vornehmen.

Wenn Sie sich über den Code im Unklaren sind, können Sie Fragen auch in natürlicher Sprache stellen und Amazon Q Developer kann Ihre Fragen mit einem Klick beantworten.

Darüber hinaus hat Amazon Q Developer heute auch eine neue Anpassungsfunktion eingeführt.

Um es einfach auszudrücken: Entwickler können jetzt relevantere Codeempfehlungen in internen Bibliotheken, APIs, Paketen, Klassen und Methoden finden.

Wenn beispielsweise ein Programmierer in einem Finanzunternehmen eine Funktion zur Berechnung des Gesamtportfoliowerts eines Kunden schreiben möchte, muss er jetzt nur noch die Absicht in einem Kommentar beschreiben oder den Funktionsnamen eingeben (z. B. „computePortfolioValue (customerId: String)“). ).

Dann implementiert Amazon Q Developer diese Funktion mit Beispielcodevorschlägen, die aus der privaten Codebasis gelernt wurden, was eher der „Baby-Physik des Unternehmens“ entspricht.

Dadurch kommt generative KI den Anforderungen von Programmierern näher:

Personalisierteren Code generieren

Private Dokumente besser verstehen

Interne Softwarepakete beherrschen

Zahlen Programmierer also für die funktionalen Ergebnisse?

Matt Wood lieferte reale Daten über das britische BT-Unternehmen nach der Verwendung von Amazon Q Developer:

Die Code-Akzeptanzrate erreichte 37 %.

Erfolgreiche Konvertierung und Bereitstellung von mehr als 200.000 Codezeilen in der Produktionsumgebung.

Man erkennt, dass die Hemmschwelle zum Programmieren durch die generative KI der Amazon Cloud Technology gesenkt wurde.

Darüber hinaus ist Amazon Q Apps heute auch offiziell verfügbar, und Sie können problemlos eine App auf Unternehmensebene erstellen, die nur natürliche Sprache verwendet.

Amazon Bedrock: Intelligenter und sicherer

Die umfangreichen Modellfunktionen der Amazon Cloud Technology für die externe Ausgabe basieren hauptsächlich auf Amazon Bedrock auf der Modellebene.

Um es einfach zu verstehen: Amazon Bedrock ist eine Plattform, die eine Vielzahl fortschrittlicher KI-Großmodelle integriert.

Mit nur einer einzigen API können die Funktionen von mehr als 30 Modellen bereitgestellt werden, darunter Claude, Mistral, Llama, Stable Diffusion und die selbst entwickelte Titan-Serie.

Eine der aktuellen Methoden, um große Modelle intelligenter zu machen, ist Retrieval Augmented Generation (RAG). Das vorherige Amazon Bedrock unterstützte diese Funktion bereits.

Und gerade heute hat Amazon Cloud Technology weitere Aktualisierungen auf Datenebene vorgenommen –

Zusätzlich zum ursprünglichen Amazon S3 kann die aktuelle Datenquelle Daten von Webcrawlern und Dritten abrufen.

Wenn Sie beispielsweise Confluence als Datenquelle verwenden, kann der Vorgang in nur 4 einfachen Schritten abgeschlossen werden.

Beinhaltet die Angabe eines Namens und einer Beschreibung für Ihre Datenquelle, die Auswahl einer Hosting-Methode, die Eingabe einer Confluence-URL und mehr.

Nach Abschluss der Konfiguration der Confluence-Datenquelle ist es an der Zeit, die Einrichtung der Wissensdatenbank abzuschließen, indem Sie das Einbettungsmodell auswählen und den ausgewählten Vektorspeicher konfigurieren.

Aber mit der Zunahme der Datenquellen ist die Sicherheit natürlich zu einer versteckten Gefahr geworden.

Zu diesem Zweck hat Amazon Cloud Technology auch ein sichereres „Schloss“ – Guardrails – zu Amazon Bedrock hinzugefügt.

Konkret werden auf der Grundlage der ursprünglichen vier Hauptsicherheitsmaßnahmen, nämlich Themenfilter, Inhaltsfilter, Filter für vertrauliche Informationen und Wortfilter, zwei neue „Sicherheitsschrauben“ hinzugefügt:

Kontextbezogene Erdungsprüfung

ApplyGuardrail API

Der Zweck der kontextbezogenen Erdungsprüfung besteht darin, Halluzinationen in Modellantworten basierend auf Referenzquellen und Benutzerabfragen zu erkennen. Sie umfasst hauptsächlich Erdung und Relevanz. Sie kann während des Einrichtungsprozesses verwendet werden.

Der Zweck der ApplyGuardrail-API besteht darin, die Eingabeaufforderungen und Modellantworten aller Basismodelle auszuwerten, um eine zentralisierte Steuerung aller generativen KI-Anwendungen zu erreichen.

Diese Funktion ermöglicht standardisierte und konsistente Schutzmaßnahmen für alle generativen KI-Anwendungen, die mit einem benutzerdefinierten Basismodell oder einem Basismodell eines Drittanbieters erstellt wurden.

Auf diese Weise blockiert Guardrails bis zu 85 % der schädlichen Inhalte und filtert mehr als 75 % der RAG-Halluzinationsreaktionen.

Außerdem hat Amazon Cloud Technology in Bezug auf Agenten Amazon Bedrock eine neue Speicheraufbewahrungsfunktion hinzugefügt.

Einfach ausgedrückt kann diese Funktion eine Zusammenfassung der Konversation zwischen Agenten und Benutzern speichern und so ein reibungsloses adaptives Erlebnis bieten.

Dies kann bei komplexen mehrstufigen Aufgaben wie Benutzerinteraktion und Unternehmensautomatisierungslösungen eine wichtige Rolle spielen.

Bemerkenswert ist, dass der Gesprächsverlauf und der Kontext jedes Benutzers sicher unter einer eindeutigen Speicherkennung gespeichert und standardmäßig 30 Tage lang aufbewahrt werden.

Zusätzlich zum längeren Speicher wurden auch die Code-Interpretationsfunktionen von Agents on Amazon Bedrock verbessert.

Dabei geht es auch darum, komplexe Anwendungsfälle wie Datenanalyse, Datenvisualisierung, Textverarbeitung, Gleichungslösung und Optimierungsprobleme besser bewältigen zu können.

Speziell für die großen Modelle auf Amazon Bedrock hat Amazon Cloud Technology Claude 3 Haiku um eine Feinabstimmungsfunktion erweitert.

Es versteht sich, dass Anthropic diese Funktion erstmals in Amazon Bedrock eingeführt hat.

Nach der Feinabstimmung „öffnet“ sich Claude 3 Haiku nun wie folgt:

Die Klassifizierungsgenauigkeit stieg von 81,5 % auf 99,6 %, während gleichzeitig die Token pro Abfrage um 89 % reduziert wurden.

Schließlich brachte Amazon Cloud Technology auch in Sachen Rechenleistung und Energie gute Nachrichten auf der heutigen Veranstaltung:

Erreichen Sie das Ziel von 100 % erneuerbarer Energie sieben Jahre früher als geplant!

Kurz gesagt, während der gesamten Einführungsveranstaltung rund um generative KI hat Amazon Cloud Technology „mehr Geschwindigkeit, mehr Einsparungen“ erzielt.

Wie bewerten?

Erstens ist es schnell genug.

Nehmen Sie Amazon Bedrock als Beispiel. Tatsächlich ist es erst mehr als ein Jahr her, seit es im April 2023 veröffentlicht wurde, aber es hat fast alle ein oder zwei Monate eine Aktualisierungsrate beibehalten:

Juni 2023: 100 US-Dollar investiert Millionen, um ein Innovationszentrum für generative KI zu gründen.

Juli 2023: Ankündigung der Unterstützung für das neueste von Meta eingeführte Llama 2-Basismodell und Veröffentlichung von 7 neuen generativen KI-Funktionen.

September 2023: Ankündigung der strategischen Partnerschaft mit Anthropic.

November 2023: Einführung der dreischichtigen Architektur der generativen KI und Veröffentlichung des generativen KI-Assistenten auf Unternehmensebene Amazon Q.

Februar 2024: Mistral AI kommt zu Amazon Bedrock.

März 2024: Claude 3 kommt zu Amazon Bedrock.

April 2024: Amazon Bedrock bietet ein großes Upgrade – benutzerdefinierter Modellimport, Modellbewertungsfunktion ist offiziell verfügbar.

Mai 2024: Amazon Bedrock Studio-Vorschau veröffentlicht.

Besonders wenn große Top-Modelle große Updates veröffentlichen, wie zum Beispiel Claude 3, fügt Amazon Bedrock diese fast sofort hinzu.

Entsprechend haben diese Mainstream-Großmodellspieler auch Amazon Bedrock als ersten Ort für die Aktualisierung ihrer Funktionen ausgewählt, genau wie dieses Mal die neue Feinabstimmungsfunktion von Claude 3 Haiku.

Zweitens ist die Technologie stark genug.

Amazon Cloud Technology unterscheidet sich geringfügig von vielen großen Mainstream-Playern der AIGC-Ära, das heißt, es handelt sich um einen Full-Stack-Player.

Aus diesem Grund muss jede Update-Iteration den gesamten Prozess der Rechenleistungsschicht, Modellschicht und Anwendungsschicht berücksichtigen.

Dieser Version zufolge hat Amazon Cloud Technology auch mehrere Funktionen und Fähigkeiten für jede Ebene optimiert, genau wie ein Puzzle, und so das Gebiet der generativen KI ständig erweitert.

Laut den von Matt Wood veröffentlichten Daten ist die Anzahl der von Amazon Cloud Technology in der generativen KI veröffentlichten Funktionen in den letzten 18 Monaten mehr als doppelt so hoch wie die der Zweit- und Drittplatzierten zusammen.

Eine solche Menge kann als Zertifizierung der technischen Stärke bezeichnet werden.

Endlich ist der Markt ausreichend anerkannt.

Dies geht auch aus einer Reihe von Daten hervor, die von Matt Wood veröffentlicht wurden:

96 % der KI/ML-Einhornunternehmen nutzen Amazon Cloud-Technologie

2024 Forbes‘ Top 50 KI-Unternehmen, 90 % nutzen Amazon Cloud-Technologie

Mit Technologie, Stärke, Geschwindigkeit und Markt lohnt es sich, darauf zu warten, welche Überraschungen die Amazon Cloud-Technologie in der AIGC-Ära bringen wird.

– Ende –

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