在今年的Amazon re:Invent大会上，亚马逊云科技展示了其在生成式AI领域的最新进展，其中Amazon SageMaker、Amazon Bedrock和Amazon Q成为焦点。
Amazon SageMaker作为构建、训练和部署ML模型的首选服务，迎来了多项训练功能的加速升级。Amazon SageMaker HyperPod的推出，以其先进的弹性能力和高效的计算资源管理，显著减轻了训练过程的复杂负担。灵活训练计划和任务治理功能的加入，进一步简化了模型训练计划的管理，并提高了计算资源的利用率。
Amazon Bedrock则为企业构建和扩展生成式AI应用提供了一站式解决方案。它不仅涵盖了模型选择、成本优化、延迟和准确性提升等关键能力，还新增了对StaBIlity AI模型的支持，并通过统一API访问100多个新兴和专业基础模型。Amazon Bedrock还推出了多项创新功能，如提示词缓存、提示词智能路由、数据自动化和智能防护等，进一步提升了生成式AI应用的安全性和性能。
Amazon Q则作为生成式AI助手，为开发人员和商业人员提供了强大的支持。它可以在SageMaker Canvas中通过自然语言开发ML模型，帮助经验较少的客户快速上手。同时，Amazon Q还支持Quicksight Scenarios，实现BI对复杂业务问题的自动拆解，加速商业分析。
然而，企业在面对生成式AI时仍面临一些挑战。亚马逊云科技全球服务副总裁Uwem Ukpong指出，云迁移瓶颈、数据孤岛难题和应用场景聚焦是企业采用生成式AI的三大障碍。为了解决这些问题，亚马逊云科技成立了生成式AI创新中心，并根据客户的实际需求提供不同程度的支持和服务。
Amazon Bedrock还通过新增的模型和优化功能，进一步提升了生成式AI应用的能力。例如，Amazon Kendra GenAI Index为RAG和Amazon Bedrock提供了托管检索，简化了对企业数据源的连接。同时，Amazon Bedrock Knowledge Bases还支持结构化数据检索和GraphRAG，增强了RAG对知识图谱的集成。这些功能的加入，使得Amazon Bedrock成为企业构建和扩展生成式AI应用的首选平台。
在大会期间，亚马逊云科技还展示了Amazon Q在多个场景下的应用案例。通过自然语言与Amazon Q交互，开发人员和商业人员可以更加高效地解决复杂问题，推动业务的发展和创新。
