专家组探讨了生成性人工智能如何改变软件开发及其生命周期（SDLC）的问题。据杰克解释，技能正从传统数据科学转向更侧重于提示工程，以便为大语言模型提供更详细的指令。如今，数据工程师专注于知识嵌入和向量数据库领域，以支持生成性人工智能的混合搜索。斯科特强调了组建高效团队的重要性，以建立信任并评估生产力增长。奥斯马指出，生成性人工智能如何实现快速原型设计，以吸引用户并加快交付过程。专家组认为，治理对于让

本文主要介绍了一种名为Amazon Bedrock的新型代理功能，该功能旨在帮助用户轻松构建和扩展人工智能应用程序。通过使用这种代理，软件开发人员可以将其任务分解成一系列协调一致的步骤，并实现与API和数据库的自动化交互。以下是一些关于此功能的详细描述和优势。首先，代理的主要优势在于它简化了提示工程的复杂过程。开发者只需提供自然语言指令，Bedrock便会自动处理思想链并生成优化后的提示，从而降低

日立风险投资公司正在开发一种一体化的解决方案，该方案包含三个关键部分：语义数据层（用于统一数据访问）、高性能模型训练硬件（以提高效率）以及NLP接口（用于创建"伙伴"AI代理）。这一解决方案旨在让领域专家能够利用生成性人工智能的力量。客户们正将生成性人工智能应用于客户体验优化、企业转型和创新收入渠道的开发。这些应用主要包括提示工程设计、公共模型的微调以及定制模型的构建。底层的AI模型进一步提升了生

SageMaker Canvas是由亚马逊云科技服务如Amazon Comprehend和Amazon Rekognition驱动的即插即用平台。用户可以携带自己的数据并生成预测，无需从头构建模型。Canvas支持业务用户和机器学习专家的协作。业务用户可以在Canvas中构建模型，并与SageMaker Studio中的机器学习工程师共享。此外，Canvas还允许查看训练过程中生成的模型代码。Ca

该视频探讨了Cognizant公司在实施生成性人工智能策略方面的实践，主讲人包括Naveen Sharma、Phil Walker和Nick Wills。Sharma详细介绍了Cognizant公司在收集员工意见以寻找具有重大影响的AI应用过程中的操作。他们设立了一个网络化的工作室，让客户能够学习并进行实验。Walker阐述了Cognizant公司如何运用亚马逊云科技服务（例如Bedrock和Sa

生成性人工智能正在改变企业和客户互动的方式，如今，92%的财富500强企业都在采用这种技术。然而，尽管预训练模型能够从公共数据中生成吸引人的内容，但要将其定制为贵公司的需求，还需要私人数据。面临的挑战是将各种数据资产整合到统一的平台上，同时避免敏感信息的泄露。为了解决这个问题，一种集成数据平台的解决方案应运而生，该平台可以连接贵公司现有的数据库和管道，实现数据的实时重塑和聚合。这样，提示工程就可以

亚马逊云科技的Step Functions工作流工作室提供了一种可视化的、低代码的方式来创建工作流。通过使用拖放界面，用户可以轻松地以图形方式设计工作流程并对其进行修改。超过200个服务和9000个API可以通过将它们如Lambda和EventBridge等常见操作拖放到画布上来添加到工作流中。优化的集成简化了与诸如DynamoDB等服务建立连接的过程。工作流作为背后的Amazon States

约翰·贝克（John Baker）和尼古拉斯·马鲁尔（Nicholas Marull）来自亚马逊云科技（Amazon Web Services）的Bedrock和Anthropic团队，他们分享了关于大型语言模型（LLM）的一些提示工程最佳实践。首先，贝克概述了一些基本的提示工程技巧，如使用人物角色和示例来引导LLM产生预期的回应。接着，他介绍了更先进的方法，如思考链提示以引导推理，以及将响应基于

例如，虚拟助手这类的生成性人工智能可以自动化执行一些日常的安全任务，如撰写报告，从而提高工作效率并加快决策进程。这使得安全团队能够将更多精力投入到更有价值的工作中。通过运用提示工程和技术，如检索增强生成（RAG）等方法，可以降低出现错误的可能性。RAG技术可以为AI提供相关的背景文档，帮助其更好地理解上下文。虚拟助手的系统架构采用了亚马逊云科技（Amazon Web Services）的Lambd

SageMaker Canvas是由亚马逊云科技服务如Amazon Comprehend和Amazon Rekognition驱动的即插即用平台。用户可以携带自己的数据并生成预测，无需从头构建模型。Canvas支持业务用户和机器学习专家的协作。业务用户可以在Canvas中构建模型，并与SageMaker Studio中的机器学习工程师共享。此外，Canvas还允许查看训练过程中生成的模型代码。Ca