現(xiàn)在開發(fā)一個APP需要多久?
“云計算一哥”亞馬遜云科技,深夜給出了一個新標準——
只需三步,幾分鐘,純靠自然語言和鼠標“點點點”即可。
話不多說,直接展示!
第一步:說出你的想法
我們首先可以直接用自然語言描述一下想要打造APP的需求,例如:
為我的團隊創(chuàng)建一個應(yīng)用程序,可以通過一個表單提交項目審批。這個表單將接受詳細信息,并允許用戶上傳相關(guān)文件。
靜候幾秒之后,這個AI便會根據(jù)你的需求,分析總結(jié)APP的用例、流程和關(guān)鍵特征等信息。
在確認沒問題之后,我們就可以點擊右下角的“生成APP”按鈕。
第二步:編輯APP
在這個可視化的界面中,我們可以進行編輯用戶界面、數(shù)據(jù)對象和自動化等操作。
無論是給APP添加新元素或者新頁面,都只需要一個“拖拽”的動作——把右邊的組件拉進來。
而且所有的改動都會自動在你開發(fā)的APP中實時生效,可以隨時進行預(yù)覽。
第三步:準備“上崗”
在完成所有的APP配置工作之后,我們就可以把它部署到測試環(huán)境里進行測試。
確認無誤之后,就可以上線使用了。
而且日后要是有內(nèi)容、功能上的更新,操作上也都是像上面的步驟一樣,是所見即所得的那種。
這便是亞馬遜云科技在深夜的紐約峰會上正式發(fā)布的一項新功能App Studio。
亞馬遜云科技AI產(chǎn)品副總裁Matt Wood在現(xiàn)場還表示:
App Studio是構(gòu)建應(yīng)用程序最快、最簡單的方式。
△亞馬遜云科技AI產(chǎn)品副總裁,Matt Wood
然而縱觀亞馬遜云科技的整場活動,App Studio還只是新發(fā)布中的一隅。
最為直觀的感受便是塞滿了生成式AI——
應(yīng)用層、模型層、算力層,層層都有新動作。
用聊天的方式來編程
在生成式AI應(yīng)用層方面,除了剛才提到的App Studio之外,最具代表性的,便是亞馬遜云科技面向企業(yè)和開發(fā)者推出的Amazon Q了。
而就在今天的活動上,開發(fā)者版本Amazon Q Developer也展示了它非常AI的一面。
例如給定一段代碼,我們現(xiàn)在在IDE中只需點擊“Explain”,它就能快速對代碼做解讀。
選定特定代碼片段,同樣是一個點擊的動作——“Fix”,還可以對其做修正工作。
如果有對代碼不清楚的地方,還可以用自然語言提問,Amazon Q Developer“啪的一下”就可以給你答疑解惑。
除此之外,Amazon Q Developer今天還上新了自定義(Customization)的功能。
簡單來說,就是開發(fā)者現(xiàn)在可以在內(nèi)部庫、API、包、類和方法中找到更加相關(guān)的代碼推薦了。
例如一家金融公司的程序員,要編寫一個函數(shù)來計算客戶的總投資組合價值,那么他現(xiàn)在僅需在注釋中描述意圖或鍵入函數(shù)名稱(如computePortfolioValue(customerId: String))即可。
而后Amazon Q Developer就會從私有代碼庫中學(xué)到的示例建議代碼來實現(xiàn)這個功能,是更符合“本公司寶寶體質(zhì)”的那種。
如此一來便讓生成式AI更加貼近程序員們的訴求:
- 生成更具個性化風(fēng)格的代碼
- 更加理解私有文檔
- 可以掌握內(nèi)部軟件包
那么對于這項功能的結(jié)果,程序員們買單嗎?
Matt Wood在現(xiàn)場給出了英國BT公司在使用Amazon Q Developer后的真實數(shù)據(jù):
代碼接受率達到了37%。
成功將超過20萬行的代碼轉(zhuǎn)換并部署到了生產(chǎn)環(huán)境中。
由此可見,現(xiàn)在編程這件事的門檻,已經(jīng)被亞馬遜云科技的生成式AI給打下去了。
此外,Amazon Q Apps在今天也正式可用,同樣是只需要自然語言,就可以輕松打造一個企業(yè)級App。
Amazon Bedrock:更聰明,也更安全了
亞馬遜云科技的大模型能力對外輸出,主要依靠處于模型層的Amazon Bedrock。
簡單理解,Amazon Bedrock是一個集成了多種先進AI大模型的平臺。
只需單個API,就可以提供包括Claude、Mistral、Llama、Stable Diffusion、自研Titan系列在內(nèi)的30多個模型的能力。
目前讓大模型變得更聰明的方法之一便是檢索增強生成(RAG),此前的Amazon Bedrock已然是支持這個功能的。
而就在今天,亞馬遜云科技在數(shù)據(jù)層面上做了進一步的更新——
除了可以選擇原先的Amazon S3之外,現(xiàn)在的數(shù)據(jù)源開可以pick來自Web爬蟲和第三方的數(shù)據(jù)。
例如以Confluence作為數(shù)據(jù)源為例,只需簡單的4步就可以完成操作。
包括為數(shù)據(jù)源提供名稱和描述,選擇托管方法,并輸入Confluence URL等。
在完成Confluence數(shù)據(jù)源配置后,便可以通過選擇嵌入模型并配置所選的向量存儲來完成知識庫設(shè)置了。
但隨著數(shù)據(jù)源的增多,安全,便自然而然地成為了一種隱患。
為此,亞馬遜云科技在Amazon Bedrock上還加了一把更安全的“鎖”——Guardrails。
具體而言,是在原先已有的四大安全措施,即被主題過濾器、內(nèi)容過濾器、敏感信息過濾器和單詞過濾器的基礎(chǔ)上,再新添兩道“安全栓”:
- 上下文基準檢測(Contextual grounding check)
- ApplyGuardrail API
上下文基準檢測的目的,是檢測基于參考源和用戶查詢的模型響應(yīng)中的幻覺,主要包含Grounding和Relevance,在設(shè)置過程中可以對二者的閾值做調(diào)整。
ApplyGuardrail API目的,則是評估所有基礎(chǔ)模型的輸入提示和模型響應(yīng),實現(xiàn)對所有生成式AI應(yīng)用的集中治理。
這個功能允許對使用任何自定義或第三方基礎(chǔ)模型構(gòu)建的所有生成式AI應(yīng)用程序,采用標準化和一致的保護措施。
如此一來,Guardrails起到了阻止多達85%的有害內(nèi)容、過濾超過75%的RAG幻覺響應(yīng)的作用。
除此之外,在Agents方面,亞馬遜云科技為Amazon Bedrock上新了記憶保留(Memory retention)的功能。
簡單來說,這個功能可以保留Agents與用戶對話的摘要,提供流暢的自適應(yīng)體驗。
這在復(fù)雜多步驟任務(wù),如用戶交互和企業(yè)自動化解決方案等方面可以發(fā)揮重要的作用。
值得注意的是,每個用戶的對話歷史和上下文都安全地存儲在唯一的內(nèi)存標識符下,并且默認保留30天。
除了記憶變長了,現(xiàn)在Amazon Bedrock上Agents的代碼解釋能力也被增強。
這樣做的目的,同樣是更好地處理數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)可視化、文本處理、求解方程和優(yōu)化問題等復(fù)雜用例。
具體到Amazon Bedrock上的大模型,亞馬遜云科技則是對Claude 3 Haiku增添了微調(diào)(Fine-tuning)的功能。
據(jù)了解,Anthropic是在Amazon Bedrock中首發(fā)了這個功能。
在微調(diào)之后,Claude 3 Haiku現(xiàn)在的“打開方式”是這樣的:
分類準確率從81.5%提高到 99.6%,同時將每個查詢的tokens減少了89%。
最后,在算力和能源方面,亞馬遜云科技也在今天的活動帶來了一個好消息:
提前七年實現(xiàn)100%可再生能源目標!
總而言之,縱觀整場的發(fā)布活動,圍繞生成式AI,亞馬遜云科技已然是做到了“多快好省”。
如何評價?
首先,是速度夠迅猛。
以Amazon Bedrock為例,其實它從2023年4月發(fā)布到現(xiàn)在也只有一年多的時間而已,但幾乎是保持著每1、2個月一更新的速度:
- 2023年6月:投資1億美元成立生成式AI創(chuàng)新中心。
- 2023年7月:宣布支持Meta推出的最新Llama 2基礎(chǔ)模型,并發(fā)布7項生成式AI新功能。
- 2023年9月:宣布與Anthropic展開戰(zhàn)略合作。
- 2023年11月:推出生成式AI三層架構(gòu),并發(fā)布企業(yè)級生成式AI助手Amazon Q。
- 2024年2月:Mistral AI登陸Amazon Bedrock。
- 2024年3月:Claude 3登陸Amazon Bedrock。
- 2024年4月:Amazon Bedrock功能重磅升級-自定義模型導(dǎo)入,模型評估功能正式可用。
- 2024年5月:Amazon Bedrock Studio預(yù)覽版發(fā)布。
尤其是當主流大模型發(fā)布重大更新之際,例如Claude 3,Amazon Bedrock幾乎是在第一時間將其囊括了進來。
與之相呼應(yīng)的,這些主流大模型玩家也是將其功能更新的首發(fā)地選在了Amazon Bedrock,正如此次Claude 3 Haiku新增的微調(diào)功能。
其次,是技術(shù)夠?qū)嵙?/strong>。
亞馬遜云科技在AIGC時代與眾多主流大模型玩家還有些許不同的地方,就是它屬于全棧型選手。
也正因如此,每一次的更新迭代是要照顧到算力層、模型層和應(yīng)用層整套流程。
從這次的發(fā)布來看,亞馬遜云科技也是針對每一層分別做了多項功能和能力上的優(yōu)化,就像拼圖一般,不斷地在擴大生成式AI的版圖。
根據(jù)Matt Wood所公布的數(shù)據(jù)顯示,在過去18個月里,亞馬遜云科技在生成式AI發(fā)布的功能數(shù)量,是第二、第三名加起來的2倍還要多。
如此數(shù)量,可以說是對技術(shù)實力的一種認證了。
最后,是市場夠認可。
這一點,同樣是從Matt Wood公布的一組數(shù)據(jù)中窺知一二:
96%的AI/ML獨角獸企業(yè)在使用亞馬遜云科技
2024福布斯評選的AI 50強公司,90%在使用亞馬遜云科技
有技術(shù)、有實力、有速度、還有市場,亞馬遜云科技還將在AIGC時代帶來哪些驚喜,是值得期待一波了。
特別聲明:以上內(nèi)容(如有圖片或視頻亦包括在內(nèi))為自媒體平臺“網(wǎng)易號”用戶上傳并發(fā)布,本平臺僅提供信息存儲服務(wù)。
Notice: The content above (including the pictures and videos if any) is uploaded and posted by a user of NetEase Hao, which is a social media platform and only provides information storage services.