探索 AWS Generative AI 与 AI 服务：面向构建者的实用指南

Source: Dev.to

最近通过了 AWS Certified AI Practitioner 考试，我想通过这次对 AWS 生成式 AI 与 AI 服务的实用巡礼，分享我的学习体会和观点。

生成式 AI 现在无处不在——但要构建真正可投入生产的 GenAI 系统，远不止使用大型语言模型。AWS 已悄然打造了一套强大的 AI 服务生态，涵盖语言、语音、视觉、搜索、对话以及人类反馈等功能。这些服务往往在现代 GenAI 应用的背后运行，使其具备可扩展性、可靠性和企业级可用性。

在本文中，我们将逐一了解最重要的 AWS AI 服务，并弄清它们在真实场景的 GenAI 架构中所处的位置。

1. 使用 AWS Bedrock 简化基础模型

AWS Bedrock 是 AWS 上生成式 AI 的基石。它提供了一种全托管的方式，使用来自 Amazon 和第三方提供商的领先基础模型构建 GenAI 应用——无需管理基础设施。

Bedrock 的重要之处

• 通过单一 API 访问多个基础模型
• 无需管理或训练大型模型
• 企业级安全与隐私
• 与 AWS 服务的无缝集成
• 支持检索增强生成（RAG）

为什么它很关键

Bedrock 是大型语言模型（LLM）的所在，但只有将其与 Comprehend、Kendra、Transcribe 和 Rekognition 等服务结合使用时，才能释放真正的力量。它充当您 GenAI 应用的大脑。

2. 使用 AWS Comprehend 理解文本

AWS Comprehend 帮助应用程序理解文本，而不仅仅是存储它。

功能

• 情感检测（积极、消极、中性）
• 命名实体识别（人物、地点、组织）
• 关键短语和主题抽取
• 个人身份信息（PII）检测

为什么重要

在将数据发送到生成式 AI 模型之前，通常需要对其进行清洗、分类或过滤。Comprehend 能高效且大规模地完成这些工作。

3. 使用 AWS Translate 实现全球化

AWS Translate 让应用程序能够轻松实现多语言支持，只需付出最小的努力。它支持实时和批量翻译、自定义术语库以及数十种语言。

它的亮点

• 多语言聊天机器人
• 国际客户支持
• 本地化内容平台

GenAI 视角

Translate 使 GenAI 应用能够跨地域触达用户——无需为每种语言单独训练模型。

4. 将语音转为文本（使用 AWS Transcribe）

AWS Transcribe 使用深度学习将口语转换为精准文本。

功能

• 实时和批量转录
• 说话人识别
• 自定义词汇表
• 针对医疗和呼叫分析的专用模型

常见使用场景

• 呼叫中心分析
• 会议摘要
• 语音驱动的应用

转录完成后，文本即可作为摘要、情感分析或 LLM 提示的完美输入。

5. 使用 Amazon Polly 让应用“说话”

Amazon Polly 与 Transcribe 相反——它将文本转换为逼真的语音。凭借神经语音和 SSML 支持，Polly 被广泛用于：

• 语音助理
• 有声书
• 辅助功能工具
• IVR 系统

GenAI 实际应用

将 LLM 的响应与 Polly 结合，您的 GenAI 应用即可发声。

6. 使用 Amazon Rekognition 看见世界

Amazon Rekognition 使应用程序能够理解图像和视频。

功能

• 对象和场景检测
• 人脸分析
• 从图像中提取文本
• 内容审核
• 视频流分析

为什么它强大

生成式 AI 不再局限于文本。Rekognition 让多模态 AI 成为可能，视觉数据可以提升决策。

7. 使用 Amazon Lex 构建聊天机器人

功能

• 自然语言理解
• 语音识别
• 上下文感知对话

它如何与生成式 AI 结合

Lex 管理对话流程，而大型语言模型在后台生成智能、动态的响应。

8. 实际有效的企业搜索：Amazon Kendra

Amazon Kendra 为企业数据带来类似 Google 的搜索。

连接器

• S3
• SharePoint
• Confluence
• 数据库

它能够理解自然语言问题，而不仅仅是关键词。

GenAI 超能力

Kendra 常用于检索增强生成（RAG），以确保大型语言模型的答案基于企业知识。

9. 当仍需要人类时：Amazon Mechanical Turk

Amazon Mechanical Turk 提供全球劳动力来完成人类智能任务。

常见用途

• 数据标注
• 内容审核
• 模型评估
• 边缘案例验证

为什么重要

当人类帮助审查和完善输出时，生成式 AI 模型的性能会显著提升。

10. 人机交互 AI 与 AWS 增强 AI

AWS 增强 AI（A2I） 将人工审查直接集成到机器学习工作流中。

适用场景

• 模型置信度低
• 合规关键决策
• 绝对准确性要求

A2I 被广泛用于 Rekognition、Textract 等服务，也可用于自定义模型。

最终思考

生成式 AI 可能抢占头条，但正是这些基础的 AWS AI 服务让 GenAI 在实际应用中可用、可扩展且值得信赖。如果您正在 AWS 上构建 AI 系统，了解这些服务如何协同工作将为您提供显著的架构优势。

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