提升工作效率：探索AmazonQ预览版，开发者的生成式AI助手

前言

亚马逊云科技最近推出了Amazon Q，这是一款基于生成式人工智能（AI）的革命性新型助手，专门设计来辅助工作并根据你的业务需求进行个性化定制。Amazon Q的强大功能可以为IT专业人员和开发人员提供AI驱动的支持，帮助他们进行编码、调试和数据分析，同时为数据分析师提供深入的数据洞察。想要了解如何利用Amazon Q提高你的商业效率吗？立即注册试用Amazon Q，并探索它如何为你的团队带来转变性的帮助。点击此链接进行注册：亚马逊云科技。
在本篇博文中，我将为你简要介绍如何将Amazon Q应用于日常商务场景，并展示它如何为IT专业人员和开发人员以及数据分析人员提供无与伦比的AI辅助。

业务专家

通过连接到公司的信息存储库、代码、数据和企业系统，你可以使用 Amazon Q 开展对话、解决问题、生成内容、获取见解，并采取行动。Amazon Q 为员工提供即时的相关信息和建议，以简化任务，加快决策和问题解决的速度，并帮助激发工作时的创造力和创新力。

Amazon Q 提供基于用户的套餐，因此你可以获得根据产品使用方式量身定制的功能、定价和选项。根据你企业的现有身份、角色和权限，Amazon Q 可以调整其交互方式以适应每位用户。亚马逊云科技 从不使用来自 Amazon Q 的客户内容来训练底层模型。 换句话说，可确保你的公司信息保持安全和私密。

Amazon Q 是你的业务专家

我们来看几个示例，说明 Amazon Q 如何使用简单的自然语言提示，帮助企业用户完成任务。作为营销经理，你可以要求 Amazon Q 将新闻稿转换为博客文章，创建新闻稿摘要，或根据提供的新闻稿创建电子邮件草稿。Amazon Q 会搜索你的公司内容，其中包括公司内部风格指南，以提供符合你的公司品牌标准的回应等。然后，你可以要求 Amazon Q 生成量身定制的社交媒体提示，通过每个社交媒体渠道宣传你的故事。稍后，你可以要求 Amazon Q 分析你的活动结果并进行总结，以供领导层审查。

在以下示例中，我部署了 Amazon Q，并将助手称为“Amazon Blog 专家”。

回到我之前的例子，假设我是一名营销经理，想让 Amazon Q 帮助我为最近的公司博客文章创建社交媒体帖子。

我输入以下提示：“总结 Antje 最近发布的 Amazon Weekly Roundup 帖子中的关键见解，并撰写一篇引人入胜的社交媒体帖子，该帖子不仅要重点介绍最重要的观点，还要吸引人们阅读。需要考虑我们的目标受众，且目标是与我们的品牌标识保持一致。这篇社交媒体帖子应简洁、内容丰富且引人入胜，以吸引读者点击并阅读完整文章。请确保内容可共享并包含相关的主题标签，以最大限度地提高可见性。”

在后台中，Amazon Q 在关联数据来源中搜索文档，并根据我的博客文章为社交媒体帖子创建具有相关性的详细建议。Amazon Q 还会告诉我使用了哪个文档来生成答案。在这种情况下，是相关博客文章的 PDF 文件。

作为管理员，你可以定义响应的情景，限制不相关的主题，并配置是仅使用可信的公司信息进行回应，还是使用来自底层模型的知识来补充回复。限制对可信公司信息的回应有助于缓解幻觉，这是一种常见现象，即底层模型生成的回应听起来很合理，但基于误解或不存在的数据。

Amazon Q 提供精细的访问控制，将回应限制为仅使用数据或根据员工的访问级别采取行动，并提供对原始来源的引用和参考以进行事实核查和实现可追溯性。你可以从适用于常用数据来源和企业系统的 40 多个内置连接器中进行选择，包括 Amazon S3、Google Drive、Microsoft SharePoint、Salesforce、ServiceNow 和 Slack。

如何为你的企业量身定制 Amazon Q
要为你的企业量身定制 Amazon Q，请导航到控制台中的 Amazon Q，在左侧菜单中选择应用程序，然后选择创建应用程序。

这将启动以下工作流程。

步骤 1. 创建应用程序。提供应用程序名称并创建一个新的名称，或选择允许 Amazon Q 担任的现有 Amazon Identity and Access Management（IAM）服务角色。我将我的应用程序称为 Amazon-Blog-Expert。然后选择创建。

步骤 2. 选择检索器。在对话期间，检索器实时从索引中提取数据。你可以在两个选项之间进行选择：使用 Amazon Q 本机检索器或使用现有的 Amazon Kendra 检索器。本机检索器可以连接到 Amazon Q 支持的数据来源。如果你已经在使用 Amazon Kendra，则可以选择现有的 Amazon Kendra 检索器，将关联的数据来源连接到你的 Amazon Q 应用程序。我选择了本机检索器选项。然后选择下一步。

步骤 3. 连接数据来源。Amazon Q 内置有连接器，适用于常用数据来源和企业系统。在本演示中，我选择了 Amazon S3，并通过指向我的 S3 存储桶和我的博客文章的 PDF 来配置数据来源。

成功完成数据来源同步并且检索器显示准确的文档数量后，你可以预览网络体验并开始对话。请注意，数据来源同步需要几分钟到几小时，具体取决于要索引的数据量和大小。

你还可以连接管理企业系统访问权限的插件，包括 ServiceNow、Jira、Salesforce 和 Zendesk。插件使 Amazon Q 能够执行用户请求的任务，例如创建支持单或分析销售预测。

预览和部署网络体验
在应用程序概述中，选择预览网络体验。这将打开带有对话界面的网络体验，以与量身定制的 Amazon Q Amazon Blog 专家聊天。在最后一步中，你将需要部署 Amazon Q 网络体验。你可以使用 IAM 集成符合 SAML 2.0 标准的外部身份提供者（IdP）。Amazon Q 可以与任何符合 SAML 2.0 标准的 IdP 一起使用。Amazon Q 使用服务发起的单点登录（SSO）对用户进行身份验证。

开发帮手

亚马逊云科技 宣布推出 Amazon Q 预览版，这是一种新型生成式人工智能 （AI） 驱动的助手，专门用于工作，可以根据客户的业务进行定制。

Amazon Q 提供了一系列功能来支持开发人员和 IT 专业人员。现在，你可以使用 Amazon Q 开始在 亚马逊云科技 上构建应用程序、研究最佳实践、解决错误，并在为应用程序编写新功能时获得帮助。例如，Amazon Q Code Transformation 现在可以执行 Java 应用程序升级，从版本 8 和 11 升级到版本 17。

Amazon Q 可在 亚马逊云科技 的多个区域使用，无论你身在何处，都可以快速访问答案和想法。以下是对 Amazon Q 的快速浏览，包括在集成开发环境 （IDE） 中：

与 Amazon Q
一起构建应用程序 应用程序开发是一个旅程。它涉及研究、开发、部署、优化和维护的持续循环。在每个阶段，都存在许多问题，从确定要使用的正确 亚马逊云科技 服务，到排查应用程序代码中的问题。

Amazon Q 经过 17 年的 亚马逊云科技 知识和最佳实践培训，旨在帮助你在开发的每个阶段获得在 亚马逊云科技 上构建应用程序的新体验。借助 Amazon Q，你可以最大程度地减少获取回答 亚马逊云科技 问题、探索 亚马逊云科技 新功能、学习不熟悉的技术以及构建推动创新的解决方案所需的知识所需的时间和精力。

展示 Amazon Q 的一些功能。

1. 对话式问答功能

你可以与 Amazon Q 对话式问答功能进行交互，以开始使用、学习新事物、研究最佳实践并迭代如何在 亚马逊云科技 上构建应用程序，而无需将注意力从 亚马逊云科技 控制台转移开。

要开始使用此功能，你可以选择 亚马逊云科技 管理控制台右侧的 Amazon Q 图标。

例如，你可以问：“什么是用于构建无服务器 API 的 亚马逊云科技 无服务器服务？Amazon Q 提供了简明扼要的解释以及可用于跟进问题和验证指南的参考资料。你还可以使用 Amazon Q 跟进和迭代你的问题。Amazon Q 将为你提供更深入的答案和参考资料。

有时候，我们会对具有相当具体需求的用例产生疑问。使用Amazon Q，可以更详细地阐述您的用例，以提供上下文。

例如，你可以询问 Amazon Q，“我计划创建每天 100k 个请求的无服务器 API。每个请求都需要查找数据库。对于此工作负载，最好的服务是什么？Amazon Q 会以你可以使用的 亚马逊云科技 服务列表进行响应，并尝试将答案结果限制为可准确引用并通过最佳实践验证的结果。

2. 优化

Amazon EC2 实例选择 使用所有可用选项，为你的工作负载选择
正确的 Amazon Elastic Compute Cloud （Amazon EC2） 实例类型具有挑战性。Amazon Q 旨在通过提供个性化推荐来简化这一过程。

要使用此功能，你可以询问 Amazon Q：“我应该使用哪些实例系列来部署用于托管应用程序的 Web 应用程序服务器？当你选择在 Amazon EC2 控制台中启动实例时，此功能也可用。在 Instance type （实例类型） 中，你可以选择 Get advice on instance type selection（获取有关实例类型选择的建议）。这将显示一个对话框来定义你的要求。

你的要求会自动转换为 Amazon Q 聊天面板上的提示。Amazon Q 返回时会提供适合你的使用案例的 EC2 实例建议列表。此功能可帮助你选择正确的实例类型和设置，以便你的工作负载平稳运行且更具成本效益。

此功能可根据你的使用案例提供 EC2 实例类型建议，现已在所有商业 亚马逊云科技 区域推出预览版。

3. 直接在控制台中排查和解决错误

Amazon Q 还可以帮助你直接在控制台
中解决各种 亚马逊云科技 服务的错误。借助 Amazon Q 建议的解决方案，你可以避免缓慢的手动日志检查或研究。

假设你有一个尝试与 Amazon DynamoDB 表交互的 Amazon Lambda 函数。但是，由于未知原因（尚未），它无法运行。现在，借助 Amazon Q，你可以通过选择使用 Amazon Q 进行故障排除来更快地排查和解决此问题。

Amazon Q 提供对错误的简明分析，帮助你了解问题的根本原因和建议的解决方案。使用此信息，你可以按照 Amazon Q 描述的步骤来修复问题。

在短短几分钟内，你将拥有解决问题的解决方案，在不中断开发工作流程的情况下节省大量时间。Amazon Q 功能可帮助你排查控制台中的错误，现已在美国西部（俄勒冈）推出预览版，适用于 Amazon Elastic Compute Cloud （Amazon EC2）、Amazon Simple Storage Service （Amazon S3）、Amazon ECS 和 Amazon Lambda。

4. 网络故障排除协助

你还可以要求 Amazon Q 帮助你排查由当前 亚马逊云科技 账户中的网络配置错误导致的网络连接问题。对于此功能，Amazon Q 与 Amazon VPC Reachability Analyzer 配合使用，以检查你的连接并检查你的网络配置以识别潜在问题。

这样一来，你可以轻松诊断和解决 亚马逊云科技 联网问题，例如“为什么我无法通过 SSH 连接到我的 EC2 实例？”或“为什么我无法从 Internet 访问我的 Web 服务器？”，你可以询问 Amazon Q。

然后，在响应文本上，可以在此处选择**“预览体验**”，这将提供说明，帮助你解决与网络连接相关的问题。

以下是你需要了解的几件事：

• 此功能目前在美国东部（弗吉尼亚北部）提供预览版。
• 要了解有关该功能和示例问题的更多信息，请参阅 亚马逊云科技 文档中的 Amazon Q 网络故障排除入门。

5. IDE 中的集成和对话功能

如前所述，Amazon Q 在受支持的 IDE 中也可用。这允许你通过与 Amazon Q 聊天或通过在聊天框中键入内容来调用操作，从而在 IDE 中提出问题并获得帮助。/

要开始使用，你需要安装或更新最新的 Amazon Toolkit 并登录 Amazon CodeWhisperer。登录 Amazon CodeWhisperer 后，它将自动激活 IDE 中的 Amazon Q 对话功能。启用 Amazon Q 后，你现在可以开始聊天以获得编码帮助。

你可以要求 Amazon Q 描述你的源代码文件。

在这里，你可以改进你的应用程序，例如，将其与 Amazon DynamoDB 集成。你可以询问 Amazon Q，“生成代码以将数据保存到名为 save_data（） 接受数据参数的 DynamoDB 表中，并在操作成功运行时返回布尔状态。

查看生成的代码后，可以手动复制并粘贴到编辑器中。还可以选择**“在光标处插入**”，将生成的代码直接放入源代码中。

借助此功能，你可以非常轻松地专注于构建应用程序，因为你不必离开 IDE 即可获得答案和特定于上下文的编码指导。你可以在 Visual Studio Code 和 JetBrains IDE 中试用此功能的预览版。

6. 功能开发能力

Amazon Q 提供的另一个令人兴奋的功能是以交互方式指导你在 IDE 和 Amazon CodeCatalyst 中从构思到构建新功能。你可以在几分钟内从自然语言提示到应用程序功能，并直接通过 IDE 提供交互式分步说明和最佳实践。通过提示，Amazon Q 将尝试了解你的应用程序结构，并将你的提示分解为逻辑原子实施步骤。

要使用此功能，你可以先在 Amazon Q 中调用操作命令，并描述你需要 Amazon Q 处理的任务。/dev

然后，从这里，你可以在聊天中查看、协作和指导 Amazon Q，了解需要实施的特定领域。

如果你使用的是 Amazon CodeCatalyst，则可以使用其他功能来帮助你通过完整的拉取请求更快地交付功能。在 Amazon CodeCatalyst 中，你可以将新问题或现有问题分配给 Amazon Q，它将为你处理端到端开发工作流程。Amazon Q 将审查现有代码，提出解决方案方法，征求你对该方法的反馈，生成可合并的代码，并发布拉取请求以供审核。之后，你需要做的就是查看 Amazon Q 中建议的解决方案。

以下屏幕截图显示了 Amazon Q 在 Amazon CodeCatalyst 中创建的拉取请求。

7. 使用 Amazon Q 代码转换升级应用程序

借助 Amazon Q，你现在可以通过启动引导式代码转换

在几个小时内升级整个应用程序。此功能称为 Amazon Q 代码转换，可简化现有应用程序的维护、迁移和升级。

若要开始，请导航到“CodeWhisperer”部分，然后选择“转换”。Amazon Q Code Transformation 会自动分析你现有的代码库，生成转换计划，并完成该计划建议的关键转换任务。

分析助手

QuickSight 中的 Amazon Q 现已推出预览版。现在，你可以体验 7 月 26 日发布的 Amazon QuickSight 中的生成式 BI 功能，以及面向业务用户的两项额外功能。

在 QuickSight
中使用 Amazon Q 更快地将洞察转化为影响

通过此次发布，业务用户现在可以生成引人入胜的可共享故事来检查他们的数据，在几秒钟内查看仪表板的执行摘要，从数据中发现关键见解，并通过重新构想的问答体验自信地回答仪表板和报告未回答的数据问题。

在我们深入研究每项功能之前，先进行以下快速总结：

• 故事 — 这是一种新的、视觉上引人注目的展示和分享见解的方式。故事可以使用自然语言提示在几分钟内自动生成，使用点击选项进行自定义，并与他人安全地共享。
• 执行摘要 — 借助这项新功能，Amazon Q 可帮助你了解控制面板中的关键亮点。
• 数据问答 — 此功能提供新的、易于使用的自然语言问答体验，帮助你获得现有仪表板和报表中可用问题之外的问题的答案。

若要开始，需要在预览管理器中启用预览 Q 生成功能。

启用后，你就可以体验 Amazon Q in QuickSight 为业务用户和业务分析师构建控制面板带来的功能。

故事会自动构建格式化的叙述

业务用户通常需要与他人共享他们的数据发现，以便为团队决策提供信息;从历史上看，这涉及从商业智能 （BI） 系统中获取数据。故事是一项新功能，使业务用户能够创建格式精美的叙述来描述数据，并直接包含文档或幻灯片格式的视觉对象、图像和文本，以便在 QuickSight 中轻松与他人共享。

现在，业务用户可以使用自然语言要求 Amazon Q 构建有关其数据的故事，方法是从 Amazon QuickSight 控制面板上的 Amazon Q Build 菜单开始。Amazon Q 从选定的视觉对象中提取数据见解和统计数据，然后使用大型语言模型 （LLM） 分多个部分构建故事，检查数据对业务意味着什么，并提出实现特定目标的想法。

例如，销售经理可以问：“给我写一个关于整体销售业绩趋势的故事。按产品和地区细分数据。提出一些提高销售的策略。“或者，”编写一个营销策略，利用区域销售趋势来发现增加收入的机会。Amazon Q 将构建一个故事，探索特定的数据洞察，包括增加销售额的策略。

构建完成后，业务用户将获得通过人工智能 （AI） 驱动的重写功能增强的点击式工具，以使用富文本编辑器自定义故事，以优化消息、添加想法并突出显示重要细节。

还可以通过电子邮件轻松安全地与其他 QuickSight 用户共享故事。

执行摘要提供重要信息
的快速快照 现在，只需使用 Amazon QuickSight 中的 Amazon Q Build 菜单单击一下即可访问执行摘要。Amazon QuickSight 会自动确定有趣的事实和统计数据，然后使用 LLM 来撰写有趣的趋势。

这项新功能通过提供使用自然语言描述的关键见解的概览视图，节省了检查详细仪表板的时间。

执行摘要功能具有两个优点。首先，它可以帮助业务用户生成所有关键见解，而无需浏览仪表板上的数十个视觉对象并了解每个视觉对象的变化。其次，它使读者能够根据仪表板和报表上下文中的信息以最小的工作量找到关键见解。

新的数据问答体验

一旦发现了有趣的见解，业务用户通常需要深入研究，以比从现有仪表板和报表中更深入地理解数据。旨在解决此问题的自然语言查询 （NLQ） 解决方案通常期望用户已经知道存在哪些字段，或者应该如何组合它们来回答业务问题。然而，业务用户并不总是底层数据架构方面的专家，他们的问题经常以更笼统的术语出现，例如“上周纽约的销售情况如何？“或者，”我们最热门的活动是什么？

在仪表板和报表中访问的新问答体验可帮助业务用户自信地回答有关数据的问题。它包括 AI 建议的问题和可以询问哪些数据的配置文件，以及自动生成的多视觉答案，以及解释数据上下文的叙述性摘要。

此外，Amazon Q 还能够回答模糊的问题并为特定数据提供替代方案。例如，客户可以提出一个模糊的问题，例如“热门产品”，Amazon Q 将提供一个答案，按销售额细分产品，并按客户数量和按利润提供产品替代品。Amazon Q 在叙述中解释了答案上下文，总结了总销售额、产品数量以及挑选顶级产品的销售额。

客户可以搜索特定的数据值，甚至可以搜索单个单词，例如产品名称“contactmatcher”。Amazon Q 返回与该产品相关的完整数据集，并提供自然语言细分，解释重要见解，例如总销量。答案中的特定视觉效果也可以添加到钉板中，以便将来轻松访问。

总结

1. AmazonQ是一个预览版产品：这表明该工具目前还在测试阶段，尚未正式发布或仅向有限用户提供。
2. 面向IT和开发人员：AmazonQ是为IT专业人员和开发者设计的，旨在帮助这个群体。
3. 基于生成式人工智能：该助手利用生成式AI技术，这意味着它能够自动生成或推导出用户所需的信息和解决方案。
4. 提供数据见解支持：AmazonQ似乎具备分析数据和提供见解的能力，这在处理大量数据和需要快速决策的情况下尤为重要。
5. 集成QuickSight：AmazonQ与Amazon QuickSight集成，后者是一个业务智能服务，用于构建可视化并获取业务洞察。
6. 目的是提升工作效率：AmazonQ的设计目标是为了提高工作效率，通过生成式AI帮助用户更快、更轻松地完成任务。

综合以上信息，Amazon Q 是一个旨在提升IT专业人员和开发者工作效率的生成式AI工具，它通过提供数据见解和分析支持，帮助用户更快地获取信息并做出决策。由于它是预览版，具体功能和性能还在完善中。
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