云计算一哥推出新方法仅用Prompt几分钟即可打造App

先说个新消息。如今开发一款APP到底需要多久？“云计算一哥”亚马逊云科技，在深夜给出了一个全新标准——

只需三步，几分钟，完全依靠自然语言和鼠标“点点点”就能轻松完成。

话不多说，直接看演示。

第一步：描述你的需求

直接用自然语言说明你的想法，例如：

等待几秒，AI便会根据你的需求，自动分析并总结出APP的用例、流程和关键特征。确认无误后，点击右下角的“生成APP”按钮。

第二步：编辑APP

进入可视化界面后，你可以对用户界面、数据对象和自动化操作进行编辑。想要添加新元素或新页面，只需一个“拖拽”动作——把右侧的组件拉进来。所有改动都会自动在APP中实时生效，随时可以预览效果。

第三步：准备上线

完成所有APP配置后，将其部署到测试环境进行验证。确认没有问题，就可以正式上线使用了。

日后如果需要进行内容或功能更新，操作流程完全一样，实现所见即所得。

这就是亚马逊云科技在纽约峰会上正式发布的新功能——App Studio。

亚马逊云科技AI产品副总裁Matt Wood在现场表示：

△ 亚马逊云科技AI产品副总裁 Matt Wood

不过，App Studio只是整场活动中的一小部分。最直观的感受是——整场发布充满了生成式AI。应用层、模型层、算力层，每一层都有全新动作。

用聊天的方式编程

在生成式AI应用层方面，除了App Studio，最具代表性的还有面向企业和开发者推出的Amazon Q。而在今天的活动上，开发者版本Amazon Q Developer也展示了它极具AI能力的一面。

比如，给定一段代码，在IDE中只需点击“Explain”，它就能快速解读代码。选定特定代码片段后，再点击“Fix”，还能对代码进行修正。如果有不清楚的地方，用自然语言提问，Amazon Q Developer“啪的一下”就能解答疑问。

除此之外，Amazon Q Developer今天还新增了自定义（Customization）功能。简单来说，开发者可以在内部库、API、包、类和方法中找到更相关的代码推荐。例如，一家金融公司的程序员要编写一个函数来计算客户的总投资组合价值，现在只需在注释中描述意图，或键入函数名称（如 computerPortfolioValue(customerId: String)），Amazon Q Developer就会从私有代码库中学到的示例中建议代码来实现这个功能，是更符合“本公司宝宝体质”的那种。

这让人工智能更贴合程序员的需求：

• 生成更具个性化风格的代码

• 更深入理解私有文档

• 能够掌握内部软件包

那么，程序员们是否买单？Matt Wood在现场分享了英国BT公司使用Amazon Q Developer后的真实数据：

可以感受到，编程的门槛已经被亚马逊云科技的生成式AI大幅降低。

此外，Amazon Q Apps今天也正式可用，同样只需自然语言，就能轻松打造企业级App。

Amazon Bedrock：更智能，也更安全

亚马逊云科技的大模型能力对外输出，主要依靠处于模型层的Amazon Bedrock。简单理解，Amazon Bedrock是一个集成了多种先进AI大模型的平台，只需单个API，就能提供包括Claude、Mistral、Llama、Stable Diffusion、自研Titan系列在内的30多个模型的能力。

目前让大模型变得更聪明的方法之一就是检索增强生成（RAG），此前Amazon Bedrock已经支持这一功能。而今天，亚马逊云科技在数据层面做了进一步更新——除了可以选择之前的Amazon S3，数据源现在还可以来自Web爬虫和第三方数据。

例如，以Confluence作为数据源，只需简单的4步就能完成操作：为数据源提供名称和描述，选择托管方法，并输入Confluence URL等。

完成Confluence数据源配置后，通过选择嵌入模型并配置所选的向量存储，即可完成知识库设置。

但随着数据源的增多，安全就成为了不容忽视的隐患。为此，亚马逊云科技在Amazon Bedrock上加了一把更安全的“锁”——Guardrails。

具体而言，是在原先已有的四大安全措施——主题过滤器、内容过滤器、敏感信息过滤器和单词过滤器的基础上，再新增两道“安全栓”：

• 上下文基准检测（Contextual grounding check）

• ApplyGuardrail API

上下文基准检测的目的，是检测基于参考源和用户查询的模型响应中的幻觉，包含Grounding和Relevance，设置过程中可以对两者的阈值进行调整。

ApplyGuardrail API的目的，则是评估所有基础模型的输入提示和模型响应，实现对所有生成式AI应用的集中治理。该功能允许对使用任何自定义或第三方基础模型构建的所有生成式AI应用程序，采用标准化和一致的保护措施。

这样一来，Guardrails能够阻止多达85%的有害内容，过滤超过75%的RAG幻觉响应。

除此之外，在Agents方面，亚马逊云科技为Amazon Bedrock新增了记忆保留（Memory retention）功能。

简单来说，这个功能可以保留Agents与用户对话的摘要，提供流畅的自适应体验。这在复杂多步骤任务，如用户交互和企业自动化解决方案等方面，能发挥重要作用。

值得注意的是，每个用户的对话历史和上下文都安全地存储在唯一的内存标识符下，并且默认保留30天。

除了记忆能力增强，现在Amazon Bedrock上Agents的代码解释能力也得到了升级，以更好地处理数据分析、数据可视化、文本处理、求解方程和优化问题等复杂用例。

具体到Amazon Bedrock上的大模型，亚马逊云科技还为Claude 3 Haiku增添了微调（Fine-tuning）功能。据了解，Anthropic是在Amazon Bedrock中首发了这个功能。微调之后，Claude 3 Haiku的分类准确率从81.5%提升到99.6%，同时每个查询的tokens减少了89%。

最后，在算力和能源方面，亚马逊云科技也在今天的活动上带来了一个好消息：

纵观整场发布，围绕生成式AI，亚马逊云科技已然做到了“又全又快又好又省”。

如何评价？

首先，是速度够快。

以Amazon Bedrock为例，从2023年4月发布到现在只有一年多时间，但几乎保持着每1、2个月一更新的节奏：

• 2023年6月：投资1亿美元成立生成式AI创新中心。

• 2023年7月：宣布支持Meta推出的最新Llama 2基础模型，并发布7项生成式AI新功能。

• 2023年9月：宣布与Anthropic展开战略合作。

• 2023年11月：推出生成式AI三层架构，并发布企业级生成式AI助手Amazon Q。

• 2024年2月：Mistral AI登陆Amazon Bedrock。

• 2024年3月：Claude 3登陆Amazon Bedrock。

• 2024年4月：Amazon Bedrock功能重磅升级——自定义模型导入、模型评估功能正式可用。

• 2024年5月：Amazon Bedrock Studio预览版发布。

尤其是当主流大模型发布重大更新时，比如Claude 3，Amazon Bedrock几乎在第一时间将其纳入。与之相呼应，主流大模型玩家也将其功能更新的首发地选在Amazon Bedrock，正如本次Claude 3 Haiku新增的微调功能。

其次，是技术够硬。

亚马逊云科技在AIGC时代与众多主流大模型玩家不同的地方，在于它属于全栈型选手。正因如此，每一次更新迭代都要兼顾算力层、模型层和应用层的整套流程。从这次发布来看，亚马逊云科技针对每一层都分别做了多项功能和能力上的优化，就像拼图一样，不断扩展生成式AI的版图。

据Matt Wood公布的数据，过去18个月里，亚马逊云科技在生成式AI发布的功能数量，是第二、第三名加起来的两倍还要多。这个数字本身，就是技术实力的一种认证。

最后，是市场够认可。

这一点，同样从Matt Wood公布的一组数据中可以窥见：

96%的AI/ML独角兽企业在使用亚马逊云科技

2024福布斯评选的AI 50强公司，90%在使用亚马逊云科技

有技术、有实力、有速度、有市场，亚马逊云科技在AIGC时代还能带来哪些惊喜，确实值得期待。

— 完 —

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