前言
跟着 ChatGPT 的面世，咱们迎来了许多创新和变革的机会。一年一度的亚马逊云科技大会 re:Invent 也带来了许多前言的技能，其中 Amazon CEO Adam Selipsky 在 2023 re:Invent 大会中介绍 Amazon Q 让我形象深刻，这预示着生成式 AI 的又一个里程碑。
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在本文中，咱们将讨论 Amazon Q 是什么以及它能为咱们做些什么。咱们还将具体介绍如何运用 Amazon Q 来构建知识库，并分享一些实践事例。无论是个人学习，仍是团队协作，Amazon Q 都将是您的抱负之选。
让咱们一起深化了解 Amazon Q，并探究如安在知识库建设中充分发挥其潜力。
Amazon Q 是什么
Amazon Q 是一款依据生成式人工智能的助手，经过连接如代码库房、网址、数据库、文档、email 等各种信息库来协助企业或许个人以自然言语对话的方法，供给前史数据检索、摘要生成、内容撰写等。
Amazon Q 与通用生成式 AI 的区别
通用的生成式 AI 最大问题在于内容来源于互联网的公开数据，无法针对特定的数据源进行练习，比方无法跟企业内部数据，事务相结合，也无法满足个人的个性化需求，记得当时玩 ChatGPT遇到最大的问题在于数据源的约束，为了让 ChatGPT 学习某个特定的技能，需要将内容拆分再供给给 ChatGPT 学习，这大大约束了生成式 AI 的才能。因而 Amazon Q 较 ChatGPT 而言有以下优势：
- 与特定事务相结合；
- 支持多种数据源；
- 将权限引入生成式 AI 中，在企业中能够依据组织架构对人员设置不同的拜访权限；
- 运用Amazon Kendra能够将已练习完结的数据源进行同享，大大缩短练习时间。
接下来咱们用 Amazon Q 打造一个 Rust 知识库。
用Amazon Q打造知识库
第一步
打开Amazon Q登录或创立账号，进入如下页面。在页面的开头就清晰描述 Amazon Q 的工作方法。点击【Create Application】，填写 Application 基本信息，点击【Create】进入下一步。
第二步
为应用程序挑选索引器。有以下两种索引器：
- native retriever
- existing retriever
很遗憾，未能从官方文档中了解到这两种索引器的运用场景。但经过操作发现，native retriever 只能在当时应用下运用，existing retriever 一旦创立能够被多个应用运用。第一次运用我挑选了 native retriever。
第三步
添加数据源，Amazon Q 供给了多种数据源，我选了其中的 Web crawler ，填写数据源称号、url 等要害信息。其他信息按照提示填写。特别注意 Sync scope，尽可能缩小规模，避免爬取诸多无用的页面，从而影响索引速度和内容相关性。
第四步
点击【Sync now】后，需完结两个步骤：
- 抓取页面内容
- 为页面创立索引
网页数量越多，完结以上两步的时间就越久。
比较耗时的步骤在于创立索引。所以尽可能缩小爬取规模。其中：
- rust_book1：rust 言语圣经中文版
- rust_book2：rust 语音官方文档（英文版）
- rust_book3：rust 语音官方文档（中文版）
- rust_book4：Rust 言语实战（英文版）
- rust_book5：Rust 言语实战（中文版）
第五步
点击【Preview web experience】进行预览，将会打开一个对话界面进行测验。也能够经过最终一步运用 IAM 集成符合 SAML 2.0 的外部身份供给商 (IdP) 的方法进行布置对外经过拜访。
测验结果如下，的确如官方文档所言目前仅支持对英文文档进行索引，虽然能用多种言语进行对话，但英语对话的作用最佳。
总结
Amazon Q 旨在改变企业与数据交互的方法。该能够协助用户解答特定于事务的问题，而不需要手动搜索。Amazon Q 能够经过亚马逊云科技管理控制台、公司文档页面、Slack 等多个渠道拜访，并确保数据隐私和安全。
幻想在公司内的几个场景：
- 一个新人，想要了解公司的事务
- A 项目现在谁负责，都有谁参加
- A 项目 B 事务板块怎么操作，文档在哪
- ……
当有了 Amazon Q 这一切都会发生改变，咱们期待的未来已来~
本文参加了「构」向云端 | 亚马逊云科技 x 思否 2023 re:Invent 构建者征文大赛，欢迎正在阅读的你也参加。
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