关键字: [Amazon Web Services re:Invent 2023, Cognizant, Generative Ai, Cognitive Architecture, 亚马逊云科技, Mvp, Cognizant]
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视频
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导读
无论您在哪里进行生成式 AI 过程，具有 Amazon Bedrock 的 Cognizant 认知架构都是一个灵活的框架，可以帮助您使用最新的基础模型快速原型化生成式 AI 概念。认知架构使用将 LLMOps 原型加速为现实世界的生成式 AI 解决方案，提供保护以保持数据的私有和安全，并处理法规遵从性和责任要求。在本论坛中，学习 Cognizant 的生成式 AI 认知架构，并通过示例，探索该方法启用的额外控制、MVP 的路径，以及如何实现规模化、真实世界的生成式 AI 解决方案。本讲座由亚马逊云科技合作伙伴 Cognizant 为您带来。
演讲精华
以下是小编为您整理的本次演讲的精华，共900字，阅读时间大约是4分钟。如果您想进一步了解演讲内容或者观看演讲全文，请观看演讲完整视频或者下面的演讲原文。
生成性AI革命的浪潮已经汹涌而来。正如Cognizant公司的数据分析和AI业务负责人Naveen Sharma在亚马逊云科技re:Invent2022的一次小组讨论中提到的，自ChatGPT问世以来已将近一年，但这个领域的创新速度依然令人惊叹。即使是在周三早晨，仍有约50人抽空参加了这场关注生成性AI认知架构的会议，这充分展示了人们对该新兴技术的浓厚兴趣。
Sharma及其来自Cognizant公司和Williams Lea的同事的目标是为大多数组织在采用生成性AI过程中的观点提供指导。他们意识到，尽管这一技术备受追捧，但要将其付诸实践需要谨慎的策略和规划。
Cognizant公司在开发生成性AI项目方面采用了一种众包的方式，令人深受启发。凭借全球超过35万的员工，他们明白最出色的创意可能来自世界各地。他们直接向员工征求关于如何利用生成性AI产生影响力的建议，而不是首先制定一个自上而下的AI策略。这次众包活动共收到了约35,000个想法，其中有3,200个专门针对生成性AI的应用案例。
Cognizant团队并未轻视这些丰富的想法。他们仔细审查了每一个提交，最终选出了前20名作为原型来构建。这种实际操作的方法使他们从客户那里获得了关于哪些生成性AI应用具有潜力以及哪些可能听起来有趣但并不创造价值的真实世界反馈。基于这些经验教训，Cognizant推出了AI工作室，客户可以在最有潜力的用例上进行互动和实验。
Cognizant公司已经实施了数百个生成性AI项目，涵盖了从医疗保健到制造业再到金融服务的各个行业。尽管这一技术被寄予了无尽的期望，但Sharma指出，大多数客户的项目通常分为三个阶段：（1）准备数据平台和确保质量；（2）创建和调整模型；以及（3）部署到业务流程中以实现价值。
沙玛在分析关键经验教训时，发现了一些反复出现的模式和主题，这些模式和主题构成了“认知架构”的发展框架。这些模式和主题涵盖了各种应用，如文本生成（用于摘要或内容组成）、图像和视频的视觉生成以及聊天机器人等对话界面。此外，知识导航功能允许用户查询私人公司数据，而数据洞察生成则能从数据湖中提取见解。
Cognizant的菲尔详细介绍了两个常见用例的相关建筑考虑因素。第一个用例是通过知识导航器对私人文档进行自然语言查询。这涉及到使用云存储（如S3）存储文档，使用矢量数据库（如Pinecone）进行索引，并使用Claude等模型进行对话接口。核心关注点是安全、访问控制和数据隐私。另一个用例是生成性商务智能，用户可以通过对话式查询数据湖和数据库。这依赖于元数据目录来理解查询，生成适当的SQL，并提供结果。菲尔强调了一些建筑最佳实践，如保护端点、加密数据、提示工程和对话上下文管理。
一个主导的主题是Cognizant将客户从想法到生产化最小可行性产品（MVP）的结构化方法。这个过程包括了启用、创意、政策设置、优先级排序、实施和扩展等环节。快速原型制作对于验证使用案例并建立指导开发路线图的商业案例至关重要。
客户观点由来自威廉姆斯·利（Williams Lea）的尼克提供，这是一家专注于高度监管行业（如法律、金融服务和咨询）的业务流程外包公司。由于他们在亚马逊云科技上的广泛应用和过去成功部署新兴技术（如智能文档处理）的过去，他们认识到生成性人工智能有潜力改变他们的业务。
他们的旅程与Cognizant的方法很好地一致。他们通过“星际创意”竞赛激发员工的热情，以众包创新。数千个想法来自组织内各个层次的人员。一个跨职能的POC团队根据商业影响、可行性和速度价值将这些想法过滤为最有前途的想法。
威廉斯·里亚认识到了Cognizant快速原型制作方法的重要性，这种方法能在8周内建立起价值证明。这些工作原型包括了在亚马逊云科技上运营的预估投资回报率相关的业务案例模型，包括成本、支持需求、定价和预期采纳等因素。在短短18个月里，威廉斯·里亚推出了6项新服务，并计划推出另外4项，实现了效率提升、新的收入流以及声誉增强。回顾所学的经验教训，尼克强调找到合适的应用场景是至关重要的，但这却非常困难。要跟上生成性人工智能技术的快速发展，需要专门的合作伙伴。采用MVP（最小可行产品）方法可以加速上市进程，而跨职能团队的参与和早期的客户反馈也非常重要。
总的来说，这次深入的专题讨论为我们提供了关于应用生成性人工智能的可能性与实践的全面视角。尽管这项技术本身似乎具有无限潜力，但成功利用其潜力需要深思熟虑的策略、创意和实施。通过众包和使用案例驱动的做法可以发现更多的可能性。原型制作可以验证价值主张和业务案例。像Cognizant和亚马逊云科技这样的专业合作伙伴提供平台和专业知识，将愿景转化为值驱动的MVP（最小可行产品）。
通过这种结构化的方法，结合组织承诺和关注，企业可以应对炒作，利用生成性人工智能的非凡力量。正如Sharma所说，“这就像我们以前从未见过的东西。” 但是，通过将这一过程分解成合理的步骤，组织可以战略性地探索生成性人工智能并将其可能性转变为现实。
下面是一些演讲现场的精彩瞬间：
亚马逊云科技的部门主管讨论了生成性人工智能在行业中的应用。
他们谈到了如何通过QuickSight轻松访问数据湖中的结构化数据洞察，而无需使用复杂的商业智能工具。
他们认为，在组织内部各级激发创意（即提出创新想法）至关重要，以确定最适合应用生成性人工智能技术的项目。
他们还鼓励制定关于可以在AI模型中使用的数据类型的政策，以在创新与安全之间取得平衡。
亚马逊云科技建议分析AI项目的复杂性和潜在价值，以便通过概念验证和精心规划的道路图来优先处理和实施这些项目。
为了实现云战略，他们提倡建立基本控制并关注具有强大商业价值的高价值应用场景。
亚马逊云科技的主管还邀请Phil上台分享他们的共同成就。
总结
该视频探讨了Cognizant公司在实施生成性人工智能策略方面的实践，主讲人包括Naveen Sharma、Phil Walker和Nick Wills。Sharma详细介绍了Cognizant公司在收集员工意见以寻找具有重大影响的AI应用过程中的操作。他们设立了一个网络化的工作室，让客户能够学习并进行实验。Walker阐述了Cognizant公司如何运用亚马逊云科技服务（例如Bedrock和SageMaker）来保障其生成性人工智能架构的安全。他还展示了一种方法，使客户能够快速从创意阶段过渡到具备已验证商业案例的原型设计。Wills分享了Cognizant公司与业务流程外包公司Williams Lea的合作经验，共同快速开发并部署AI解决方案。所面临的挑战包括寻找合适的应用场景、获取专业技术、提高上市速度、优化资源分配以及调整商业模式。在短短18个月内，Williams Lea成功推出了6项新的AI功能，提升了效率，创造了新的收入来源，并改善了利润率。演讲者们强调了关注高价值应用场景、借助合作伙伴关系以及始终将客户需求置于首位的必要性。
演讲原文
https://blog.csdn.net/just2gooo/article/details/134819463
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