前書き：ブロガーは、開発実務経験を経てトレーニングに明け暮れる「山ブタ」、愛称は漫画「ライオンキング」の「ペンペン」から取られた、常に周囲の人々に優しい態度で接する。楽観的で前向きな姿勢のこと。私の技術的な道は、Java のフルスタック エンジニアから、ビッグ データ開発とデータ マイニングの分野へと移りました。今、ようやくある程度の成功を収めることができました。私が過去に学んだことを皆さんと共有したいと思います。学習の旅の途中のあなた。同時に、ブロガーはこの試みを通じて完全な技術ライブラリを作成したいとも考えています。記事の技術的な点に関連する例外、エラー、および注意事項は最後にリストされます。どなたでも、さまざまな方法で資料を提供していただけます。 。
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【Amazon クラウドテクノロジー】独自のAIアシスタント - Amazon Q
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1. 製品概要
1.アマゾンQ
- 製品リンク: Amazon Q (プレビュー)
Amazon Q は、ビジネスに合わせて作業を完了できるように設計された、AI を活用した新しい生成アシスタントです。
上記は製品の公式説明文ですが、AIアシスタントといえば誰もがよく知っているはずです。では、Amazon Q のユニークな点は何でしょうか? 編集者は、最も重要な機能は、さまざまなクラウド サービスの利用と統合できることであると考えています。もう 1 つは、独自のナレッジ ベースを構築し、さまざまなドキュメント リソースを直接学習できることです。その効果は非常に優れています。
さらに、他の AI チャット製品にも、対話型の質疑応答、継続的な対話、専門的な質問応答などの同じ機能があります。唯一の欠点は、現時点では中国語をサポートしておらず回答できない質問には回答できないことです。 . とても対応が良かったです。もちろん、編集者が実際に体験してみて感じたのは、それぞれの製品の位置付けが異なるということであり、日常的なAIアシスタントとしてAmazon Qを利用するのであれば、明らかにあまり適切ではなく、Amazon Q自体の利点が十分に生かされていないと言えるでしょう。 。エンタープライズシナリオでは、Amazon Qは、安全な環境でクラウドサービスの管理、エラーのトラブルシューティング、開発支援などを支援できる初のクラウド資産ベースの AI アシスタントです。さらに、 Amazon Q は、企業内で内部使用するアプリケーションの形で独立してリリースおよびデプロイでき、内部データリポジトリを統合することで、独立した学習を可能にするだけでなく、企業の担当者がビジネスを迅速に理解し、意思決定を支援するのにも役立ちます。
これはあらゆる面からエンタープライズレベルのソリューションであり、現時点ではプレビュー版にすぎませんが、多くの機能の設計は非常にエキサイティングであると言えます。
2. プレビュー版の紹介
現在のプレビュー バージョンは完全に無料です。より豊富な知識を得るために必要な場合は、自分でアプリケーションを作成し、学習用のデータを同期することができます。この時点でのみ、ストレージ ユニットを考慮する必要があります。まずはテスト。
また、後述する Amazon EC2 や Amazon ElastiCache など、Amazon Q と合わせてテストできる無料製品も多数あり、アカウントを作成すれば 1 年間無料で利用できます: https : //aws.amazon.com/cn/free/?sc_channel=seo&sc_campaign=blog1227
2. 使い方の練習
ここではいくつかの単純な質問をテストするのではなく、主にAmazon Q自体のユニークな機能に焦点を当てます。
1.Web版入口
まず、Amazon Qを使いたい場合は、ログイン後の Web ページの右側にあるサイドバーに注目し、ワンクリックで呼び出すだけです。[Amazon アカウントをお持ちでない場合は、[Amazon Cloud Technology] をクリックして登録できます] たとえば、コンソールのホームページには次のように表示されます。
この時点で会話を開始でき、アシスタントはこのアカウントでさまざまなクラウド資産を読み取ることができるようになり、さまざまな問題のトラブルシューティングに役立ちます。
2. サービスのトラブルシューティング
編集者は以前にElasticCache製品を作成し、それがEC2に正常に接続できるかどうかを確認したいと考えていたため、これを言うだけで済みます。
- Redis Cache と EC2 間の接続をテストしてください。
- この時点で、リンクをクリックし続けます: プレビュー体験はこちら
新しいポップアップ ウィンドウでテストが自動的に開始され、アカウントの下の関連インスタンスを読み取り、接続テストを実行します。
ご覧のとおり、この時点でアカウントの関連するクラウド資産が読み取られ、現在のネットワーク設定に基づいて接続テストが実行されるため、現在のネットワークに接続できるかどうかを直接知ることができます。パブリックネットワークアクセスに公開されていないサービスが増えているため、VPC管理は非常に重要であり、Amazon Q は優れたテストツールであり、結果ページで関連するインスタンスにすばやくジャンプできます。 、直接赤字で指摘されます。
3. 製品選定のご提案
一部の製品を作成する場合、Amazon Q は適切な選択を支援する選択の提案を直接提供することもできます。例えばEC2を新規に作成する場合、その中には様々なモデルがあり、ハードウェア構成に依存するため、初心者にとっては違いが分かりにくく、どう選べば良いのか分かりません。ここで、追加のアドバイスを取得するオプションが表示されます。
その後、アプリケーションシナリオ、ユーザー、価格の優先順位、CPU モデルに基づいて、対応する提案を得ることができます。結局のところ、同じハードウェア構成でも、用途が異なるとパフォーマンスが異なるため、関連するモデルをすぐに理解し、最終的には価格と構成に基づいて選択することができます。
3. カスタマイズされた学習
企業が独自のナレッジベースを持っており、そこにはビジネス関連のコード、ドキュメント、その他の資料 (データベースに保存されているデータも含む) が含まれており、それをAmazon Qに均一にインポートして同期し、インタラクティブな対話形式で抽出することができます。
1. アプリケーションの作成
Amazon Q製品を入力すると、アプリケーションを作成するプロセスが表示されます。
必要なデータ ソースを追加し、同期頻度を設定すると、プレビューで使用できるようになり、最後に内部使用のために個別にデプロイできます。この記事では、最初の 3 つの手順を説明します。
- 「アプリケーションの作成」ボタンをクリックします
アプリケーション名を入力し、新しいサービス ルールを作成します。
- レトリーバーを作成する
データ ソースを独立して構成できるように新しい取得プログラムを作成し、ストレージ ユニットを一時的に1に設定します。
2. データソースの構成
最後のステップでは、アプリケーションごとに 5 つの制限付きで、データ ソースを個別に追加できます。これは、Amazon S3、さまざまなデータベース ストレージ、既存のファイル、ネットワーク リソースなどです。
- Web クローラーを作成する
Web クローラーの横にあるプラス記号をクリックします。例として公式 Python ドキュメントを使用します: https://docs.python.org/3.12/contents.html。現在英語のみがサポートされているため、英語バージョンの書類。次に、関連情報を構成に入力します。
各 Web クローラーは最大 10 個のリンクを追加できます。次に、認証またはプロキシ関連の構成を設定します。これらはインターネット上のパブリック リソースであるため、セットアップする必要はありません。
新しいIAM ロールを作成します。
次に、同期に関する設定を行います。範囲は可能な限り絞り込むことができます。編集者は安定したバージョンを選択しているため、ドキュメントは基本的に変更されません。同期モードでは、完全同期が選択されており、同期周期はオンデマンドで実行 [手動]。
必要に応じて、他の部分を追加で構成できます。[データソースの追加]ボタンをクリックして終了します。データ ソースが正常に追加されたことがわかります。
最後に、右下隅の「完了」をクリックしてアプリケーションの作成を完了します。
3. テストを使用する
- データの同期
初めて使用するときは、データの同期を完了する必要があります。作成したアプリケーションはアプリケーション リストで見つけることができます。
クリックして入力した後、[データ ソース]セクションを表示し、[Python]を選択して、 [今すぐ同期]をクリックして完了を待ちます。
コンテンツの量やクロールの設定により待ち時間は異なりますが、完了後は以下のように表示されます。
- 申込入口
データの同期が完了すると、通常どおり使用できるようになり、アプリケーションに[Web エクスペリエンスのプレビュー]ボタンが表示されます。
クリックして対話型インターフェイスを開き、初期化設定を完了します。これは一部の表示情報であり、直接保存できます。
- データソースに基づいた質問
次に、質問をして、それが通常の回答とどのように異なるかを見てみましょう: Python でリストを使用する方法:
より一般的な質問を使用していますが、違いは、ソース セクションでデータ ソースからの参照が表示されることです。非常に拡張性の高い機能で、社内に大量のデータを取り込み、安全な環境で利用できるため、効率が大幅に向上します。
4. プラグインの統合
Amazon Q は、 VS Code を例に挙げると、コードアシスタントとしても使用できます。
プラグイン内でAmazon Q を直接検索します。これは実際にはAWS Toolkitをインストールし、インストール ボタンをクリックすることを意味します。
Amazon Q + CodeWhispereを選択し、プロンプトに従ってアカウントのログインと設定を完了します。
一般的に、Amazon Q自体は依然として非常にユニークな製品であり、エンタープライズ シナリオにより適しています。編集者に本当にいくつかの驚きをもたらしました。今すぐお試しいただけます。