使用PostgreSQL进行知识检索的AI自助支持服务

使用PostgreSQL进行知识检索的AI自助支持服务

关键字: [Amazon Web Services re:Invent 2024, 亚马逊云科技, Amazon Bedrock AI, Ai-Powered Travel Assistant, Knowledge Base Integration, Personalized Customer Support, Natural Language Processing, Seamless Multi-Channel Experience]

导读

在本次会议中,您将了解如何构建一个WhatsApp助手,该助手使用Amazon Bedrock Agents、基于Knowledge Base的检索增强生成(RAG)与Amazon Aurora Serverless PostgreSQL-Compatible版本,以及Amazon DynamoDB。学习如何创建一个AI驱动的系统,该系统能够处理复杂查询、提供个性化协助,并高效管理支持工单。通过使用Amazon CDK和Python,您将被指导完成整个过程,并了解如何构建一个可扩展的解决方案,以提高客户满意度。本次会议特别适合那些旨在利用生成式AI和数据库技术提升客户服务能力的开发人员。

演讲精华

以下是小编为您整理的本次演讲的精华。

在2024年亚马逊云科技 re:Invent大会上,亚马逊云科技高级开发者倡导者Guillermo Ruiz和他的同事Elise Havat Fuentes展示了一个名为“使用PostgreSQL构建AI驱动的知识检索支持服务”的会议。该会议围绕构建一个AI驱动的旅行助手来解决客户在处理航空公司支持服务时面临的常见挫折。

Ruiz以去年re:Invent活动的一个有趣插曲开场,当时由于一个字母的错误输入,他们无意中预订了前往新墨西哥州的拉斯维加斯而不是内华达州的拉斯维加斯。这一失误凸显了他们在试图通过传统支持渠道纠正这种情况时所面临的挑战,例如漫长的等待时间、通话中断、缺乏上下文

通过短时倒谱(Cepstrogram)计算进行时-倒频分析研究(Matlab代码实现)内容概要:本文主要介绍了一项关于短时倒谱(Cepstrogram)计算在时-倒频分析中的研究,并提供了相应的Matlab代码实现。通过短时倒谱分析方法,能够有效提取信号在时间与倒频率域的特征,适用于语音、机械振动、生物医学等领域的信号处理与故障诊断。文中阐述了倒谱分析的基本原理、短时倒谱的计算流程及其在实际工程中的应用价值,展示了如何利用Matlab进行时-倒频图的可视化与分析,帮助研究人员深入理解非平稳信号的周期性成分与谐波结构。; 适合人群:具备一定信号处理基础,熟悉Matlab编程,从事电子信息、机械工程、生物医学或通信等相关领域科研工作的研究生、工程师及科研人员。; 使用场景及目标:①掌握倒谱分析与短时倒谱的基本理论及其与傅里叶变换的关系;②学习如何用Matlab实现Cepstrogram并应用于实际信号的周期性特征提取与故障诊断;③为语音识别、机械设备状态监测、振动信号分析等研究提供技术支持与方法参考; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,先理解倒谱的基本概念再逐步实现短时倒谱分析,注意参数设置如窗长、重叠率等对结果的影响,同时可将该方法与其他时频分析方法(如STFT、小波变换)进行对比,以提升对信号特征的理解能力。
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