使用Amazon Q Business提升员工生产力

使用Amazon Q Business提升员工生产力

关键字: [Amazon Web Services re:Invent 2024, 亚马逊云科技, 生成式AI, Amazon Q Business, Employee Productivity, Amazon Q Business, Enterprise Data Sources, Knowledge Management, Personalized Information Retrieval]

导读

在本次会议中,探讨如何使用亚马逊Q Business这一由生成式AI驱动的助手,来消除那些拖慢团队效率的任务。快速定制亚马逊Q Business,使其能够基于企业系统中的数据和信息来回答问题、提供摘要、生成内容和完成任务。了解Life360如何利用亚马逊Q Business来加速其300名工程师驾驭信息泛滥并提高工作效率。以安全和隐私为核心考虑,亚马逊Q Business尊重现有的用户身份、角色和权限,并允许管理员限制敏感话题、屏蔽关键词,以及过滤不当的问题和回答。

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,一场题为“借助Amazon Q Business提升员工生产力”的精彩演讲吸引了与会者的目光。演讲者首先强调了员工在日常工作中面临的一个普遍挑战——他们花费大量时间搜索看似简单的问题答案或在组织内的各种工具和数据源中重复执行相同的任务。这一困境引起了与会者的共鸣,让他们思考在这些努力上浪费了过多时间。

随后,演讲者介绍了由亚马逊云科技开发的突破性生成式AI助手Amazon Q Business。这一创新解决方案旨在提高组织数据的可访问性,使用户能够获得问题答案、生成营销材料等内容,并在第三方应用程序如Salesforce、Zendesk和Jira中执行操作。值得注意的是,Amazon Q Business在设计时就将安全性和隐私性置于核心地位,对所有数据源实施了严格的访问控制措施。这确保了用户只能访问他们有权查看的信息,从而保护敏感数据免受未经授权的访问。

Amazon Q Business的核心功能在于能够统一整个企业的分散数据源,与Microsoft Exchange、Gmail、Salesforce、Jira、SharePoint、内部网、Wiki和Amazon S3等平台无缝集成。通过其先进的搜索和总结功能,Q Business可以彻底搜索这些源,提炼相关发现并为用户的查询提供准确、相关的答复。值得注意的是,Amazon Q Business无处不在,可通过其专用Web应用程序、嵌入式应用程序如Slack以及浏览器扩展访问,确保用户几乎可以在任何地方利用其功能。

随着会议深入探讨,演讲者阐明了Amazon Q Business的关键特性。其核心是一个包含40多个企业连接器和文档存储库的庞大集合,涵盖了Salesforce、Google Drive、Microsoft 365、Gmail、Slack、Atlassian和Zendesk等流行平台。这些连接器使Q Business能够从索引数据中检索相关内容,同时严格遵守现有的访问控制和用户权限。这种对既定协议的遵从确保了用户只能访问他们有权查看的信息,从而维护敏感数据的完整性和机密性。

此外,Amazon Q Business允许管理员应用防护措施,使他们能够自定义和控制用户收到的响应。这一强大功能允许管理员在必要时阻止某些主题、词语或短语,为信息传播营造一个安全、受控的环境。

值得注意的是,Amazon Q Business的能力不仅仅是提供答复,它还可以代表用户执行操作,简化日常任务。例如,用户可以指示Q Business创建工单或发送审阅项目,自动化重复流程,提高生产力。演讲者强调,Q Business目前支持4个内置插件来在集成应用程序中执行操作,如创建工单。

Amazon Q Business的一大亮点是能够创建名为Amazon Q Apps的轻量级应用程序。这些应用程序旨在自动化重复任务和工作流程,节省宝贵时间,提高员工生产力。用户可以通过自然语言提示或利用对话历史记录和低代码工具构建器生成Q Apps,进一步简化了这一过程。

安全性和合规性是Amazon Q Business设计中的重中之重。该解决方案支持与Okta和Amazon IAM Identity Center等行业领先的身份提供商集成,确保无缝身份验证和访问控制。此外,它与亚马逊云科技 Private Link集成,实现在组织的虚拟私有云(VPC)环境中安全访问Q Business。对于高度监管的工作负载,Amazon Q Business提供符合FIPS(联邦信息处理标准)的端点,遵守严格的安全标准。此外,它与CloudTrail的集成提供了全面的日志记录和审计功能,促进了用户活动的透明度和可追溯性。

为了说明Amazon Q Business在现实世界中的影响,演讲者欢迎了Life360的Naveen,他分享了该组织利用这一强大解决方案的经验。Life360是一款家庭安全应用程序,在170个国家拥有7700万月活跃用户,在美国的渗透率为14%,意味着每8个美国家庭中就有1个使用Life360的服务。值得注意的是,每年有360亿英里的行车里程使用了Life360的碰撞检测功能,并向家人发送了490亿次安全到达通知,这凸显了该应用程序的救生潜力,可以在不幸发生事故时及时通知家人并派遣救护车。

Naveen阐述了Life360采用Amazon Q Business的原因,包括知识库分散、缺乏个性化信息检索、重复的开发人员请求以及低效的入职流程。为此,他们构建了一个名为Cloud Companion的内部助手,利用了Q Business的功能。该助手经过精心调整,符合工程最佳实践,Life360还开发了Q Apps来简化任务,如将Figma设计转换为SwiftUI代码,以及改善人力资源入职体验。

为衡量Amazon Q Business实施的成功程度,Life360引入了一个名为“平均获知时间”的指标,用于量化员工可获得的知识的新鲜度和准确性。初步结果令人鼓舞,15-20%的采用率每月可为工程师节省两小时。这一成就彰显了该解决方案减少上下文切换、最小化不必要会议以及提供个性化信息以满足个人需求的能力。

受到这些初步成功的鼓舞,Life360有雄心进一步利用Amazon Q Business来推进项目管理、事件响应和开发人员生产力计划。然而,他们也意识到这一努力所面临的挑战,包括制定有效的采用策略、管理多样化的使用案例、促进参与度以及确定具有明确成功定义的正确使用案例。

Naveen分享了一个令人信服的轶事,来自Life360今年早些时候加入的产品副总裁。这位副总裁赞赏了Amazon Q Business的知识库效用,归功于它在远程工作环境下(面对面互动有限)为他提供了无缝的入职体验。

总之,Amazon Q Business作为一款强大的生成式AI助手,彻底改变了组织访问和利用数据的方式。通过提高组织数据的可访问性、提升员工生产力以及简化日常任务,Q Business有望在各个团队和行业中革新工作流程。Life360成功采用该解决方案就是有力证明,展示了它在增强知识管理、开发人员生产力和员工入职流程方面的效力,最终推动组织效率和成功。

下面是一些演讲现场的精彩瞬间:

演讲者邀请观众反思在日常工作中寻找简单答案所花费的时间。

亚马逊的AI助手与各种数据源和应用程序无缝集成,提供无处不在的访问和行业领先的性能,以高效检索和总结信息。

Q Business连接到企业数据源,摄取和索引数据并设置权限,使用户能够查询并获得相关响应和引文,从而实现对话式交互。

Q Business提供以搜索为中心的功能,允许用户从企业数据、大型语言模型的世界知识和引文中获取准确答案,同时保持对话历史和上下文,提升所需文档的答案,并应用防护措施以确保安全体验。

早期结果显示,有15-20%的用户采用了一种新系统,旨在减少上下文切换和会议,每月节省相当于2名工程师的工作量,预计在未来几个月内将提高生产力和投资回报率。

演讲者表示感谢,并鼓励观众探索亚马逊Cue Business,强调其易于设置,并且可获得亚马逊云科技团队的支持。

产品副总裁分享了他在Life360使用内部知识共享工具MSNQ的积极经历,该工具有助于他远程入职,突出了其对于一家完全远程公司的实用性。

总结

在这场引人入胜的演讲中,演讲者深入探讨了Amazon Q Business这款基于生成式人工智能的助理如何提高员工生产力的变革力量。他们揭示了Q Business成为游戏规则改变者的关键特性,包括能够连接各种企业数据源、检索相关信息、生成准确响应以及在第三方应用程序中执行操作。演讲者强调了安全性和隐私性的重要性,并着重说明Q Business遵守现有的访问控制,并与亚马逊云科技安全服务相集成。

随后,演讲者介绍了Life360这家成功利用Q Business提高知识管理、减少上下文切换和简化入职流程的客户。Life360的云运营总监Naveen分享了一些有见地的使用案例,例如启用Slack集成以检索知识、将Figma设计转换为SwiftUI代码,以及为人力资源部门开发入职助理。初步结果显示,显著节省了时间并提高了生产力,每月估计可节省两名工程师的工作量。

Naveen还讨论了采用过程中面临的挑战,强调了制定明确的采用策略、为数据隐私提供防护措施、通过黑客马拉松培养参与度以及确定具有明确成功指标的合适使用案例的重要性。演讲最后以Life360产品副总裁的有力证词作结,强调了Q Business对于提高知识可及性和改善入职体验的变革性影响。

亚马逊云科技(Amazon Web Services)是全球云计算的开创者和引领者。提供200多类广泛而深入的云服务,服务全球245个国家和地区的数百万客户。做为全球生成式AI前行者,亚马逊云科技正在携手广泛的客户和合作伙伴,缔造可见的商业价值 – 汇集全球40余款大模型,亚马逊云科技为10万家全球企业提供AI及机器学习服务,守护3/4中国企业出海。

内容概要:本文介绍了基于贝叶斯优化的CNN-LSTM混合神经网络在时间序列预测中的应用,并提供了完整的Matlab代码实现。该模型结合了卷积神经网络(CNN)在特征提取方面的优势与长短期记忆网络(LSTM)在处理时序依赖问题上的强大能力,形成一种高效的混合预测架构。通过贝叶斯优化算法自动调参,提升了模型的预测精度与泛化能力,适用于风电、光伏、负荷、交通流等多种复杂非线性系统的预测任务。文中还展示了模型训练流程、参数优化机制及实际预测效果分析,突出其在科研与工程应用中的实用性。; 适合人群:具备一定机器学习基基于贝叶斯优化CNN-LSTM混合神经网络预测(Matlab代码实现)础和Matlab编程经验的高校研究生、科研人员及从事预测建模的工程技术人员,尤其适合关注深度学习与智能优化算法结合应用的研究者。; 使用场景及目标:①解决各类时间序列预测问题,如能源出力预测、电力负荷预测、环境数据预测等;②学习如何将CNN-LSTM模型与贝叶斯优化相结合,提升模型性能;③掌握Matlab环境下深度学习模型搭建与超参数自动优化的技术路线。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注贝叶斯优化模块与混合神经网络结构的设计逻辑,通过调整数据集和参数加深对模型工作机制的理解,同时可将其框架迁移至其他预测场景中验证效果。
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