关键字: [Amazon Web Services re:Invent 2023, Amazon AppFabric, Cross Application Insights, Cross App Data Integration, Generating Ai Features, Personalize App Experiences, Enrich Ai Capabilities]
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视频
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导读
应用程序开发者看到生成式AI能为他们的应用程序带来的好处,但在重新设计应用体验和提升个性化方面面临独特的挑战。加入这个闪电演讲,了解Amazon AppFabric的生成式AI功能如何让SaaS应用程序开发者快速为终端用户添加智能、相关的跨应用体验,而无需构建与其他应用程序的自定义集成。
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。
视频深入探讨了亚马逊云科技的AppFabrier服务，这是一项新推出的服务，旨在通过运用生成性人工智能技术来帮助软件开发者在他们的应用程序中打造更加个性化和背景化的体验。演讲者详细解释了开发者在将人工智能功能融入其应用程序过程中所面临的挑战，以及AppFabrier如何采用创新的大型语言模型（例如Anthropic的Claude）和「检索并优化」的方法来应对这些问题。
演讲者从一个普遍存在的问题开始：我们的工作日通常从整洁的工作台开始，但随着我们在不同软件即服务应用程序间切换，打开的应用和选项卡数量迅速增加至7到15个。演讲者分享的研究表明，员工每天花费近两小时仅在处理不同应用程序间的切换上下文和在分散的应用程序中查找信息，这严重阻碍了工作效率。
尽管我们已经依赖各种应用程序，但在它们之间不断切换会导致诸多不便。开发者希望通过构建能够适应用户工作流程而非相反的应用程序来实现这一目标。这正是AppFabrier所发挥的作用：提供API以便根据跨应用程序数据生成个性化的见解和建议行动，从而帮助用户在工作流程中保持高效和专注。
视频指出，AppFabrier致力于解决开发者在将智能功能（如数字助手）整合到其应用程序中所面临的三个主要挑战。首先是数据或缺乏数据的问题。即使是最先进的AI也需要大量的训练数据才能有效地运行，但单个应用程序通常只有有限的数据孤岛，且对用户在整个应用程序中的完整上下文了解不足。其次是集成和理解来自不同来源的数据的复杂性，这些数据具有不同的方案和API。最后，在提供真正个性化的见解的同时，维护严格的数据隐私和安全性的困难。
AppFabrier是一个旨在提供帮助的平台。它主要提供了两个API——可操作洞察力和会议准备。可操作洞察力API能够为用户提供最新的和相关信息，以及建议可行的行动，比如发送与数据相关的电子邮件或创建任务。会议准备API则能总结即将举行的会议，并突出显示最重要的文档或数据。
在幕后，AppFabrier依赖于Anthropic的Claude AI助手，这是一个基于Amazon Textract的自然语言生成助手。该服务采用了一种称为“检索和优化”的方法来提供个性化体验。首先，它会从用户的授权应用程序中获取上下文数据，然后根据用户的环境优化对大型语言模型的提示，以提供定制的洞察力。
AppFabrier会将来自Slack、Asana和Jira等服务授权用户数据暂时存储在加密的S3存储桶中。这些数据会被转化为向量嵌入，以便在生成提示时能获得最相关的信息。这样，服务就处理了后台的数据集成和标准化复杂性，使得开发人员无需亲自构建和管理所有这些连接。
视频中展示了AppFabrier在Asana中的应用演示，展示了如何在主页面上显示需要注意的即将进行的项目等信息。用户可以在不离开Asana的情况下立即执行操作，如与洞察力相关的电子邮件。
例如，关于即将举行的会议的一个洞察力会显示相关的Jira问题细节和附件，帮助用户在无需切换到Jira的情况下做好准备。演讲者解释了如何通过引入来自外部授权应用程序的数据并利用其会议准备API，AppFabrier如何实现这一点。
另一个重点介绍的使用案例是Miro，这是一个协作白板应用程序公司，希望通过AppFabrier自动将用户授权应用程序中的相关内容填充到他们的白板中，以帮助会议准备。演讲者解释了Miro如何将其与自己的AI助手结合使用，以根据丰富的数据自动生成议程、演示文稿和会议事实文件。
The video also delves into the technical architecture and retrieval generation methods of AppFabric. Traditional large language models often struggle to provide personalized responses without any specific user context input. AppFabric overcomes this challenge by first retrieving relevant data from the connected applications to optimize the prompts sent to the LLM, enabling it to generate customized insights.
For developers, some key benefits include improved user engagement, increased opportunities for insights from context, reduced high costs associated with handling data integration complexity, and the ability to flexibly build appropriate UI/UX workflows for their applications. The service does not require end users to use an Amazon Web Services account, aiming to meet their needs where they already are in their workflow.
In summary, the video provides a comprehensive overview of how AppFabric helps developers in their SaaS ecosystem to harness AI features across different data sources to enhance the functionality of their applications. It aims to represent developers in handling most of the data integration, security, and engineering complexities so they can focus on creating enjoyable experiences. With contextual insights and recommendations for action, AppFabrig aims to ultimately help users achieve more goals while maintaining focus and a smooth experience.
下面是一些演讲现场的精彩瞬间：
领导者探讨了在应用程序中运用亚马逊云科技的AppFabric功能来开发人工智能特性。
他们特别强调了在将生成性人工智能融入应用程序过程中，保护用户隐私和数据隔离的极端重要性。
为了增强用户体验，Asana已将亚马逊云科技的功能集成到了自己的主界面中，从而能够为用户提供跨多个应用的深入数据洞察。
此外，一种全新的检索导师生成模式正逐渐兴起，这种模式通过为自然语言处理（NLP）模型提供个性化背景信息，从而使其能提供更加精确的建议。
总结
首先，AppFabric使开发者能够利用用户在多个应用程序中使用数据，从而生成针对特定用户的见解和建议动作，从而提高应用程序的吸引力和满意度。
其次，AppFabric在后台处理所有数据集成和标准化方面的复杂性，使得开发者无需亲自搭建和管理集成过程。
第三，AppFabric通过在应用程序的用户界面中直接嵌入功能来满足用户需求，使用户能够在应用内部执行相关操作。
第四，AppFabric对哪些应用程序可以使用以及哪些数据可以被访问进行了严格的用户授权管理，有助于保护用户隐私并建立信任。
此外，与单一应用程序的数据相比，AppFabric结合来自多个应用程序的数据，实现更高质量的AI生成的见解。总的来说，亚马逊云科技的AppFabric让开发者能够轻松地将智能功能嵌入到自己的应用程序中，同时利用跨应用程序的数据和生成性人工智能技术，为用户提供更个性化和上下文相关的体验。
演讲原文
https://blog.csdn.net/just2gooo/article/details/134868220
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