AWS AI 服务通过 FM 驱动的功能得到增强 |亚马逊网络服务

由柏拉图重新发布

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人工智能 (AI) 不断改变我们开展业务和服务客户的方式。 AWS 提供一系列预先训练的 AI 服务，为您的应用程序提供即用型智能。在这篇文章中，我们探讨了新的人工智能服务功能以及如何使用基础模型（FM）增强它们。

在这篇文章中，我们重点关注关键人工智能服务的以下主要更新：

亚马逊转录现在提供 FM 支持的超过 100 种语言的语言支持，以释放丰富的见解。
Amazon Transcribe Call Analytics 现在提供新的基于 AI 的生成式摘要功能（预览版），可自动执行呼叫后摘要，以提高联络中心代理和经理的工作效率。
亚马逊个性化现在使用 FM 生成更具吸引力的内容和产品推荐
亚马逊Lex 现在使用大型语言模型 (LLM) 为常见问题解答提供准确的对话式响应（预览版），超越了面向任务的对话

Amazon Transcribe 使用 FM 扩展语言支持并提高客户服务生产力

为了构建全球性、包容性的语音应用程序来满足来自不同语言背景的用户的需求，客户寻求一种真正的全球人工智能服务，能够高精度地理解和转录多种语言。为了帮助您在全球范围内扩展，Amazon Transcribe 现在提供基于语音 FM 的自动语音识别 (ASR) 系统，该系统将支持范围扩展到 100 多种语言。

由 FM 驱动的 Amazon Transcribe 在大多数语言中的准确性显着提高了 20% 到 50%。除了准确性的改进之外，新的 ASR 系统还为所有支持的语言（超过 100 种）提供了与易用性、定制、用户安全和隐私相关的多种差异化功能。一些示例包括自动标点符号、自定义词汇、自动语言识别、说话人分类、单词级置信度评分和自定义词汇过滤器等功能。凭借 Amazon Transcribe 在不同口音和噪音条件下的高精度、对多种语言的支持以及广泛的增值功能集，数千家企业将能够从其音频内容中释放丰富的见解，并提高音频和视频内容在各个领域的可访问性和可发现性。所有使用 Amazon Transcribe 的现有客户和新客户都可以体验到开箱即用的性能改进，无需任何 API 更改。

Carbyne 是一家软件公司，为紧急呼叫响应人员开发基于云的关键任务联络中心解决方案。卡宾的使命是帮助紧急救援人员拯救生命，语言不能妨碍他们的目标。

“人工智能驱动的 Carbyne 实时音频翻译的直接目的是帮助改善 68 万在家里说英语以外语言的美国人以及每年多达 79 万外国游客的应急响应。通过利用 Amazon Transcribe 由 ASR 驱动的新多语言基础模型，Carbyne 将能够更好地实现救生紧急服务的民主化，因为 Every。人。算数。”

– Alex Dizengof，Carbyne 联合创始人兼首席技术官。

在联络中心，客服人员在每次通话后都会花费宝贵的时间手动总结笔记，这可能会影响他们的工作效率并增加呼叫等待时间。调查呼叫和座席绩效的时间有限的经理在调查呼叫者问题时花费大量时间收听呼叫录音或阅读整个记录。 Amazon Transcribe 呼叫分析现在报价生成调用摘要，一种由人工智能驱动的生成功能，可以自动将整个交互压缩为简洁的摘要。例如，以下是 10 分钟电话呼叫的示例摘要：“客户报告说，即使距离预计交货日期 10 天后，他们也没有收到订单。该代理商向客户提供免费更换产品以及 10 美元的信用额度以供将来购买。代理商将在2天内与客户跟进，以确认收到换货订单。”

此功能使座席可以将更多时间与排队等候的呼叫者交谈，而不是从事呼叫后的工作，从而改善客户体验。经理可以查看通话摘要，以快速了解交互的上下文，而无需阅读整个记录。

借助 AWS 呼叫后分析解决方案，Principal 目前可以进行大规模历史分析，以了解可以在哪些方面改进客户体验、生成可操作的见解并确定采取行动的优先顺序。我们期待在 Amazon Transcribe Call Analytics 中使用生成式 AI 来探索通话后摘要功能，以便我们的客服人员能够集中时间和资源与客户互动，而不是在联系后进行手动工作

– Miguel Antonio Sanchez，信安金融集团区域首席数据官。

以下屏幕截图说明了如何在 Amazon Transcribe 控制台上启用生成调用摘要，以及摘要转录本的示例。

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Amazon Personalize 通过 FM 实现超个性化

零售、媒体和娱乐等行业的客户越来越希望制作更适合用户兴趣的内容和推荐产品，以提高参与度。例如，在流媒体平台上，用户会看到标准的“因为你观看了”推荐，而在电子商务网站上，“经常一起购买”被用作通用口号。为了通过“Rise and Shine”和“Love、laughing, and hijinks”等标题提供更加个性化的浏览体验，公司需要分配资源来手动生成引人注目的标语。这是乏味且耗时的。

为了帮助应对这一挑战， Amazon 通过关键字现在提供内容生成器——一种由 FM 驱动的新功能，使用自然语言制作简单且引人入胜的文本，描述推荐项目之间的主题联系。这使得公司能够自动生成引人入胜的标题或电子邮件主题行，邀请客户点击视频或购买商品。

此外，Amazon Personalize 现在在 LangChain 上提供 Personalize，为想要构建自己的基于 FM 的应用程序的客户提供支持。通过此集成，您可以调用 Amazon Personalize，检索活动或推荐程序的推荐，并将其无缝地输入到 LangChain 生态系统中由 FM 支持的应用程序中。

“我们正在将生成式 AI 与 Amazon Personalize 集成，以便为我们的用户提供超个性化的体验。 Amazon Personalize 帮助我们实现了内容定制的高度自动化。例如，应用后，FOX Sports 的赛事后内容收视率增加了 400%。现在，我们正在通过 Amazon Bedrock 将生成式 AI 增强到我们的管道中，以帮助我们的内容编辑生成主题集合。我们期待探索 Amazon Personalize Content Generator 和 Personalize on Langchain 等功能，为我们的用户进一步个性化这些收藏。”

– Daryl Bowden，福克斯公司技术执行副总裁。

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Amazon Lex 提供 FM 驱动的功能，可以更快地构建机器人并提高遏制能力

在消费者对自动化自助服务需求不断增长的推动下，企业正在优先投资对话式人工智能，以优化客户体验。为此，AWS 最近预览了对话式常见问题解答 (CFAQ)，这是来自 AWS 的一项新功能亚马逊Lex 智能且大规模地回答客户的常见问题。由 FM 提供支持亚马逊基岩和经过批准的知识源，CFAQ 使公司能够以自然且引人入胜的方式对常见客户询问提供准确、自动的响应。通过这项创新，品牌可以提供无缝的自助服务体验，从而增强客户满意度和忠诚度。

CFAQ 无需手动创建意图、示例话语、槽和提示来处理各种常见问题，从而简化了机器人开发。它通过一种名为 QnAIntent 的新意图类型来实现这一点，该类型可以安全地连接到 Amazon Bedrock 等知识源，亚马逊开放搜索服务及亚马逊肯德拉知识库检索最相关的信息来回答问题。开发人员可以保持对响应内容的控制，可以选择总结检索到的信息或按原样使用授权文本。这使得金融服务和医疗保健等受到严格监管的行业可以使用 CFAQ，从而确保您的回复仅使用合规语言。通过简化对相关知识的访问，CFAQ 减少了构建能够自然、准确地处理常见客户问题的机器人的工作量。

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