关键字: [Amazon Web Services re:Invent 2024， 亚马逊云科技， 生成式AI， Amazon Cue Business， Generative Ai Applications， Amazon Cue Business， Event Organization， Data Integration， Community Collaboration]
导读在本次会议中，探索包括Amazon Q Business在内的人工智能服务如何帮助扩大和改善社区参与度，简化活动策划，并处理作为活动组织者的日常任务。通过演示深入了解技术洞察，我们将分享实用想法并提供入门指导。学习如何使用人工智能和Amazon S3、Amazon Lambda等服务。构建和发展社区至关重要。无论您是组织每月聚会还是大规模活动，都可以学习如何使用这些工具来更智能、更高效地工作。
演讲精华以下是小编为您整理的本次演讲的精华。
本次会议由亚马逊云科技高级开发者倡导者Victoria和亚马逊云科技社区英雄、维也纳用户组领导者兼数据与分析社区(DAC)支持协会主席Linda共同主持。Victoria在过去三年中通过内容创作建立了一个拥有60多万技术爱好者的社区，而Linda则在2025年的re:Invent大会上与她结识，两人因对培养技术社区的共同热情而结下了深厚友谊。
认识到将社区聚集在一起的变革力量，Victoria和Linda着手利用Amazon Cue这一前沿的生成式AI服务来扩大他们组织技术活动和推动社区参与的努力。她们全面概述了亚马逊云科技的AI/ML技术栈，包括其高性价比的基础设施、用于模型训练的SageMaker、用于访问基础模型的Bedrock，以及Cue套件中无需编码即可体验生成式AI的应用程序。
正如Victoria所阐述的那样，Amazon Cue的关键区别在于其能够使用40多个内置连接器集成专有数据源。这一独特功能确保了该服务生成的响应是基于组织的特定数据和上下文，而不是仅仅依赖于一般知识。此外，Cue尊重数据权限，只向具有相应访问权限的用户呈现信息。
为了展示Amazon Cue的强大功能，Victoria和Linda向观众演示了一个策划亚马逊云科技社区活动的引人入胜的用例。这个过程的第一步是通过查询被摄入Cue的亚马逊云科技用户组和合作伙伴数据来确定潜在的活动地点，这些数据是通过网页抓取和自定义数据连接器获取的。最初，他们在抓取动态网页内容时遇到了一些挑战，但他们通过开发自定义Lambda抓取器并利用步骤函数来防止抓取过程中的超时，从而克服了这些障碍。
接下来，他们将重点转移到为活动寻找讲者。为了实现这一目标，他们对亚马逊云科技英雄、社区建设者以及Sessionize目录中的讲者信息进行了索引。然而，他们很快意识到Amazon Cue更适合处理自然语言描述而不是表格数据。因此，他们将各种数据点连接成连贯的句子，使Cue能够更好地理解和利用讲者信息。
确定最佳活动日期是规划过程中另一个至关重要的方面。为了实现这一目标，Victoria和Linda分析了亚马逊云科技活动YouTube频道的数据，并整合了本地meetup.com活动。当尝试从YouTube抓取数据时，他们遇到了一个挑战，因为该平台禁止自动爬行。不过，他们通过利用YouTube API获取了所需的信息。
在确定了活动的后勤工作后，他们将重点转移到生成符合Victoria交流风格的促销内容上。他们通过向Cue提供示例帖子作为参考，使该服务能够适应Victoria的自然语气和格式偏好，如使用不同字体和项目符号列表。
在实施过程中，Victoria和Linda遇到了许多挑战，但他们都通过创新的解决方案加以克服。例如，当面临组织非结构化合作伙伴数据的问题时，他们采用了Amazon Cue的标准网页爬虫来创建和爬取数据。此外，他们在抓取任何数据之前都会检查robots.txt允许情况，以确保AI实施的合规性。
Victoria和Linda引入的一项关键创新是创建可重用的Amazon Cue应用程序。这些应用程序可以接受城市和主题等输入参数，然后使用集成的数据源生成场地、讲者、主题和促销文本/图像的建议。这种精简的方法大大减少了活动策划所需的时间和精力，使组织者只需几个按键就可以快速访问相关信息。
在整个演讲过程中，Victoria和Linda分享了他们在采用新技术方面的宝贵见解和经验教训。他们强调了拥有全面的数据策略、优化成本效率以及确保合规AI实施的重要性。他们还承认了“炒作周期”现象，即对新技术的最初热情可能会导致过高的期望，随后会出现一个失望期，因为会遇到各种挑战。然而，他们强调，只要坚持度过这个阶段，组织就能清楚地了解该技术的真正价值，并达到生产力的高峰，届时AI就可以用于改善整体流程和自动化任务。
为了进一步支持亚马逊云科技社区，Victoria和Linda提供了一个GitHub存储库和一个二维码，用于学习如何使用Amazon Cue构建生成式AI应用程序的研讨会。这些资源旨在让与会者掌握利用AI推动社区参与所需的知识和工具。
会议最后概述了架构图，将他们创新解决方案中使用的所有组件联系在一起。这个全面的图表清楚地展示了各种亚马逊云科技服务之间的精密交互，包括Lambda函数、S3存储桶、EventBridge、网页爬虫以及作为所有集成数据源中心存储库的Amazon Cue业务索引。
在这场引人入胜的会议中，Victoria和Linda展示了Amazon Cue和其他AI/ML服务在推动有影响力的社区参与方面的变革潜力。通过他们的实际用例和克服的挑战，他们证明了数据驱动的自动化方法如何彻底改变组织策划和执行技术活动的方式，从而在社区内促进协作、学习和发展。
他们的经历为寻求利用生成式AI力量的亚马逊云科技客户树立了榜样，同时也阐明了数据集成、合规性和成本优化的复杂性。通过分享他们的经验和见解，Victoria和Linda为他人开启了自身创新努力的大门，让他们能够充分发挥AI在推动有意义的社区参与方面的潜力。
下面是一些演讲现场的精彩瞬间：
演讲者鼓励观众向邻座的人微笑，因为他们可能成为未来的朋友或同事。
演讲者承认在采用新技术时面临的挑战和挫折，但强调获得现实的理解并看到其价值是这一旅程中启蒙阶段的一部分。
Swami Sivasubramanian演示了Amazon Cue如何基于自然语言描述创建应用程序，允许用户只需描述所需功能即可轻松构建自定义应用程序。
AI助手Cue可以高效地为维也纳的活动建议相关的演讲者、场地和宣传内容，节省时间和精力。
全面概述了架构，展示了各种数据源、网络爬虫、S3存储桶、自定义层和metadata映射的集成，用于组织和管理与meetup活动、社区博客、用户组、亚马逊云科技合作伙伴、演讲者和亚马逊云科技视频相关的信息。
强调了为生成式AI确定具体用例和全面的数据策略的重要性，同时优化成本效率。
在这个演示中，Victoria和Linda分享了他们使用Amazon Cue Business创建生成式AI应用程序的经验。他们探索了一个用例，即组织一个亚马逊云科技活动，利用Cue来识别场地、演讲者、热门主题并创建促销内容。他们的旅程强调了在使用这项新技术时，准备数据、遵守合规性和优化成本的挑战。
他们的架构包括各种数据源，从网络抓取到API，再到CSV和JSON文件。他们使用了Amazon Lambda函数、自定义层、Amazon S3、EventBridge和Cue连接器来摄取和索引数据。最终的Cue应用程序允许用户输入一个城市和活动主题，并生成演讲者、场地和促销内容的建议。
主要的经验教训强调了拥有具体的用例、完整的数据策略、遵守合规性和优化成本的重要性。Victoria和Linda分享了入门资源，包括一个GitHub存储库和一个关于使用Amazon Cue Business构建生成式AI应用程序的研讨会。
总之，这个演示提供了使用Amazon Cue Business创建生成式AI应用程序的实用概览，强调了挑战、架构和利用这项新技术的最佳实践。
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。
