在近期的一次技术分享会上，亚马逊云科技的专家深入探讨了其如何通过多模型协同策略，为垂直行业打造高效AI应用平台。演讲围绕水平AI与垂直AI的差异化应用展开，指出前者追求广泛适用性，而后者则聚焦于特定行业的深度解决方案。
亚马逊云科技的专家详细分享了构建垂直AI应用平台的步骤，该平台的核心在于多个AI模型的紧密配合。首先，Bedrock Titan Embedding模型负责将企业的专业知识转化为结构化的知识库，为后续的问题解答奠定基础。随后，当用户输入问题时，Bedrock Cohere Re-Ranker模型迅速从庞大的知识库中检索出最相关的信息。在此基础上，DBC模型利用其强大的语义分析能力，初步生成回答。然而，为了确保答案的准确性和严谨性，亚马逊云科技还引入了Claude模型对DBC模型的初步答案进行校验，防止答案偏离实际或过于泛化。
该平台不仅限于提供准确答案，还能够根据问题类型自动触发后续行动。例如，若用户询问的问题在知识库中无匹配项，系统会自动生成一个知识库更新任务，提示相关团队补充缺失信息。另一场景是，当系统识别到用户问题涉及安全隐患时，会立即创建一个售后支持工单，并指派给专业的支持人员处理。这种端到端的自动化流程，极大地提升了问题解决的效率和准确性。
在构建这一AI平台的过程中，亚马逊云科技选择了Bedrock作为关键支撑。Bedrock提供了超过150款大型模型供选择，满足了构建复杂AI应用时的多样化需求。Bedrock内置的数据处理和知识库构建功能，极大地简化了企业构建和维护知识库的流程。在与卡乐美的合作案例中，Bedrock的这些特性显著加速了AI应用的开发进度，使卡乐美能够专注于业务逻辑本身，而非技术细节。
为了支持不同场景下的AI应用开发，亚马逊云科技提供了多种解决方案，包括Semantic AI Services for code和全托管的Bedrock AI平台。这些解决方案既支持可视化拖拽式编排，方便管理人员快速上手，也支持代码集成，满足开发人员的灵活需求。在与卡乐美的合作中，亚马逊云科技成功地将这两种框架融合应用，实现了从概念验证到生产环境的无缝过渡。
演讲中，专家还强调了AI应用在生产环境中面临的可用性、可观测性等挑战，并分享了Bedrock托管平台如何有效应对这些问题。Bedrock平台内置了监控和故障排查工具，确保了AI应用的稳定运行和高效性能，让用户能够专注于应用创新，而无需担心底层技术的复杂性。
通过此次分享，我们了解到亚马逊云科技如何运用多模型协同策略，为卡乐美等合作伙伴构建垂直AI应用平台，实现了售后服务的智能化升级。该平台不仅提升了问题解答的准确性和效率，还通过自动化流程简化了任务分配和处理过程。未来，随着AI技术的不断演进，亚马逊云科技将继续深化与行业伙伴的合作，探索更多垂直场景下的AI应用，推动企业的数字化转型和创新发展。
