Amazon Lex揭示大语言模型与生成式AI的未来发展

Amazon Lex的产品经理Marcelo Silva与总经理Ganesh Geller以及洛克希德·马丁公司的研究员和首席架构师Greg Doppelhower在re:Invent开发者大会中分享了关于大语言模型与生成式AI的最新进展。演讲强调了如何利用Amazon Lex以及与Amazon Connect的完全集成平台，为员工和客户创造个性化的全渠道工作流。

 1. Amazon Lex的历史与发展

Marcelo Silva介绍了Amazon Lex自2017年成立以来的发展历程。他强调了Lex使用数百万参数的预训练大语言模型、未标记大语言模型的重要性，同时指出这些大语言模型是为对话上下文量身定制的。开发者们可以根据特定体验微调机器人定义，从而实现更个性化的服务。

 2. 构建大语言模型复杂对话体验的挑战

Marcelo概述了构建复杂对话体验的挑战，包括大语言模型理解语言的细微差别和对话策略。特别是在受监管行业中，如何进行可预测的对话管理以及在允许一定程度上的开放式对话时如何控制对话路径。

 3. Amazon Lex关键概念

演讲中介绍了Amazon Lex的关键概念，包括语句、意图、槽和履行。这些概念使Amazon Lex机器人能够解释用户的目标，收集数据并采取行动，为用户提供更个性化的服务。

 4. 提高开发者效率的新功能

Ganesh Geller展示了Amazon Lex的新功能，旨在提高开发者的效率。其中包括描述性的机器人构建器，能够根据自然语言描述生成完整的机器人定义，并将意图创建时间缩短至数分钟。此外，Lex还具备话语生成功能，能够快速生成基于1到2句话的名称和描述的话语样本。

 5. 提高最终用户体验的新功能

为了提高最终用户体验，Lex引入了基于大语言模型的生成式AI辅助槽位解析，以更好地解读每个槽位的值，实现更自然的对话输入。演讲中还介绍了新的会话式常见问题解答意图，通过检索增强生成来总结提供的文档中相关的段落，从而回答已在定义意图之外的问题。

 6. 洛克希德·马丁公司的应用案例

Greg Doppelhower分享了洛克希德·马丁公司在过去两年中如何利用大语言模型和生成式AI为高管构建iOS移动应用的经验。这个应用通过语音提供即时的项目状态更新，使高管们能够无障碍地访问关键数据，从而提高生产力。

 7. 未来展望

演讲者们强调了Amazon Lex如何利用生成式AI和大语言模型的进步，通过简单的描述性机器人构建器和会话式常见问题解答功能，简化了复杂对话体验的开发过程。洛克希德·马丁公司还分享了未来计划，将使用大语言模型扩展应用程序的功能，提高执行速度。

 结语

本届大会中展示了Amazon Lex在大语言模型、生成式AI和语音技术方面的最新进展，为企业提供了创新性的工具，以提升客户体验和员工工作效率。随着这些新功能的引入，人机交互将变得更加自然、高效，为未来的智能助手和虚拟代理的发展铺平了道路。