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後續步驟 - AWS 方案指引

本文為英文版的機器翻譯版本，如內容有任何歧義或不一致之處，概以英文版為準。

後續步驟

生成式 AI 代表企業創新、最佳化操作並為客戶創造新價值的轉型機會。不過，從實驗到整個企業採用的過程需要一種策略方法，在創新與安全性、管理和卓越營運之間取得平衡。

此策略中介紹的四層架構 - 可靠的基礎設施、核准的基礎模型、強大的安全性和管理能力，以及可重複的應用程式模式 - 為組織提供建置和擴展其生成式 AI 計畫的完整方法。此架構可協助企業超越隔離的原型，以建立永續的生產就緒解決方案，提供可衡量的商業價值。

企業生成式 AI 採用的成功不僅需要技術實作。組織必須培養正確的人員、程序和技術組合。建立 AI 卓越中心、實作適當的控管結構，以及開發明確的模型評估和部署程序，與技術基礎設施本身一樣重要。

在生成式 AI 實作中，安全和控管不能是在思考之後。透過從頭開始嵌入這些考量，組織可以進行創新，同時優先保護敏感資料並符合法規要求。此策略中概述的安全控制和控管架構為負責任採用 AI 奠定了基礎，可隨著不斷變化的需求和新興威脅而發展。

此策略文件中呈現的應用程式模式示範了組織如何使用經過驗證的方法加速其生成式 AI 計畫。無論是實作生成式 AI 輔助、RAG 聊天式輔助或智慧文件處理解決方案，這些模式都為快速開發提供了起點，同時確保跨實作的一致性和品質。

當組織開始生成式 AI 旅程時，請考慮採取下列步驟：

  1. 根據此策略中介紹的架構，評估您目前的 AI 和資料基礎設施準備程度。

  2. 建立跨職能團隊來監督生成式 AI 計畫，包括 IT、資料科學、法務和業務單位的代表。

  3. 從小型、定義明確的proof-of-concept專案開始，這些專案可以展現明確的商業價值。

  4. 制定全面的生成式 AI 策略，以符合組織更廣泛的業務目標。

  5. 投資持續教育和訓練，以在整個組織中建置生成式 AI 功能。

透過 AWS 服務 和 的全方位套件，以及 Amazon Bedrock 提供的堅實基礎，組織可以放心地從生成式 AI 實驗轉移到可擴展的企業就緒解決方案，這些解決方案旨在安全、符合道德且有效。當您導覽此轉型旅程時， AWS 會繼續致力於透過釋放企業中生成式 AI 的完整潛力所需的工具、專業知識和基礎設施來支援您的成功。