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PostgreSQL、MySQL、MariaDB、SQL Server、Oracle 和 Db2 的托管式关系数据库服务 无需考虑服务器即可运行代码 隔离型云资源 启动和管理虚拟专有服务器 大规模构建、训练和部署机器学习模型 使用 SQL 在 S3 中查询数据 托管型搜索服务 通过内置治理功能，跨组织边界解锁数据 对 PB 级文本和非结构化数据进行搜索、可视化和分析 轻松运行大数据框架 金融服务行业分析 分析实时视频和数据流 完全托管式 Apache Flink 服务 完全托管式 Apache Kafka 服务 便捷、简易且经济高效的数据仓库 高速业务分析服务 在数据集上进行配对、分析和协作，无需共享或显示基础数据 查找、订阅和使用云端第三方数据 适用于周期性数据驱动工作流的编排服务 通过易于配置的工作流匹配和链接相关记录 简单、可扩展的无服务器数据集成 构建、管理和保护数据湖 针对分布式应用程序的协调服务 SaaS 应用程序与 AWS 服务的无代码集成 适用于 SaaS 应用程序和 AWS 服务的无服务器事件总线 高度可用且安全的托管工作流程编排 托管消息代理服务 发布/订阅短信、电子邮件和移动推送通知 托管型消息队列 完全托管的可扩展 GraphQL API 大规模地自动将 EDI 文档转换成常见的数据表示形式，例如 JSON 和 XML 等等 创建并管理可扩展的区块链网络 完全托管型分类账数据库 连接 SaaS 应用程序以提高工作效率和安全性 全渠道云联系中心 让消费者能够高效、轻松地购物 无接触、基于手掌的身份服务 适用于企业访问控制的掌上型安全身份服务 多渠道营销传播 通过机器学习支持的供应链应用程序缓解风险和降低成本 免结账零售技术 构建移动应用程序和 Web 应用程序而无需编程 轻松开展会议、视频通话和聊天 端到端加密通信 安全的企业文档存储和共享 安全的电子邮件和日程编排 使用 Alexa 为贵组织赋能 实时消息传递、音频、视频和屏幕共享 大规模入站和出站电子邮件 灵活的移动短信和推送通知 SIP 中继和高级电话功能 安全的文件协作和管理 分析您的 AWS 成本和使用率 利用可自定义的定价和成本信息可见性，简化计费和报告 设置自定义成本和使用量预算 获取全面的成本和使用率信息 深入了解您的预留实例 (RI) 使用灵活的定价，最多可节省 72% 的计算使用量 云端虚拟服务器 扩展计算能力以满足需求 启动并管理虚拟专有服务器 大规模构建和运行容器化 Web 应用程序 运行任意规模的批处理作业 运行并管理 Web 应用 无需考虑服务器即可运行代码 在本地区域运行延迟敏感型应用程序 运行本地部署 AWS 基础设施 发现、部署和发布无服务器应用程序 在 AWS 托管的基础设施上构建动态的、大规模的空间模拟 物理设备聚合和处理边缘站点中的数据，然后将其传输到 AWS 为 5G 设备交付超低延迟应用程序 无需自定义硬件即可构建混合云 全渠道云联络中心 轻松存储、管理和部署容器映像 高度安全、可靠且可扩展的容器运行方式 在客户托管的基础设施中运行容器 最值得信赖的运行 Kubernetes 的方式 您基础设施上的 Kubernetes 运行一致的 Kubernetes 集群 将现有应用程序容器化并迁移现有应用程序 大规模构建和运行容器化 Web 应用程序 轻松部署和运行容器化应用程序 适用于容器的无服务器计算 托管型 Red Hat OpenShift 集群 高性能托管式关系数据库，可完全兼容 MySQL 和 PostgreSQL。 即时扩展到每秒超 10 万项事务 完全托管式文档数据库 托管型 NoSQL 数据库 内存中缓存服务 托管型 Cassandra 兼容数据库 与 Redis 兼容、持久的内存数据库，可提供超快的性能 完全托管型图数据库服务 完全托管型分类账数据库 适用于 PostgreSQL、MySQL、MariaDB、SQL Server、Oracle 和 Db2 的托管式关系数据库服务 自动化本地数据库管理 便捷、简易且经济高效的数据仓库 完全托管型时间序列数据库 以最短的停机时间迁移数据库 统一的软件开发服务，加速 AWS 上的开发和交付 查找最昂贵的代码行 OpenJDK 的生产就绪型发行版 使用机器学习支持的编码配套服务更快速地构建应用程序 利用统一的 API 管理云基础设施 使用代码对云基础设施建模 在云 IDE 中编写、运行和调试代码 基于浏览器的 Shell 环境 面向软件开发的安全、可扩展且经济实惠的构件管理 生成和测试代码 在私有 Git 存储库中存储代码 自动部署代码 使用持续交付发布软件 开发和部署 AWS 应用程序 用于管理 AWS 服务的统一工具 使用真实设备，在 AWS 云中测试 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如需进一步了解 AWS 如何处理您的信息，请阅读 AWS 隐私声明。 我们目前只会存储基本 Cookie，因为我们无法保存您的 Cookie 首选项。如果您想要更改 Cookie 首选项，请稍后使用 AWS 控制台页脚中的链接重试，如果问题仍然存在，请联系技术支持。 人工智能（AI）座席是一种软件程序，它可以与环境互动，收集数据，并利用数据执行自决任务，以实现预定目标。人类设定目标，但人工智能座席会独立选择实现这些目标所需的最佳行动。例如，联络中心的人工智能座席需要解决客户的疑问。该座席会自动向客户提出不同的问题，查找内部文件中的信息，并给出解决方案。根据客户的回复，它可以决定是自己解决查询，还是将查询转给人工处理。 了解有关人工智能（AI）含义的更多信息 所有软件都能自主完成软件开发人员确定的不同任务。那么，是什么让人工智能座席或智能座席变得与众不同？ 人工智能座席是基于理性的座席。它们根据自己的感知和数据做出理性决策，以产生最佳性能和结果。人工智能座席通过物理或软件接口感知环境。 例如，机器人座席会收集传感器数据，聊天机器人会将客户的询问作为输入。然后，人工智能座席采用这些数据做出可靠的决定。它通过分析收集到的数据来预测支持预定目标的最佳结果。人工智能座席还利用这些结果制定下一步应采取的行动。例如，自动驾驶汽车会根据来自多个传感器的数据绕过道路上的障碍物。 人工智能座席可以改善您的业务运营和客户体验。 人工智能座席是无需人工干预即可执行特定任务的自主智能系统。组织可以利用人工智能座席来实现特定的目标和更有效的业务成果。当业务团队将重复性任务委托给人工智能座席时，他们就可以提高自己的工作效率。这样，他们可以将注意力转移到关键任务或创造性活动上，从而为组织增加更多价值。 企业可以使用智能座席来降低因流程效率低下、人为错误和手动流程而产生的不必要成本。您可以放心地执行复杂的任务，因为自主座席遵循一致的模式，能够适应不断变化的环境。 先进的智能座席利用机器学习（ML）来收集和处理海量实时数据。这样，企业管理者在制定下一步行动时，就能以更快的速度做出更好的预测。例如，在开展广告活动时，可以使用人工智能座席来分析不同细分市场的产品需求。 客户在与企业的互动中，寻求的是有吸引力的个性化体验。集成人工智能座席可让企业实现个性化产品推荐，提供及时响应，进行创新，从而提高客户参与度、转化率和忠诚度。 人工智能中的座席可以在不同的环境中运作，以实现独特的目的。但是，所有功能性座席都有以下这些共同的组成部分。 架构是座席运行的基础。架构可以是物理结构、软件程序，或二者的组合。例如，机器人人工智能座席由执行器、传感器、电机和机械臂组成。同时，托管人工智能软件座席的架构可以使用文本提示、API 和数据库来实现自主操作。 座席功能描述了如何将收集到的数据转化为支持座席目标的行动。在设计座席功能时，开发人员要考虑信息类型、人工智能能力、知识库、反馈机制以及所需的其他技术。 座席程序是座席功能的实现。它涉及在指定架构上开发、训练和部署人工智能座席。座席程序将座席的业务逻辑、技术要求和性能要素统一起来。 人工智能座席的工作原理是将复杂的任务简单化和自动化。大多数自主座席在执行指定的任务时，都会遵循特定的工作流程。 人工智能座席从用户那里接收特定的指令或目标。它利用目标来规划任务，使最终结果与用户相关并对用户有用。然后，人工智能座席将目标分解成若干个可执行的小任务。为了实现目标，人工智能座席会根据特定的指令或条件执行这些任务。 人工智能座席需要信息才能成功执行其计划的任务。例如，座席必须提取对话日志来分析客户情绪。因此，人工智能座席可能会访问互联网来搜索和检索所需的信息。在某些应用场景中，智能座席可以与其他座席或机器学习模型交互，以获取或交换信息。 有了充足的数据，人工智能座席就会有条不紊地执行手头的任务。完成一项任务后，座席就会将其从列表中删除，然后继续执行下一项任务。在完成任务的间隙，人工智能座席会通过寻求外部反馈和检查自身日志来评估是否达到了指定目标。在此过程中，座席可能会创建并执行更多任务，以达到最终结果。 人工智能座席是一种有用的软件技术，可自动执行业务工作流程，从而获得更好的结果。尽管如此，组织在为业务应用场景部署自主人工智能座席时，应解决以下问题。 开发和运行先进的人工智能座席需要获取、存储和移动海量数据。组织应了解数据隐私要求，并采取必要措施改善数据安全状况。 在某些情况下，深度学习模型可能会产生不公正、有偏见或不准确的结果。实施人工审核等保障措施，可确保客户从所部署的座席那里得到有用而公正的回应。 实现先进的人工智能座席需要专门的经验和机器学习技术知识。开发人员必须能够将机器学习库与软件应用程序集成，并利用企业特定数据对座席进行训练。 训练和部署深度学习人工智能座席需要大量计算资源。当组织在本地部署这些座席时，必须投资和维护不易扩展的昂贵基础设施。 组织可以创建和部署不同类型的智能座席。下面是一些示例。 简单的反射型座席严格根据预定义的规则及其即时数据运行。它无法响应超出给定事件条件操作规则的情况。因此，此类座席适用于不需要大量训练的简单任务。例如，您可以使用简单的反射型座席，通过检测用户对话中的特定关键词来重置密码。 基于模型的座席与简单的反射型座席类似，不同之处在于前者具有更先进的决策机制。基于模型的座席不是简单地遵循特定规则，而是在做出决定前评估可能的结果和影响。通过使用辅助数据，它可以为其感知的世界构建内部模型，并以此来支持自己的决策。 基于目标的座席（或基于规则的座席）是具有更强大推理能力的人工智能座席。除了评估环境数据外，该座席还会比较不同的方法，以帮助自己实现预期结果。基于目标的座席始终会选择最有效的路径。它们适用于执行复杂的任务，例如自然语言处理（NLP）和机器人应用程序。 基于效用的座席使用复杂的推理算法，帮助用户最大限度地实现他们所期望的结果。该座席会比较不同的情景及其相应的效用值或利益。然后，它会选择一种能为用户提供最多回报的情景。例如，客户可以使用基于效用的座席来搜索旅行时间最短的机票，不考虑价格。 学习座席会不断吸取以前的经验，以改进其结果。该座席使用感官输入和反馈机制，会随着时间的推移调整其学习要素，以满足特定的标准。此外，它还使用问题生成器设计新任务，以便根据收集到的数据和过去的结果进行自我训练。 分层座席是一组按层次结构组织的智能座席。上层座席将复杂的任务解构成较小的任务，并分配给下层座席。每个座席独立运行，并向其监督座席提交进度报告。上层座席收集结果并协调下层座席，以确保它们共同实现目标。 Amazon Connect Contact Lens 是一款自主人工智能座席产品，您的组织可以使用它来管理和生成实时联络中心分析。您可以自动创建联系人摘要，并发现客户分析趋势。具体操作如下： 组织还可以使用生成式人工智能（Generative AI）和其他 Amazon Web Services（AWS）人工智能服务，构建自己的人工智能座席。AWS 为您提供托管工具，让您可以构建、集成和扩展自主座席，从而帮助您克服技术、基础设施和合规性方面的挑战。例如： 立即创建账户，开始在 AWS 上使用人工智能座席。 立即享受 AWS 免费套餐。 在 AWS 管理控制台中开始构建。