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Accenture 使用 Amazon Q Business 创建自定义内存持久对话用户体验
传统上，从文档中查找相关信息是一个耗时且常常令人沮丧的过程。手动筛选一页又一页的文本、搜索特定细节并将信息综合成连贯的摘要可能是一项艰巨的任务。这种低效率不仅阻碍了生产力，而且还增加了忽视隐藏在 [...] 中的关键见解的风险
来源:亚马逊云科技 _机器学习传统上，从文档中查找相关信息是一个耗时且常常令人沮丧的过程。手动筛选一页又一页的文本、搜索特定细节并将信息综合成连贯的摘要可能是一项艰巨的任务。这种低效率不仅阻碍了生产力，而且还增加了忽略文档深处隐藏的关键见解的风险。
想象一下这样一个场景：呼叫中心代理需要快速分析多个文档以向客户提供摘要。以前，此过程需要费力地浏览每个文档，这项任务既耗时又容易出现人为错误。
随着聊天机器人在对话式人工智能 (AI) 领域的出现，您现在可以通过直观的界面上传文档，并通过询问与您的查询相关的具体问题来发起对话。然后，聊天机器人会使用先进的自然语言处理 (NLP) 和机器学习 (ML) 技术分析上传的文档，以提供针对您的问题的全面摘要。
然而，真正的力量在于聊天机器人能够在整个对话过程中保留上下文。当您浏览讨论时，聊天机器人应该保留以前互动的记忆，让您可以查看过去的讨论并根据需要检索特定细节。这种无缝体验确保您可以轻松探索文档的深度，而不会失去对话流程的线索。
Amazon Q Business 是一款生成式 AI 助手，可以回答问题、提供摘要、生成内容并根据企业系统中的数据和信息安全地完成任务。它使员工更具创造力、数据驱动、效率、准备和生产力。
Amazon Q Business– Dominik Juran，埃森哲云架构师
解决方案概述
以下是代码片段：
AWS CodePipeline Amazon Cognito