隨著生成式 AI 技術的迅速進步，各企業紛紛利用這一技術開發新產品、服務及體驗。然而，要充分發揮生成式 AI 的潛力，關鍵在於擁有強大的資料基礎，支持模型的高品質資料定制和訓練。本文深入探討了 AWS 如何協助企業建構靈活、可擴展的資料架構及資料治理框架，並介紹多家 AWS 合作夥伴的實踐案例，展示資料基礎對生成式 AI 成功的關鍵作用。
文章重點
生成式 AI 的成功秘訣：高品質的資料基礎
為了讓生成式 AI 符合業務需求並發揮其最大效能，企業需要：
- 建構靈活且可擴展的資料基礎設施，整合內外部資料來源。
- 確保資料品質與一致性，並採取有效的資料治理與安全管理。
- 適時更新資料，保持其新穎性和相關性。
AWS 的數據服務，如向量資料庫、整合數據服務與無 ETL 功能，能夠迅速處理並連結多樣化數據來源，滿足生成式 AI 的高效需求，並且提供端對端的資料治理架構。
AWS 合作夥伴助力資料基礎建設
AWS 合作夥伴在數據服務、AI/ML 及生成式 AI 領域具備專業經驗，能夠為企業量身打造安全、可擴展的 AI 解決方案。合作夥伴如 BrainBox AI 和 TalentNet 等公司，透過 AWS 資料基礎設施及合作夥伴的專業技術，顯著提升了 AI 應用的速度與效能。例如：
- BrainBox AI 與 Caylent 合作，開發出 ARIA 語言介面，將生成式 AI 應用於商業建築管理，減少 HVAC 能源成本 25%、溫室氣體排放 40%。
- TalentNet 與 Quantiphi 合作，利用 DataPathway Accelerator 加快數據準備流程，使 AI 應用的推廣時間縮短 60%，從而優化招聘及業務成效。
透過 AWS 合作夥伴的專業支持，企業能在生成式 AI 的探索中減少風險、加速實現價值，並與最新 AWS 技術無縫接軌。
擁抱生成式 AI，開創企業未來
AWS 與其合作夥伴提供的完整資料基礎建設方案，讓企業能夠放心採用生成式 AI 技術，提升業務價值、實現數位轉型。立即與 AWS 的資料基礎合作夥伴連結，開啟生成式 AI 創新之旅，讓未來的應用更具影響力、增進使用者體驗。
