目標
類別: Game-Based Learning
課名: AWS Card Clash – an Architecture Design Game
關卡名稱(遊玩主題): CardClash_GenerativeAI_第五關_客戶服務機器人
完成通關 CardClash_GenerativeAI 第五關，並理解裡面所有卡牌服務的功能與技術要點，並通透該服務串接上的應用場景。
第五關的架構圖雛形
架構應用場景
Customer Service Bot,客戶服務機器人
Create a customer service bot with real-time data integration, delivering up-to-date personaization and improved customer interactions.
創建具有即時數據整合功能的客戶服務機器人，提供最新的個人化服務和改善的客戶互動。
卡牌功能說明
Service Cards:
介紹:一項全受管服務，透過單一 API 以及建置生成式 AI 應用程式所需的各種廣泛功能，搭配安全、隱私與負責任的 AI，提供來自領先 AI 公司的各種高效能基礎模型 (FM) 選擇，例如 AI21 Labs、Anthropic、Cohere、Meta、Stability AI 和 Amazon。
功能:輕鬆嘗試各種頂級基礎模型，使用微調檢索增強生成等技術根據數據私下定制它們，並創建執行複雜業務任務的託管代理。
介紹:使用基礎模型 (FM)、API 和資料的推理來分解使用者請求、收集相關資訊，簡化了工作流程並自動執行重複性任務，讓團隊能夠專注於完成高價值的工作。
功能:通過無縫連線公司系統、API 和資料來源，使生成式 AI 應用程式能夠自動執行多步驟任務。
介紹:基礎模型 (FM) 是基於大量資料集訓練的大型深度學習神經網路，這些神經網路改變了資料科學家處理機器學習 (ML) 的方式。資料科學家無需從頭開始開發人工智慧 (AI)，而是使用基礎模型作為起點來開發機器學習模型，從而更快速、更經濟高效地為新應用程式提供支援。
功能:儘管基礎模型已經過預訓練，但其可以在推理過程期間持續從資料輸入或提示中學習。這意味著可以透過精心策劃的提示來形成全面的輸出。FM可以執行的任務包括語言處理、視覺理解、程式碼產生和以人為本的參與。
介紹:一項完全託管的服務，用於使用 AWS 最佳實踐和整合來部署、管理和擴展容器化應用程式。
功能:只需描述您的應用程式和所需資源，Amazon ECS 就會跨彈性運算選項啟動、監控和擴展您的應用程式，並自動整合應用程式所需的其他支援 AWS 服務。
介紹:一項受管的關聯式資料庫服務，提供八種熱門資料庫引擎選項，包括 Amazon Aurora PostgreSQL 相容版本、Amazon Aurora MySQL 相容版本、RDS for PostgreSQL、RDS for MySQL、RDS for MariaDB、RDS for SQL Server、RDS for Oracle 和 RDS for Db2。
功能:可自動執行無差別的資料庫管理任務，例如佈建、設定、備份和修補。讓客戶在幾分鐘內建立新的資料庫，並提供自訂資料庫的靈活性，讓他們根據需求在八個引擎和兩個部署選項之間進行選擇。客戶可以透過以下功能最佳化效能，例如具有兩個可讀備用的多可用區、最佳化寫入和讀取以及 AWS Graviton3 型執行個體，並且他們可從多個定價選項中選擇以有效管理成本。
介紹:一種物件儲存服務，提供領先業界的可擴展性、資料可用性、安全性及效能。各種規模和各業界的數百萬家客戶可以存放、管理、分析和保護幾乎任何使用案例的任何資料量，如資料湖、雲端原生應用程式和行動應用程式。
功能:可透過 API 存取的高效、可擴充且安全的物件存儲。
介紹:AWS Secrets Manager 可協助您在整個生命週期中管理、擷取和輪換資料庫憑證、API 金鑰和其他機密。
功能:1.安全地加密和集中稽核資料庫憑證和 API 金鑰等機密。2.使用精細的 AWS Identity and Access Management (IAM) 政策和基於資源的政策來管理機密的存取。3.自動輪換機密以符合使用者的安全性和合規要求。4.複製機密以支援災難復原方案和多區域應用程式。
Security Cards:
介紹:安全地管理身分以及對 AWS 服務和資源的存取。
功能:在關卡中可消耗一點體力打出，保護指定的我方服務卡不被對手佔領，全卡牌皆可使用。
介紹:用於網路流量控制的 AWS 防火牆，負責控制允許到達和離開其關聯資源的流量。
功能:在關卡中可消耗一點體力打出，保護指定的我方服務卡不被對手佔領，此關卡只有Amazon RDS可使用。
其他
介紹:Amazon Elastic File System (EFS) 旨在提供無伺服器、完全具有彈性的檔案儲存，可讓使用者共用檔案資料，而無需佈建或管理儲存容量與效能。
功能:可以與AWS服務和內部部署資源搭配使用，並且可以在不中斷應用程式的情況下隨需擴展至數 PB 級。在本關卡無作用。
最終架構圖樣貌
結論
在本關卡中，我們成功設計並建構了一個具備即時資料整合能力的客戶服務機器人架構，有效整合了多項 AWS 服務，實現了智慧化與個人化的用戶互動體驗。透過以下重點組件的應用，我們強化了服務的自動化能力、安全性與可擴展性：
Amazon Bedrock + Foundation Model + Agent：打造出強大的生成式 AI 基礎，能夠理解並回應複雜的客戶需求。
Amazon RDS：提供即時存取的關聯式資料庫，支撐個人化回應與使用者歷程記錄。
AWS Lambda：無伺服器運算實現快速部署與整合各項後端邏輯。
Amazon S3 與 Secrets Manager：安全儲存靜態資源與敏感憑證。
IAM 與 Security Group：強化服務卡的存取控制與網路安全防護。
透過這一關的挑戰，玩家將更深入了解如何設計以生成式 AI 驅動的應用架構，並體會 AWS 雲端服務在實現高效、安全且可擴充的解決方案中的關鍵角色。下一關，將進一步探索如何結合這些技術延伸至更複雜的業務場景，敬請期待！
相關參考資料
https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/agents.html
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