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_第四關_自助數位助理

在這一關中，玩家將實作一個具備對話功能的數位助理，能即時回應使用者的提問，並根據企業內部知識文件提供客製化答案。此任務採用 Retrieval Augmented Generation（RAG）架構，結合生成式 AI 與資料檢索技術，讓聊天機器人不僅具備對話能力，還能從私有資料中找出正確答案並加以回應。

透過這一關的挑戰，玩家將掌握如何設計一套能夠「理解問題、查找資料、生成答案」的 AI 助理系統，進一步強化對 RAG 應用與生成式 AI 技術整合的實務能力。

第四關的架構圖雛形

架構應用場景

該架構使用檢索增強生成 (RAG) 和生成式 AI 創建數位助理，以提供豐富的、自動的、對話式客戶體驗。

卡牌功能說明

Service Cards:

• Amazon Bedrock 

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。

• Knowledge Base

介紹:一項全受管功能，內建工作階段內容管理和來源歸因，可協助使用者實現從擷取到檢索和提示擴增功能的整個 RAG 工作流程，而無需建立資料來源的自訂整合和管理資料流程。

功能:可協助使用者將專有資訊整合到生成式 AI 應用程式中。知識庫會搜尋使用者的資料以找到最有用的資訊,然後用它來回答自然語言問題。

• Amazon CloudFront

介紹:Amazon CloudFront 是內容交付網路 (CDN)，可加速向最終使用者交付靜態和動態Web內容。

功能:運用可將 AWS 邊緣節點連線至 AWS 區域的 AWS 全球網路來交付內容。沿 AWS 全球網路移動網路流量可減少延遲，並改善應用程式的安全狀況。透過在全球多個邊緣節點快取檔案副本，來提高 Web 應用程式的可靠性和可用性。

• Amazon Lex

介紹:一種全受管人工智慧 (AI) 服務，具有用於設計、建置、測試和部署 AI 聊天機器人和語音機器人至應用程式的進階自然語言模型。

功能:可以將其與基礎和大型語言模型整合，以使用企業知識庫中的資料來回答複雜的問題。建置持續的串流聊天功能，讓使用者能夠視需要暫停和重新啟動多回合對話。快速建置聊天機器人或語音機器人，並部署至行動裝置和其他聊天服務，從而減少多平台開發工作。

• Amazon S3

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。

Security Cards:

• IAM

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。

• AWS WAF

介紹:借助 AWS WAF，使用者可以建立安全規則來控制機器人流量，並阻止常見的攻擊模式，如 SQL 隱碼攻擊或跨網站指令碼 (XSS)。

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 CloudFront可使用。

Others: 

• AWS Management Console

介紹:透過使用者友善的 Web 介面進行高效率的 AWS 管理。

功能:可在關卡中獲得一點。

• AWS Cloud Formation

介紹:一項可協助使用者建模和設定 AWS 資源的服務，以便使用者可以花更少的時間管理這些資源，而花更多的時間專注於在 AWS 中執行的應用程式。

功能:使用者建立一個範本來描述所需的所有 AWS 資源（如 Amazon EC2 執行個體或 Amazon RDS DB 執行個體），Cloud Formation 會負責為使用者調配和設定這些資源。

最終架構圖樣貌

結論

在本關任務中，玩家成功建置了一個能夠即時回應使用者問題的數位助理，透過結合 RAG 架構與生成式 AI 模型，實現一個具備實用性與企業應用價值的智慧客服系統。

整體架構中，使用者透過 GenAI Chat UI 與 Amazon Lex 互動，Lex 會根據輸入內容判斷使用者意圖，並查詢對應的企業知識。Amazon Bedrock 提供語言模型服務，結合從 Amazon S3 儲存的文件中檢索出的資訊，由 AI 組合生成回覆內容。整合過的知識由 Knowledge Base 組織與串接，提升回應的相關性與專業性。整個對話流程經由 Amazon CloudFront 加速載入，提升使用者體驗。在安全性層面，IAM 控管系統中各服務的存取權限，AWS WAF 則保護應用系統免受惡意攻擊，確保資料安全與穩定運行。

透過這一關的實作，玩家深入體驗如何建置 RAG 架構的數位助理，學會將 AI 模型與企業資料結合，打造出能真正回應實際需求的生成式 AI 解決方案。

相關參考資料

• 架構:使用 Amazon Lex 和 Amazon Bedrock 知識庫建立自助數位助理
• Service Cards:
  • Amazon Bedrock:可選用多種 Foundation Models 的平台，無需自行部署模型，即可整合 AI 生成能力進入應用中。
  • Knowledge Base:提供 AI 查詢資料的管道，將企業內部文件與生成式 AI 串接起來，讓回答更貼近實際情境。
  • Amazon CloudFront:內容傳遞網路（CDN）服務，協助使用者快速載入網頁與應用內容，加速使用體驗。
  • Amazon Lex:立 AI 對話介面，分析使用者輸入意圖，進一步引導系統查詢與生成回答，是聊天助理的語音／文字大腦。
  • Amazon S3:雲端儲存服務，用來保存生成的圖片、題目與前端網頁內容，支援快速存取與管理。
• Security Cards:
  • IAM:管理誰可以存取哪些資源，負責設定雲端系統的「通行證」。
  • AWS WAF:防火牆服務，阻擋惡意流量與攻擊，保護系統安全。
• Others:
  • AWS Management Console:WS 的圖形化操作介面，讓你能在瀏覽器中快速建立與管理雲端服務。
  • AWS Cloud Formation:基礎架構即程式碼工具，可用來一鍵部署整套雲端資源，讓系統部署更快速一致。