Amazon Quick як AI-асистент

Amazon Web Services розширює можливості інтеграції генеративного штучного інтелекту у бізнес-застосунки. За допомогою Amazon Quick embedded chat компанії можуть додати AI-асистента безпосередньо у власний вебзастосунок, дозволяючи користувачам ставити запитання, працювати з даними та отримувати аналітичні висновки без переходу до окремих сервісів.

При цьому AWS пропонує можливості кастомізації, завдяки яким AI-чат можна адаптувати під дизайн, корпоративний стиль та особливості комунікації конкретної організації.

AI-асистент як частина застосунку

Amazon Quick embedded chat надає розмовний AI-інтерфейс, який можна інтегрувати безпосередньо у вебзастосунок.

Користувачі можуть взаємодіяти з AI у тому самому середовищі, де вони працюють із бізнес-даними. Наприклад, у фінансовому дашборді співробітник може запитати про динаміку доходу, витрат або маржинальності та отримати відповідь без переходу до іншого інструменту.

Важливим завданням при такій інтеграції є зробити AI-чат природною частиною застосунку, а не окремим зовнішнім елементом.

Налаштування зовнішнього вигляду

Amazon Quick дозволяє адаптувати embedded chat до дизайну застосунку.

Розробники можуть налаштовувати розміри та розташування вікна чату, CSS-класи, рамки, тіні, завантажувальний екран та інші елементи інтерфейсу.

Оскільки чат працює всередині iframe, внутрішні елементи не редагуються безпосередньо через CSS. Замість цього розробник налаштовує контейнер навколо iframe та використовує параметри Amazon Quick Embedding SDK.

Також можна приховати стандартні елементи брендування Amazon Quick та посилання на політику використання, щоб інтерфейс краще відповідав дизайну основного застосунку.

Власний стиль комунікації AI

Візуальна інтеграція — лише частина завдання. Відповіді AI-асистента також повинні відповідати контексту та стилю комунікації компанії.

Для цього в Amazon Quick можна створити власного chat agent та визначити його persona instructions.

Організація може налаштувати роль AI-асистента, стиль відповідей, термінологію, структуру повідомлень та межі знань.

Наприклад, фінансового AI-асистента можна налаштувати так, щоб він спочатку надавав ключовий показник, після цього порівнював його з попереднім періодом, використовував корпоративну фінансову термінологію та відповідав лише на запитання, пов'язані з даними компанії.

Таким чином AI-чат може працювати не як універсальний chatbot, а як спеціалізований корпоративний асистент.

Додаткові можливості для користувачів

За допомогою SDK розробники можуть визначити, які функції будуть доступні безпосередньо у чаті.

Серед них — завантаження файлів для аналізу, вебпошук, історія попередніх діалогів та відображення меж знань AI-асистента.

Також можна налаштувати початковий запит, який автоматично запускається після відкриття чату. Наприклад, у фінансовому дашборді AI може одразу запропонувати користувачу переглянути ключові фінансові показники за поточний квартал.

Взаємодія AI з інтерфейсом застосунку

Amazon Quick Embedding SDK також підтримує програмну взаємодію між елементами застосунку та AI-чатом за допомогою методу sendPrompt().

Це дозволяє автоматично формувати запити до AI залежно від дій користувача.

Наприклад, користувач натискає на показник Revenue у дашборді, після чого застосунок автоматично передає AI-асистенту запит із проханням пояснити динаміку доходу та фактори, які на неї вплинули.

Таким чином традиційні BI-інтерфейси можна доповнювати розмовною взаємодією з даними.

Єдиний користувацький досвід

Можливості кастомізації Amazon Quick embedded chat дозволяють компаніям інтегрувати генеративний AI у власні продукти та внутрішні системи без створення окремого інтерфейсу для AI-асистента.

Поєднання візуального налаштування, власної AI-persona та програмної взаємодії через SDK допомагає зробити чат природною частиною бізнес-застосунку.

У результаті користувачі можуть працювати з даними, отримувати аналітичні висновки та взаємодіяти з AI безпосередньо у звичному робочому середовищі.