速度决胜，孚知流基于 Amazon Bedrock 快速构建生成式 AI 能力，2 个月快速完成产品升级

在 2020 年，孚知流就已经有意识地将 AI 作为一种仿生技术，模拟人类利用自然语言的过程，设计出了一款企业级 AI 翻译服务产品 Translai，为企业提供精准且高性价比的翻译服务。在翻译过程中积累的优质企业语料数据可以被循环利用，不断提升翻译效果。随着 2023 年大语言模型的火爆，孚知流敏锐地捕捉到了这一历史性机会，并推出了这款可灵活定制的企业级知识应用。在生成式 AI 应用的赛道上，产品的先发优势至关重要。对于这样一家初创公司来说，在资源和时间都受限的情况下，如何快速部署落地，成了亟待解决的第一要务：

• 首先，孚知流的核心能力在于结合包括生成式 AI 在内的各种 AI 能力，提供一款方便易用的企业级知识应用产品，而非大模型的训练和开发。所以，能够方便有效的通过 API 调用不同的大模型，并且，这些模型要尽可能多样而丰富，从而适配不同业务场景的需求就变得很重要。事实上，孚知流调用不同模型来完成一条工作流的情况更是非常常见的。
  
• 其次，可托管的基础设施和云原生应用开发架构，都是生成式 AI 应用构建的重中之重，即能无缝与应用程序集成的同时，不增加运维成本；如果能够在一个架构上，灵活调用多种类型模型，并且计费模式以实际发生调用次数来计费，那么相较于分别部署和搭建，可以获得更高性价比。
  
• 第三，孚知流原有的数据库无法处理向量数据，大模型无法获取数据库信息更新，对外就很难及时、有针对性地输出查询结果，降低用户体验。
  
• 最后，孚知流需要在确保数据安全和隐私保护，掌控数据控制权的前提下，构建差异化的 AI 应用。
  

如果要逐一解决以上问题，对于一家初创公司，需要投入大量人力及精力。孚知流希望能够基于云厂商的能力，各取所长，共同为客户提供出海 AI 应用 “最后一公里” 服务。而这家云厂商不仅需要有强大云计算资源和基础设施的支持，还能将大量的基础模型整合到自身产品中，提供完整的端到端的生成式 AI 技术堆栈。

孚知流从创立起就拥抱全球化，一直采用亚马逊云科技先进的云原生架构，使得原本复杂的基础设施运维、开发系统搭建，以及容器化微服务构建发布等工作，变得简单且高效，大幅度降低孚知流 IT 运维成本的同时、提高了系统的扩展性和可靠性，加速了孚知流产品出海的进度以及国际化的部署。

此外，亚马逊云科技还为孚知流提供了全方位的本地化支持，从最佳实践分享到架构设计优化，从组织专家技术攻关到提供全面的托管服务，从渠道推广支持到宝贵的客户资源等等。亚马逊云科技的专业团队和优秀产品让孚知流可以更快、更好地解决问题，提高了服务交付质量，得到客户的高度认可。

基于双方间的深度信任，孚知流在研发之初就第一时间向亚马逊云科技进行技术咨询，并最终选择基于 Amazon Bedrock，并通过云原生构建的语言服务低代码引擎，打造出海生成式 AI 应用的能力，支持孚知流切入企业级知识库、内容生成、AI 助手、业务智能体构建等更多场景及业务应用。

Amazon Bedrock 是一个可以轻松集成、部署和管理根基模型（ Foundation Model，以下简称 “FM”）的服务。通过 Amazon Bedrock，孚知流技术团队可以通过 API 访问调用多家领先的大模型，这一系列基础模型包括 Jurassic-2、Claude 2、Amazon Titan、Stable Diffusion 等，并且 Amazon Bedrock 可以使用少量带标签的示例来自定义模型以适应不同的业务场景。孚知流在模型托管和部署环境中，构建了基于 Jurassic-2 模型的出海生成式 AI 应用。Jurassic-2 是 AI21 Labs 提供的一个生产就绪型大语言模型，包括问题解答、摘要、文本生成等。Jurassic-2 模型在 Amazon Bedrock 中提供了不同大小的版本，根据任务的复杂度可选择适合的速度和成本。孚知流基于 Jurassic-2 模型，利用 RAG （检索增强生成）技术、借助私有数据来增强模型在特定领域和场景下的表现。

与传统的企业搜索不同，Amazon OpenSearch Service 的向量检索功能可以在一个统一的系统下同时实现两种功能，既支持传统的 Lucene 语义检索，又能够快速实现内嵌的空间向量查询。对于 AI 应用端来说，就可以及时判断数据库中存储的内容是否和用户的问题匹配，给予终端用户更加精准的答案或描述，而非模糊回答，让用户获得更好的体验。

除了多模型选择外，Amazon Bedrock 还在数据安全层面给孚知流提供了充分的支持，保证了所有数据都经过加密处理，并且不会离开孚知流私域 VPC (Virtual Private Cloud)，确保数据的私密性和安全性。 孚知流 CTO Brice 认为：“无论是数据安全、网络安全，还是应用层安全，都得益于亚马逊云科技搭建的‘安全责任共担模型’，实现了从基础设施层到应用层的端到端的安全管理。这其中，亚马逊云科技负责云自身的安全，孚知流则负责应用侧自身的业务数据安全。”

“2020 年以来大环境一直不好，作为创业公司我们遇到了非常多的困难。不过幸运的是，在关键节点上，我们获得了几轮融资并得到了行业的认可，我认为关键点核心在于认知和速度。三年前我们开始布局企业服务 + AI，从 Translai 到孚知流，看似服务内容和用户群体都发生了很大变化，但是我们的产品底层逻辑一直没有变。从第一性原理的认知层面出发思考产品设计，可以在变化中找到不变的东西。 另外，速度也是至关重要的，在亚马逊云科技助力下，我们的两款 AI 产品都在看似不可能的时间内完成了重大升级，这不仅帮我们争取到了宝贵的时间，也将窗口优势转化成产品先发优势，以及后续的商业化优势。”

创始人及 CEO 白双对亚马逊云科技专业的服务团队给予了充分认可：“亚马逊云科技专业、高效、有责任感，秉承‘客户至尚’理念，助力孚知流解决生成式 AI 应用构建中的各种技术和商务问题，缩短了产品迭代周期，帮助我们快速为最终用户创造价值。”

白双表示：“采用亚马逊云科技海外区域的 Amazon Bedrock 服务，等于将模型放在了‘家门口’，屏蔽掉了复杂度，简化了研发流程，让开发人员能够将精力放在出海应用的研发上，帮助我们在 2 个月内完成产品迭代，牢牢把握住了生成式 AI 的‘窗口期’。” 从基础设施层面，团队不再自己运维数据库并对脚本进行调优；从大语言模型角度，可以直接从 Amazon Bedrock 调用模型，无需考虑 GPU、模型调参和微调、稳定度等问题，能够让团队更有效率地进行研发创新。且在产品上线后的打磨阶段，会通过用户反馈进行 bug（故障）修复，基于亚马逊云科技的容器化微服务，团队可以实现局部微调，不会影响产品的实际生产环境。

AI 正在引爆生产力革命，AI 应用层必将在这一舞台上大放异彩。孚知流会继续与亚马逊云科技深入合作，充分发挥其产品化优势，加速企业级 AI 应用落地。未来，孚知流希望通过亚马逊云科技的推理、训练、模型方案，与其共同探索垂直模型的构建， 并向行业分享最佳实践。

孚知流 (FuzFLo) 专注于开发符合第一性原理的企业级生成 AI 知识应用产品，将 AI 作为仿生技术应用于企业实际业务场景，实现 AI 与人类智慧的深度融合，流动和共创，从而创造可持续演化的生产力，提升商业运营效率，推动业务增⻓。