加速
新的人工智能功能 Ask Goodnotes 的市场推广
数百万
活跃用户获得支持，服务可靠性高
创新
为未来的 LLM 的快速创新和灵活性奠定坚实的基础
保护用户
维护较高的数据隐私和安全标准
概览
Goodnotes 以其数字笔记和生产力应用程序著称，正致力于完善人工智能基础设施，提升可扩展性和成本效益，进而增强生成人工智能的能力。这确保了平台在维持高性能和低成本运营的同时，能够满足用户需求的持续增长。
2024 年，Goodnotes 从 Amazon Elastic Kubernetes Service (Amazon EKS) 的自托管模式迁移到 Amazon Bedrock 上的 Anthropic Claude，以支持其基于人工智能的 Ask Goodnotes 功能的推出。此功能让用户能够借助生成式人工智能，探索、学习和构建他们在 Goodnotes 笔记中捕获的知识和创意。这项完全托管的服务让 Goodnotes 加速了产品上市进程，大幅减少了基础设施管理所需的时间和资源，让团队能够集中精力推进人工智能技术的开发，同时确保了快速的可扩展性，以满足用户需求的不断增长。
机会 | 使用生成式人工智能改变笔记体验
Goodnotes 成立于 2011 年，一直是数字笔记和生产力领域的领导者，目前每月活跃用户超过 2400 万。作为数字手写领域的开拓者，Goodnotes 在 2015 年推出了首批支持 Apple Pencil 的应用程序之一。自那以后，它就成为了一个不可或缺的工具，在 2022 年被评为苹果年度 iPad 应用程序。近年来，Goodnotes 已发展成为一个集生产力、创造力和学习于一体的综合平台，提供文本输入、PDF 注释、评论、协作编辑等功能。
Goodnotes 在人工智能和机器学习领域投入巨大，旨在提升用户效率，增强工作和学习体验。2023 年 8 月，Goodnotes 推出由人工智能驱动的手写增强功能，成为首款能够根据用户自己的手写风格提供拼写检查和文字补全功能的应用程序。这些创新与 Goodnotes 的宏大使命相契合，即为用户打造能够提升生产力和学习效率的人工智能工具。
为了支持其中一些新功能，Goodnotes 最初在 Amazon Elastic Kubernetes Services (Amazon EKS) 上采用了大型语言模型 (LLM)，利用基于 GPU 的集群来实现既可扩展又具有成本效益的性能。该基础设施与 Amazon Elastic Compute Cloud (Amazon EC2) 实例和 Elastic Load Balancing 相结合，相较于基于 SaaS 的大型语言模型，减少了延迟，并且成本降低了 97%。
2024 年，Goodnotes 专注于简化其人工智能基础架构，加快生成式人工智能功能的开发，其中包括由人工智能驱动的助手 Ask Goodnotes。Ask Goodnotes 的目标是帮助用户充分挖掘他们的想法和信息的潜力。它直接从用户的内容中——无论是输入的文本、手写笔记还是导入的 PDF——提取信息，回答问题，提供摘要和解释，提炼洞见，甚至生成自定义测验。
除了在应用程序中推出这些新功能外，Goodnotes 还在努力优化其人工智能基础设施，以增强可扩展性和降低成本，确保平台能够满足日益增长的用户需求，同时保持性能和运营成本的可持续性。
通过与 AWS 合作，我们能够在开发过程中迅速测试多种模型，并保持灵活性，以便在前沿模型出现时及时进行试验和部署，进而为 Goodnotes 用户提供由大型语言模型支持的最佳体验。”
Steven Chan
Goodnotes 创始人兼首席执行官
解决方案 | 使用 Amazon Bedrock 上的 Anthropic Claude 优化人工智能基础架构
为了大规模部署生成式人工智能功能并简化开发流程，Goodnotes 选择了使用 Amazon Bedrock 来接入特定的大型语言模型。Amazon Web Services (AWS) 通过 Amazon Bedrock 提供对 Anthropic 和 Cohere 等业界领先公司的访问权限，为客户提供了持续尝试不同大型语言模型的灵活性。
Amazon Bedrock 为 Goodnotes 提供完全托管的服务，具备可扩展性、灵活性和安全性，使公司能够高效地管理大量数据和用户请求。它还让 Goodnotes 能够轻松试验和部署多个大型语言模型，而无需投入大量基础设施管理工作，从而加速创新周期并降低成本。Goodnotes 人工智能团队负责人兼工程经理 Angus Fong 解释说：“借助 Amazon Bedrock，我们简化了人工智能功能的交付流程，加快了创新和迭代的速度，并将更多精力投入到优化用户体验上。”
此外，Amazon Bedrock 的护栏功能确保了大型语言模型生成的响应既准确又可靠，并且能够满足 Goodnotes 用户的具体需求。这些护栏提升了人工智能响应的质量，从而改善了依赖 Goodnotes 的用户的学习和生产力体验。
在 AWS 上构建还有助于确保 Goodnotes 客户的数据安全。Goodnotes 集团总法律顾问 Nebahat Arslan 提到：“我们与 AWS 合作维护数据隐私和安全标准的经验，让我们有信心利用他们的服务进一步开发生成式人工智能功能。例如，作为我们对用户完全控制个人信息承诺的一部分，我们致力于在没有用户明确同意的情况下绝不收集用户数据，并且我们需要一个具备强大安全措施和数据保护的基础设施。”
Goodnotes 在准备 ISO 27001 认证的过程中，采用了 AWS 的安全服务，包括 Amazon CloudWatch、Amazon GuardDuty 和 Audit Manager，并于 2024 年 11 月成功通过了认证。在成功预览了候补名单后，Goodnotes 预计用户对 Ask Goodnotes 的需求将会非常旺盛，并计划迅速将这一功能推广至数百万用户。AWS 通过监控性能并提供加速部署的开发框架，为这次发布提供了支持。这使得 Goodnotes 能够专注于完善 Ask Goodnotes，为日益增长的用户群体提供更流畅的体验。此外，在 AWS 的助力下，Goodnotes 转向了跨区域推理架构，这最大限度地减少了与单一主机位置相关的风险，并提升了服务的可用性。这种紧密的合作使得 Goodnotes 能够在维持高标准的同时，快速迭代并增强功能。
Goodnotes 在 AWS 技术专业知识的支持下，优先向其用户提供可靠和一致的服务。Fong 解释说：“当用户把我们视为日常工作、学习或个人追求中不可或缺的工具时，保持我们的可靠性和可用性就显得尤为重要，反之，我们也需要从服务提供商那里获得高质量的技术支持。”即便在向数百万用户开放访问之后，Goodnotes 依然能够确保支持 Ask Goodnotes 的主要 API 服务具有高可靠性。
Goodnotes 通过与 AWS 的紧密合作，专注于识别、调查和解决潜在风险，确保服务的一致性，从而提升了可靠性。
成果 | 加速进入市场并扩大到数百万用户规模
借助 AWS 上运行大型语言模型的性能、可扩展性和成本效益，Goodnotes 能够加速为其应用程序开发新的生成式人工智能功能。这些进步让 Goodnotes 能够迅速推出新功能，让用户能够在应用程序里直接体验到最新的人工智能技术，同时他们也能在应用程序中记录和查看自己的笔记与信息。
自从迁移到 Amazon Bedrock 上的大型语言模型以来，Goodnotes 已经能够同时支持数百万用户，即使在高峰使用时段也能确保流畅的体验。“我们加快了进入市场的步伐，缩短了开发时间，并满怀信心地为数百万用户同时推出了 Ask Goodnotes。在 AWS 基础设施管理和人工智能模型维护专业知识的支持下，我们的团队能够专注于进一步开发和用户体验优化，从而实现这一目标，”Fong 表示。
展望未来，Goodnotes 将致力于开发更多人工智能功能，以满足不同用户群的需求，涵盖办公室和外勤专业人员、学生和教师、精确规划者以及创意涂鸦者。Goodnotes 创始人兼首席执行官 Steven Chan 补充道：“通过与 AWS 合作，我们能够在开发过程中迅速测试多种模型，并保持灵活性，以便在前沿模型出现时及时进行试验和部署，进而为 Goodnotes 用户提供由大型语言模型支持的最佳体验。”
关于 Goodnotes
Goodnotes 是一个广泛使用的人工智能数字平台，深受全球数百万用户的信赖。自 2011 年推出以来，Goodnotes 将熟悉的手写体验与数字化的便捷管理相结合，革新了笔记方式。用户可以手写数字笔记，搜索手写内容，并在数字图书馆中整理自己的作品。现在，Goodnotes 继续利用生成式人工智能，在生产力领域进行数字手写创新。Goodnotes 在 2022 年被评为苹果年度 iPad 应用程序。
行动起来
无论行业无论规模，每天都有各种机构在使用 AWS 实现自身业务转型、实现企业愿景。欢迎您联系我们的专家，立即踏上您的 AWS 之旅。