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该指南展示了如何简化从客户反馈中提取见解的流程，使企业能够做出数据驱动的决策，并增强整体客户体验。手动分析大量非结构化数据（如评论和评价）既耗时，又容易出现不一致，还难以扩展。在 Amazon Bedrock 上可用的大型语言模型（LLM）可以高效地对客户反馈进行分类，提取特定方面，并确定相关的情感，从而提供有关客户满意度水平和改进领域的宝贵见解。
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架构图
Well-Architected 支柱
当您在云中构建系统时，AWS Well-Architected Framework 可以帮助您了解所做决策的利弊。框架的六大支柱使您能够学习设计和操作可靠、安全、高效、经济高效且可持续的系统的架构最佳实践。使用 AWS 管理控制台中免费提供的 AWS Well-Architected Tool，您可以通过回答每个支柱的一组问题，根据这些最佳实践来检查您的工作负载。
上面的架构图是按照 Well-Architected 最佳实践创建的解决方案示例。要做到完全的良好架构，您应该遵循尽可能多的 Well-Architected 最佳实践。
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卓越运营阅读《卓越运营》白皮书
本指南使用 Step Functions 进行高效的工作流编排，自动对客户反馈数据进行提取、转换、加载 (ETL) 操作。它采用模块化 Lambda 函数，因而易于维护。端到端自动化大大减少了手动干预，例如手动分析和分类大量非结构化数据，从而最大限度地减少错误并提高反馈分析的一致性。
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安全性阅读《安全性》白皮书
该指南通过实施稳健的措施解决了处理客户反馈数据时的安全问题。它使用 AWS KMS 进行加密，Amazon S3 通过细粒度的访问控制进行安全的数据存储，并使用虚拟私有云（VPC）进行网络隔离。对于 LLM 驱动的洞察提取，它利用 Amazon Bedrock，提供企业级安全和隐私控制。
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可靠性阅读《可靠性》白皮书
Amazon S3、Lambda、Amazon RDS、QuickSight 和 Amazon Bedrock 通过将基础设施管理卸载到 AWS，显著降低了运营开销并提高了系统可靠性。Step Functions 工作流包括全面的错误处理和可靠的状态管理，确保容错能力和流程完整性。本指南还通过 Amazon Bedrock 使用 LLM 来持续从非结构化数据中提取细微的见解。
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性能效率阅读《性能效率》白皮书
Lambda 和 Step Functions 等无服务器组件支持自动扩展，以处理各种工作负载。Step Functions 具有适用于大规模并行工作负载的地图状态处理模式，允许高效处理大量数据集。在数据分析和可视化方面，本指南集成了 QuickSight，它使用其内存计算引擎 (SPICE) 为大型数据集提供快速查询性能。通过 Amazon Bedrock 整合 LLM 可显著提高自然语言处理能力，从而实现更准确的洞察提取。
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成本优化阅读《成本优化》白皮书
无服务器架构通过 Lambda 和 Step Functions 等服务，有助于确保成本与实际使用直接挂钩，防止过度配置和不必要的开支。通过使用 Amazon S3 对输入文件和处理后的数据进行经济高效的存储，可以优化存储成本。有效地处理和分类反馈还有助于通过减少手动分析的需求和更有针对性地使用人力资源来节约成本。对于数据可视化，QuickSight 允许您根据使用模式优化成本，因为您只需为使用的资源量付费。
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可持续性阅读《可持续性》白皮书
无服务器扩展可将能耗降至最低。Amazon S3 和 Amazon RDS 优化了资源利用，Amazon Bedrock 的集成减少了对高能耗模型训练的需求。您可以通过监控资源使用、实施数据生命周期策略以及优化 Lambda 函数和 Step Functions 工作流来进一步增强可持续性。
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