概览
本指南展示了收集和存储人类对生成式人工智能（AI）应用程序反馈的规范性方法，使企业能够通过收集用户的满意度数据来估算其人工智能投资的价值。它针对 AWS 上的自定义聊天机器人和 Amazon Q 企业版聊天机器人，实现了一种反馈收集机制。决策者可以轻松访问并以可视化方式查看根据用户对聊天回复的评分和评论得出的关键绩效指标（KPI），这些 KPI 针对其生成式人工智能应用程序的性能和有效性提供了有价值的见解。
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Well-Architected 支柱
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。
Lambda 函数可处理和应对传入的请求和事件，通过无服务器计算实现卓越运营。EventBridge 可无缝路由 Amazon Q 发出的反馈数据，而 API Gateway 作为安全入口点，可最大限度地减少运营开销。AWS 负责预置、扩展和维护，使您能够专注于应用程序逻辑。这减轻了运营负担，确保了高效、可靠的运营。
敏感的用户反馈数据安全地存储在 Amazon S3 中，并由 AWS KMS 进行加密管理。访问控制通过 API Gateway 的自定义授权器实现，提供了安全的入口点。这种全面的数据保护、访问控制和安全通信方法可保障客户信息和应用程序的完整性。
EventBridge 从亚马逊简单队列服务 (亚马逊 SQS) 提取事件，而 API Gateway 从自定义 AI 聊天机器人提取反馈事件。EventBridge 能够以低延迟处理和交付大量事件，而 API Gateway 则是一种可扩展的高性能 API 管理服务。这些服务可在不影响性能的前提下处理不同的工作负载和流量。
Amazon S3 提供经济实惠的数据存储，只对存储的数据量收费。Lambda 通过自动扩缩和仅按执行时长收费避免了闲置计算成本。Athena 可对存储在 Amazon S3 中的数据进行临时 SQL 查询，无需预置专用基础设施，因此您只需为执行的查询付费。
Lambda 和 API Gateway 等无服务器服务可根据需求自动纵向扩展或缩减，从而提高可持续性。当没有事件需要处理时，这些组件会保持空闲，从而优化资源使用，并最大限度地减少资源浪费。这种方法在确保有效使用的同时，将指南对环境的影响降到最低，符合可持续做法。
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示例代码；软件库；命令行工具；概念验证；模板；或其他相关技术（包括由我方人员提供的任何前述项）作为 AWS 内容按照《AWS 客户协议》或您与 AWS 之间的相关书面协议（以适用者为准）向您提供。您不应将这些 AWS 内容用在您的生产账户中，或用于生产或其他关键数据。您负责根据特定质量控制规程和标准测试、保护和优化 AWS 内容，例如示例代码，以使其适合生产级应用。部署 AWS 内容可能会因创建或使用 AWS 可收费资源（例如，运行 Amazon EC2 实例或使用 Amazon S3 存储）而产生 AWS 费用。
本指南中提及的第三方服务或组织并不意味着亚马逊或 AWS 与第三方之间的认可、赞助或从属关系。AWS 的指导是一个技术起点，您可以在部署架构时自定义与第三方服务的集成。
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