概览
本指南演示了员工虚拟助手 TeamLink AI 如何通过统一的智能聊天界面集中访问跨职能知识。该虚拟助手利用 Amazon Bedrock 上托管的高级语言模型，为员工提供即时访问关键组织知识的途径，从而帮助打破部门信息孤岛。本指南通过帮助员工在需要时快速查找和检索所需信息，消除不同部门知识库之间的传统障碍，从而提高工作场所效率。
工作原理
这些技术细节包含一张架构图，用于说明如何有效使用本解决方案。该架构图展示了关键组件及其相互作用，并逐步概述了架构的结构和功能。
自信地进行部署
为部署做好准备了吗？ 查看 GitHub 上的示例代码，了解详细的部署说明，以根据需要按原样部署或进行自定义部署。
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 编排服务之间的交互，而 DynamoDB 则跟踪对话历史记录。亚马逊基岩管理着人工智能功能，亚马逊OpenSearch服务可以高效地对大型数据集进行索引和搜索。Amazon S3 为人工智能/机器学习数据提供可扩展存储。该全面套件使传统组件和人工智能/机器学习组件都能实现自动化操作、一致的部署和数据驱动的见解。团队可以跨所有组件自动化部署、监控系统运行状况并分析应用程序性能。
阅读卓越运营白皮书Amazon Cognito 为虚拟助手界面提供安全的用户身份验证和授权，从而处理复杂的身份验证工作流程并支持企业身份联合验证。CloudFront 提供具有边缘安全性的加密内容。Amazon Bedrock 通过内置安全控件帮助确保安全的人工智能模型访问和执行，无需自定义人工智能基础设施安全性。AWS 身份和访问管理 (IAM) 遵循最低权限访问模型，为服务间通信实施细粒度权限。OpenSearch Service 和 DynamoDB 都会对静态数据进行加密，并维护知识库查询和对话历史记录的安全访问模式。
阅读安全白皮书CloudFront 在全球边缘站点分发内容，有助于确保对 Web UI 的低延迟访问，并防止内容交付出现单点故障。Amazon S3 为静态资产和知识库内容提供高度持久的存储，持久性为 99.999999999%，以保护关键数据。DynamoDB 为对话历史记录提供多可用区复制，以防出现区域故障。Lambda 函数提供具有自动扩缩和故障隔离功能的分布式处理。Amazon Bedrock 通过多个特定领域代理，支持可靠的人工智能处理。这种全面的方法创建了一个高度可用和容错的系统，因此团队能够不间断地保持工作场所的生产力。
阅读可靠性白皮书CloudFront 在全球范围内提供低延迟内容，通过其全球边缘网络最大限度地减少全球用户的延迟。Amazon S3 提供对静态资产和数据集的快速访问，而 DynamoDB 则就对话历史记录数据提供低延迟访问。Lambda 支持无服务器处理人工智能编排和 Web 搜索，允许根据需求和成本效益进行快速扩展。Amazon Bedrock 无需管理复杂的基础设施即可提供高效的人工智能处理功能。OpenSearch Service 支持快速检索索引文档。这些服务共同创造了一种高性能且可扩展的方法，可适应不同的工作负载要求和流量模式。
阅读性能效率白皮书Amazon S3 提供不同层级的低成本存储，以实现经济高效的数据管理。CloudFront 使用边缘缓存来降低数据传输成本并提高性能。这些服务共同有助于最大限度地降低数据传输费用和存储成本。
此外，Lambda 还提供无服务器计算模型，您只需为消耗的计算时间付费，而无需维护和扩展基础设施。DynamoDB 提供按需容量模式，允许经济高效地处理可变工作负载，而无需过度预置。Amazon Bedrock 无需维护昂贵的机器学习基础设施即可实现人工智能处理。该套服务使本指南能够高效扩展，使资源与实际使用情况相匹配，同时提供复杂的员工虚拟助手所需的性能和功能。
Lambda 支持无服务器计算，仅在需要时启动资源，并根据需求自动扩展。这有助于确保高效使用计算资源，最大限度地减少空闲时间和能源浪费。Amazon Bedrock 提供优化的人工智能模型，可减少对自定义基础设施的需求，最大限度地提高人工智能处理效率。DynamoDB 自动扩展功能根据实际使用模式调整容量单位，从而保持已部署资源的高利用率。CloudFront 提供全球内容分发网络，可减少冗余数据传输，降低网络流量和相关能耗。通过利用无服务器和托管服务，本指南最大限度地减少了对预置和维护物理硬件的需求，从而降低了总体环境影响。
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