利用生成式AI加速生物制药创新

Alnylam面临监管投诉处理耗时（传统需3-4天）的问题，阻碍了员工生产力和决策。为此，通过Amazon Bedrock实施生成式AI，创建了与Slack集成的聊天机器人AskALNY。这一创新方法使3000多名员工能够实时访问信息和生成内容，将响应时间从超过15分钟缩短至30秒。结果，投诉流程几乎即时完成，Alnylam已识别出250多个潜在AI用例，并计划在未来一年开展九个新项目，使公司处于生物制药创新的前沿。

产品投诉管理手动流程耗时3-4天，员工查找内部信息平均超过15分钟，严重影响生产力和决策效率。

Alnylam与AWS合作，基于Amazon Bedrock构建两个生成式AI用例：一、产品投诉分类与分流解决方案，使用Anthropic Claude模型自动提取、分类投诉数据，存入Amazon S3，生成置信度评分后自动创建质量记录，并生成随访问题，将处理时间从3天降至数小时；二、内部聊天机器人AskALNY，集成Slack，使用检索增强生成（RAG）提高准确度，帮助3000多名员工和承包商快速查找信息、总结文档、生成内容，搜索时间从15分钟降至30秒。

1. 12023年6月，Alnylam与AWS团队启动合作，确定生成式AI在投诉管理和员工生产力的两个用例。
2. 2在Amazon Bedrock上评估多个大语言模型，采用人工和余弦相似度评分，最终选择Anthropic Claude。
3. 3开发产品投诉原型：将投诉数据提取至Amazon S3，由LLM解析、分类并自动生成记录，系统检查字段完整性并生成随访问题，实现近实时处理。
4. 4构建Slack集成聊天机器人AskALNY，接入检索增强生成（RAG），使员工能准确查找政策、生成内容，覆盖全公司。
5. 5收集反馈优化AskALNY，并为Amazon Q Business提供建议；识别250+潜在AI用例，规划未来项目。

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