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使用Amazon SageMaker创建问答数字助手
Mercedes-Benz Consulting面临员工难以从海量文档中高效获取关键信息的问题，这影响了生产力。为此，他们利用Amazon SageMaker、AWS Glue和AWS Lambda开发了一个AI驱动的问答数字助手。该方案允许快速高效地查询关键数据，显著提升了信息检索的准确性和速度。结果，员工生产力提高，解决方案上市时间缩短，内部信息检索流程得到优化。
01
业务背景
Mercedes-Benz Consulting面临员工难以从海量文档中高效获取关键信息的问题，这影响了生产力。为此，他们利用Amazon SageMaker、AWS Glue和AWS Lambda开发了一个AI驱动的问答数字助手。该方案允许快速高效地查询关键数据，显著提升了信息检索的准确性和速度。结果，员工生产力提高，解决方案上市时间缩短，内部信息检索流程得到优化。
02
遇到的问题
Mercedes-Benz Consulting员工难以从海量、格式多样的内部技术文档中快速获取相关答案，影响生产力。
03
AI 解决方案
采用无服务器优先架构构建AI问答数字助手：员工以自然语言提问后，经ETL流程，用AWS Lambda自动化数据迁移，AWS Glue处理清洗数据，Amazon SageMaker生成文本嵌入向量，通过Amazon OpenSearch Service执行向量搜索，返回精准答案。项目与AWS专业服务团队合作6个月完成。
- 1使用AWS Lambda自动化数据迁移与ETL
- 2使用AWS Glue进行数据处理与清洗
- 3利用Amazon SageMaker将文本转换为嵌入向量
- 4将嵌入向量存储在Amazon OpenSearch Service中并执行向量搜索
- 5返回答案
04
实施结果
该案例未在来源材料中披露量化效果指标，具体成效请参考下方信息来源。
05
风险与边界
未披露
“For the developer team, AWS Professional Services played a crucial role in professionalizing our cloud, data, and ML infrastructure on AWS.”
Gavneet Singh Chadha · Management Consultant
信息来源
1 个来源页面内容为结构化改写；关键结论应可追溯到以下材料。