前言
" Your Data , Your AI , Your Future .（你的数据，你的 AI ，你的未来。）
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如果问 2023 年，大家谈论频率最多的几个技术词汇，我想生成式 AI 、大模型一定有一席之地。
11 月 6 日，OpenAI 发布的 GPT Builder ，让 AI App 的开发门槛，降到了"搭积木"的程度。通过将应用开发程序封装进不同的流程模块，用户可以在 GPT Builder 中用设置参数的方式完成应用的开发。
怎样的开发模式，才能做到比 GPTs 的门槛更低？一年一度的 re:Invent 用PartyRock 给出了答案。只要一句话，就能搞定所有的开发流程。Swami 博士在开场中这样说道："今天，人类和技术之间正展现出前所未有的紧密关系，生成式 AI 正以许多意想不到的方式提升人类的生产力。这种关系让人类与人工智能共同形成新的创新充满了无限可能性。"
以往的生成式 AI ，更像是一本自带操作手册的工具书，你需要遵循规则去不断的进行尝试，比如提示词工程、模型微调掌握各种技能，逐渐熟悉一个全新的领域。从创意到应用落地就更加离不开一定的编程基础了，如果你想创建有特色的AI 应用，又苦于自己不会编程，那么用 PartyRock 就可以很方便创建自定义的 GPT 。最近这是一次让所有普通人都能够平等的享受 AI 红利的机会。
PartyRock 提供的轻量化的 To C 应用的开发环境，无论你是否懂代码、懂架构，都可以快速搭建一个属于你自己的生成式 Al 应用。利用 PartyRock 以及其背后亚马逊云科技强大的生成式 Al 能力（ PartyRock 由 Amazon Bedrock 提供支持，它是一项全面管理服务，借助 API 来使用领先各种人工智能基础模型)，你可以用拖拽的方式构建一个自己的对话助手，设计一个人物角色生成器，甚至生成一款小游戏。
趁着大会发布，我也体验了一把快速探索 AI 应用的乐趣，接下来让我们动手实验一下吧！
PartyRock - 只需要一个 Idea ，轻松探索 AI 应用
之所以想用 PartyRock 做一些小应用，是源于我自己困扰的一些场景。
提高效率也好，放松娱乐也罢，一直以来个人习惯于将工作中的一些有意思的轮子保留下来，但是由于精力有限，很多 demo 是不连续性的，也意味着没有持续产出。伴随生成式 AI 火热起来，个人也尝试搭建过一些个人知识库。但是效果也比较有限，数据量级太小没有办法对于训练产生有效影响。所以不了了之。
实践下来，倒是一些轻量级的 AI 工具经常收藏，比如 AI 生成周报，AI 的格式整理工具，但是比较难以定制一些个性化需求，比如当我想对现有的工具影响它的输出，比如，我希望对于周报可以进行 AI 工时统计量化的需求，我便无能为力。
Everyone can build AI apps.
PartyRock 的官网简明扼要的概述了它的作用，让每个人都可以构建 AI 应用。PartyRock 的核心在于无代码的应用程序生成器，你可以向它提出任何要求，在短暂的等待后，会给你生成一个满足基本需求的 AI 应用。
一段话生成 AI 应用------面试宝典
一句话实现 AI 应用，真的这么神奇吗？这里我们在 APP builder 里输出一个具体的想法，尽量描述清楚应用的需求及细节，比如我们想要生成一个面试题库 APP ，输入我们的需求，PartyRock 是支持多语言的，我们这里提出中文需求，看看 AI 模型的理解程度，点击 Generate app 就开始生成了
稍等一到两分钟，一个面试题库 APP 就生成了，PartyRock 程序较好的理解了我们的语义，并且生成了一个程序。
通过输入关键词和难度，随机生成问题。用户回答后输出正确答案。
语义识别及 GUI 生成是最基础的，我们还是要实际使用下，生成软件的功能性是否满足我们的需求，
这里我们输入几个关键词： " CSS3 " "自适应" "兼容性" 选择难度为困难，可以看到 LLM 比较清晰的输出了一个选择题。
这里我们选择回答选项，验证一下结果，可以看到整个流程下来还是很好的满足了我们的需求。
体验到这里，我已经大体了解 PartyRock 的设计，不得不佩服 PartyRock 的脑洞还是很大的，通过生成式 AI+ 工作流的形式，解决了低代码时代的一些问题，在另一个维度实现了无代码编程。
这是一个跨时代的改变，之前的低代码工具大多定位很尴尬，对于程序员只能体现部分生产力的解放，并且随着业务量的积累，在制造轮子维护轮子及平衡定制中不得抽身。另一维度，对于无编程经验的人来说，拖拉拽的实现方式仍然不够友好，做出合格的 UE ，上手成本还是比较高。
与其他细分模型的 AI 助手而言，PartyRock 不仅仅是一个定制版助手，它更是一个普通人快速验证想法的一个工具，真的简约而不简单。
应用拆解分析 一句话生成应用固然便捷，但是提示词工程的试错成本还是比较高的，如果我们有一定的编程基础，还能不能玩一点新花样出来呢？答案是显而易见的。
无论是空模版创建还是，AI 生成的应用，我们会发现，它是有很多小框框组成的，这里我们叫它"元组件"或者"小部件"吧，这和工作流的节点思想是有共性的。
这里我们点击刚刚生成的应用，右上角的编辑发现，实际上小部件是存在不同类型的。挂载着不同的模型实例，并且通过提示词工程，使得用户的输入输出与模型直接进行通信和交互。
其中使用 @ 符合直接引用其他 widget 生成的内容，让不同小部件建立关联。
比如，我需要根据用户输入的内容进行生成问题，那么我在提示词里面就可以直接引用用户输入的部分；比如利用 "@keywaord" 引用扩写的内容。如下图 Prompt 中高亮的部分。
如果我们想要改变整个流程的话，只需要增加一个新的 widget ，并且建立上下文的引用就可以进行改造
而新建的 widget 目前有以上几类，用户输入，文本模型输出、图像模型输出、机器人。
构建一个应用就变成了构建一个工作流或者任务流。我们可以使用 widget 积木式的构建应用，并通过 @ 建立输入输出流的联系，让想象插上翅膀，大脑洞的奇思妙想以及清晰的逻辑，就可以组成很多有趣的创新应用。
分享创意与应用共建
ChatRPG 是官方提供的一个最有趣的案例，而且是比较典型的案例。这个应用利用了 AI 对话实现了文字游戏，你可以通过对话的形式选择不同的事件来推进剧情，同时通过多种组件的灵活运用，让整个文字游戏变的更加场景感。
受到这个应用的启发，我连夜写了一个小游戏---是男人就活过 100 天。哇太好玩了，根本停不下来。
没有思路怎么办，没有关系，PartyRock 提供了 remix 的功能，你可以直接复制 ( remix ) 一个别人已经发布的应用，直接修改里面的参数或者提示词。
独乐乐不如众乐乐，当你创建了一个有趣的应用，也可以通过分享自己的应用让大家一起来玩。是不是很有意思呢
到这里，基本的 PartyRock 的体验接近尾声，我们来做个简短的总结：
- 无代码 AI 生成：PartyRock 以生成式 AI + 工作流的形式实现了一个无代码生成器。实现了 AI 的自建
- 组件化工作流：通过小组件 widget 的形式，可视化的创建引用关系。其背后是强大的 AI 模型能力集、以及云上能力。
- 生态共建：通过工作台、分享、clone 的模式，鼓励大家共创共建应用。
观一点而探其貌，究竟是什么赋予了 PartyRock 这么灵活的能力，这就不得不提一下 - Amazon Bedrock
Amazon Bedrock
本次大会还发布了全面托管的生成式 AI 服务-Bedrock，提供了多个领先的高性能基础模型，同时增加了对于 Amazon Titan Embeddings 、 Meta Llama2 的支持。
而 PartyRock 实际上依托于 Bedrock 的强大能力，当开发者或者具有开发能力的公司有相关需求时，可以使用 Bedrock 提供的 AI21 Labs、Anthropic 、 Cohere Inc. 、 Meta Platforms Inc. 、 Stability AI Ltd .等领先人工智能公司的高性能模型以及亚马逊的定制模型，构建自己的人工智能应用。
简单来讲，常见的汇总文档、对话助手、生成图像以及提供人工智能驱动的搜索等实用功能都可以通过 Amazon Bedrock 去构建。
2023 re:Invent 思考与展望
通过本次大会的学习与产品体验，我感觉 AI 的应用重构未来会成为一种趋势。
看本次发布的产品，从基础设施层的 Inferentia 和 Trainium ，模型工具层的 Amazon Bedrock 再到应用层的 Amazon CodeWhisperer 。这说明 AI 的深度基建正在逐步建立起来，完整的产品体系逐步的形成共识。
未来会出现越来越多类似 PartyRock 的应用，会将基础建设进行封装，用户看到的是所见即所得的轻量化应用。越来越多的应用都会 AI 化
未来的交互式 AI
我一直在想未来的生成式 AI 的交互会向什么方向发展。简单、高效、准确是我在使用 C 端 AI 产品的几个核心需求。
结合大会及动手实验，PartyRock 相较于 GPTs 的优势，除了亚马逊云科技自研的模型 Titan 支撑，灵活性也是非常可圈可点的，PartyRock 的 0 代码交互十分适合小白，通过工作流的形式串联起多个 AI 模型，"搭积木"的方式快速的实现一个定制应用。
另一方面相较于已经展露头角的 OpenAI ，PartyRock 生成的 AI 应用，既可以上架 IOS 和安卓等主流操作系统，也能作为一个网站发布。多种形态意味着有更多种可能，甚至跨平台进行互动。这点希望后面会产生相关的应用或者功能，一定会非常吸引眼球的。
安全的 AI
大会的一个重要议题，是如何高效快速的让 AI 应用落地，同时保证数据安全。
生成式 AI 作为一把双刃剑，在创立发展的数十年都饱受争议，前段时间沸沸扬扬的奥特曼离职时间也为商业化与 AI 伦理，安全问题敲响了警钟。这次大会中 Adam Selipsky 博士也提出了"负责任的 AI 。"这个概念。我认为，AI 安全性在两个维度去思考。一方面是生成的内容一定应该是合规的；另一方面是作为模型基础的训练数据应该是安全的。数据安全及知识产权是企业应用 AI 的一个重要考量。作为一个团队的 leader ，工程化、安全性、稳定性、以及投入产出比是我在研发基础建设上考虑的几个核心维度。企业应用，只有确保安全，AI 才能越走越稳，长期发展。
同时本次大会很多创新案例，也真正体现了在 AI 浪潮中把握数据价值的重要性，给创业者使用 AI 创业提供了一些可行性的思路，在 AI 在逐步替代劳动生产力的同时，对于个人而言，如何在 AI 浪潮的风口上提升个人能力，把握时代的机会，这个课题，即是挑战，同时也是机遇！