进入生成式AI时代，数据成为关键的竞争力要素。访问相同的基础模型，能够利用企业专有数据数据来构建生成式AI应用的公司，有更大的机会在商业竞争中取得成功。企业构建生成式AI应用，需要三大核心数据能力：1）利用数据以模型微调和预训练；2）将专有数据与模型快速结合；3）有效处理新数据，以助推生成式AI应用持续快速发展。
一、利用现有数据，快速提高模型微调和预训练质量
企业需要将海量的多样化原始数据转化为大规模、高质量的数据集，对数据存储、清洗和治理提出更严峻的挑战。亚马逊云科技通过Amazon S3对象存储、Amazon FSx for Lustre文件存储服务、Amazon EMR Serverless和Amazon Glue等工具，帮助企业轻松完成数据清洗、存储和治理，提升模型训练效率。
二、将现有数据与模型快速结合，让企业专有数据释放独特价值
RAG技术被公认是实现数据与模型结合的主要途径之一。亚马逊云科技在其主流的数据服务中支持向量搜索，通过将数据和向量存储在一起来提升数据查询性能，以便企业轻松利用RAG技术将专有数据提供给基础模型。
三、有效处理生成式AI应用的新数据，降低模型频繁调用成本
亚马逊云科技通过Amazon Memory DB内存数据库、Amazon OpenSearch Serverless、Amazon ElastiCache Redis缓存向量数据等工具，帮助企业高效管理生成式AI应用产生的新数据，降低成本，提升性能。
四、助攻生成式AI与电商业务深度整合，帮企业客服人效提高70%
店匠科技和灵奥科技等企业通过亚马逊云科技的各种服务，实现了AI建站、智能客服、智能推荐等功能，帮助企业客服人效提高70%，提升了素材制作效率，增加了搜索推荐收入。
结语：形成“数据-模型-应用”的生成式AI数据飞轮
亚马逊云科技正在帮助各行业各种规模的企业打造强健的数据基座，将数据的独特价值赋予基础模型和生成式AI应用，加速企业业务增长，形成正向的生成式AI数据飞轮。
