在本文中，将探讨Amazon Q是什么以及它能为我们做些什么。还将详细介绍如何使用Amazon Q来构建知识库，并分享一些实际案例。下面一起深入了解Amazon Q，并探索如何在知识库建设中充分发挥其潜力。
Amazon Q是什么
Amazon Q是一款基于生成式人工智能的助手，通过连接如代码仓库、网址、数据库、文档、email等各种信息库来帮助企业或者个人以自然语言对话的方式，提供历史数据检索、摘要生成、内容撰写等。
Amazon Q与通用生成式AI的区别
通用的生成式AI最大问题在于内容来源于互联网的公开数据，无法针对特定的数据源进行训练，比如无法跟企业内部数据，业务相结合，也无法满足个人的个性化需求。同样使用ChatGPT遇到最大的问题在于数据源的限制，为了让ChatGPT学习某个特定的技能，需要将内容拆分再提供给ChatGPT学习，这大大限制了生成式AI的能力。因此Amazon Q较ChatGPT而言有以下优势：
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与特定业务相结合；
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支持多种数据源；
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将权限引入生成式AI中，在企业中可以根据组织架构对人员设置不同的访问权限；
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使用Amazon Kendra可以将已训练完成的数据源进行共享，大大缩短训练时间。
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接下来用Amazon Q打造一个Rust知识库。
用Amazon Q打造知识库
第一步
打开Amazon Q登录或创建账号，进入如下页面。在页面的开头就清晰描述Amazon Q的工作方式。点击【Create Application】，填写Application基本信息，点击【Create】进入下一步。
第二步
为应用程序选择索引器。有以下两种索引器：
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native retriever
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existing retriever
native retriever只能在当前应用下使用，existing retriever一旦创建可以被多个应用使用。第一次使用可选择native retriever。
第三步
添加数据源，Amazon Q提供了多种数据源，选择其中的Web crawler，填写数据源名称、url等关键信息。其他信息按照提示填写。特别注意Sync scope，尽可能缩小范围，避免爬取诸多无用的页面，进而影响索引速度和内容相关性。
第四步
点击【Sync now】后，需完成两个步骤：
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抓取页面内容
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为页面创建索引
网页数量越多，完成以上两步的时间就越久。
比较耗时的步骤在于创建索引。所以尽可能缩小爬取范围。其中：
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rust_book1：rust语言圣经中文版
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rust_book2：rust语音官方文档（英文版）
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rust_book3：rust语音官方文档（中文版）
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rust_book4：Rust语言实战（英文版）
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rust_book5：Rust语言实战（中文版）
第五步
点击【Preview web experience】进行预览，将会打开一个对话界面进行测试。也可以通过最后一步使用IAM集成符合SAML 2.0的外部身份提供商（IdP）的方式进行部署对外通过访问。
测试结果如下，确实如官方文档所言目前仅支持对英文文档进行索引，虽然能用多种语言进行对话，但英语对话的效果最佳。
总结
Amazon Q旨在改变企业与数据交互的方式。该可以帮助用户解答特定于业务的问题，而不需要手动搜索。Amazon Q可以通过AWS管理控制台、公司文档页面、Slack等多个渠道访问，并保证数据隐私和安全。
想象在公司内的几个场景，一个新人，想要了解公司的业务；A项目现在谁负责，都有谁参与；A项目B业务板块怎么操作，文档在哪，当有了Amazon Q这一切都会发生改变。