「构」向云端征文大赛 ｜初见 Amazon Q

#「构」向云端，构建者征文大赛#

re:Invent 2023 带来的全新技术风向标。在本次大会期间，我们广下英雄帖，举行了「构」向云端，构建者征文大赛，邀请构建者们一同提笔畅想生成式 AI 与云碰撞的无限可能。本次赛事征集到了众多优秀分享，今天和大家一起分享其中一篇精选作品，让我们一起「构」向云端，感受技术的魅力！

作者：法医

前言

如果要给 2023 年写一篇年终总结的话，生成式 AI 一定是绕不过的一个话题。去年，各种生成式 AI 的产品络绎不绝地出现大众视线，版本迭代的速度也是非常快，大家甚至开始在自己的生活和工作中去尝试使用 AI 工具提升效率，我也认为 AI 可以帮助我们再一次提升人类的生产力，但现实的发展好像并没有想象中的那么美好。

目前出现的生成式 AI 的产品大多都是面向消费级的，对于企业来说并不适用。我们都知道，当前大模型的基础物料都是来自互联网上的公开资料，比如说论坛、出版物、百科等一些数据。对于企业内部而言，AI 其实是一窍不通的，它并不了解企业的文化，企业的各种业务流程，自然也就没有办法给到很好的回答。如果企业员工在内部使用这些消费级的应用，还可能牵扯到数据安全的问题。

在 re:Invent 2023 上，亚马逊云科技发布了 Amazon Q，它是亚马逊云科技面向企业用户给出的解决方式，在构建这个生成式 AI 助手时严格考虑了安全和隐私。从外表上看，Amazon Q 的交互模式依然是“对话”，但是内部完全重构，更安全也更私密，可以根据企业本地业务给出回答，也可以根据不同员工设定不同等级的访问权限。

• Amazon Q

  https://aws.amazon.com/cn/q/?nc1=h_ls 

初次见面

首先在 vscode 中搜索“Amazon Toolkit”，直接安装就行，随后需要亚马逊云科技账户认证授权，没有账户可以注册，这块比较简单。

授权完成后就是这样的界面：

先跟它打个招呼吧！看它怎么回答：

写代码

常见面试题——深度克隆

function deepClone(obj) {
  let clone = Object.assign({}, obj);
 
 
  Object.keys(clone).forEach(
    key => (clone[key] = typeof obj[key] === 'object' ? deepClone(obj[key]) : obj[key])
  );
 
 
  return clone;
}

不光可以生成代码，还会在后面补充对代码的解释以及举例，可以让开发者很清楚知道写的是什么、怎么去用。

解释代码

我发了一段冒泡排序的方法，看看 Amazon Q 是否可以解释：

var examplearr = [8, 94, 15, 88, 55, 76, 21, 39];
function sortarr(arr) {
    for (i = 0; i < arr.length - 1; i++) {
        for (j = 0; j < arr.length - 1 - i; j++) {
            if (arr[j] > arr[j + 1]) {
                var temp = arr[j];
                arr[j] = arr[j + 1];
                arr[j + 1] = temp;
            }
        }
    }
    return arr;
}
sortarr(examplearr);
console.log(examplearr); // [8, 15, 21, 39, 55, 76, 88, 94]

它使用冒泡排序算法对名为 examplearr 的数组进行排序。sortarr 函数将数组作为参数。它有两个 for 循环-外循环迭代数组长度 -1 次，内循环每次迭代剩余未排序的部分。在内循环中，它使用 arr[j] > arr[j+1] 比较相邻元素。如果它们顺序不对，则使用临时变量交换它们。完成嵌套循环后，对数组进行了另一次遍历，将下一个最高值放入其正确的位置。这会一直持续到外循环结束，此时整个数组将从最低到最高排序。然后函数返回已排序的数组。打印它显示已排序的值。

从代码理解程度来看，还是挺不错的，大致说的没毛病。

当一次面试官

我向 Amazon Q 发起一次面试请求，给我返回不少关于前端的面试问题：

（本文经过后期编辑整理后发布）

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