【活动邀请·广州】智能新纪元：AI 驱动未来！

分享主题：

《利用 Amazon Bedrock 和提示工程构建贪吃蛇游戏原型》

内容分享：

本次分享将重点探讨如何利用大型语言模型的提示工程技术，构建经典游戏贪吃蛇的原型代码。在生成式人工智能(Generative AI)日益普及的当下，开发人员能够借助创新方法简化工作流程，提高开发效率，加快将创意转化为实际产品。生成式 AI 正在彻底改变编码和解决问题的方式。

演示环节将从零开始，展示如何通过 Amazon Bedrock 和大型语言模型，利用提示工程高效地将贪吃蛇游戏这一创新想法转化为可运行代码。此外，还将分享评估和优化提示词质量的最佳实践，确保开发过程的高效性。

讲师介绍：

拥有电信、互联网以及云计算等行业超过 20 年的丰富经验，曾任职于微软、Sun 和中国电信。目前专注于生成式 AI、大型语言模型 (LLM)、机器学习和数据科学等领域的技术内容创作和实践分享，致力于赋能全球开发者。

分享主题：

《大模型的最佳拍档——向量数据库》

内容分享：

本次分享将从向量数据库的基本概念开始，探讨向量检索的必要性，向量数据库面临的挑战及解法。此外，还会介绍目前全球最流行的向量数据库 Milvus 的设计架构与核心功能。最后会分享向量数据库的常见应用场景以及最佳实践，包括 RAG 智能问答，自动驾驶中的长尾样本挖掘以及电商 VOC 领域中的情感分析。

讲师介绍：

Zilliz 开源布道师，全球最受欢迎的开源向量数据库 Milvus Committer，加入 Zilliz 后活跃在 Milvus 社区，并协助全球数千家开源用户共同探索 AI 落地解决方案，对于主流计算机视觉算法、Embedding 算法、LLMs 应用及 RAG 架构具有丰富的经验，先后完成了 Milvus 以图搜图系统，视频检索系统等案例。

分享主题：

《AI Agent 开源技术探索，设计原理和应用经验分享 》

内容分享：

本次分享三个 AI 开源项目，包括智能数据分析和 AI Agents 设计，从架构设计到部分源码细节，拆解分析他们在 AI 领域的应用场景和原理，为 AI 应用的开发者提供参考建议。

讲师介绍：

数学研究生，十多年在市场营销和大数据领域的研发经验，正带领伙伴们探索 AI 技术在实际业务中的应用落地

亚马逊云科技 User Group 开发者社区是一个为开发者们提供彼此学习、分享技术实践、培训进阶等活动的技术交流分享社区。欲知更多信息或活动预告，请持续关注微信公众号【User Group】，期待热爱前沿技术和开源技术的您加入到我们 User Group 大家庭。