提升您的問題解決和策略思考能力，使用 Amazon Bedrock

許多行業的組織正在利用基礎模型 (FMs) 和大型語言模型 (LLMs) 的力量，來建立生成式人工智慧應用程式，以提供全新的客戶體驗、提升員工生產力並推動創新。

亞馬遜基石 (Amazon Bedrock) 是一項完全管理的服務，提供來自領先人工智慧公司的高效能 FMs 選擇，這是建立和擴展生成式人工智慧應用程式的最簡單方法。

在亞馬遜基石上，一些最常用且成功的生成式人工智慧應用案例包括文件摘要、回答問題、翻譯語言，以及理解和生成全新的多模態內容。

商業挑戰

解決問題、邏輯推理和批判性思維是實現商業成功、加速決策和促進創新的關鍵能力。雖然策略顧問已經磨練了這些技能，但許多知識工作者因為缺乏適當的訓練和工具而未能掌握這些技能。發展這些技能不僅能提高個人生產力，還能為組織帶來顯著的好處。

商業應用案例

在這篇文章中，我們想展示一些在亞馬遜基石上的額外生成式人工智慧應用案例。我們展示了如何使用 Anthropic 的 Claude 3.5 Sonnet 在亞馬遜基石上進行各種與商業相關的認知任務，例如解決問題、批判性思維和創意發想，幫助增強人類思維並改善知識工作者的決策，以加速創新。為此，我們使用了管理顧問社群廣泛使用的幾個框架和工具，例如互斥且完全穩定 (MECE) 原則、優勢、劣勢、機會、威脅 (SWOT) 分析、問題樹、價值鏈分析和價值驅動樹分析。

解決方案概述

為了展示這五個應用案例，我們使用了亞馬遜基石的遊樂場，搭配 Anthropic 的 Claude Sonnet 3.5 LLM。必要時，除了文字提示外，我們還使用了 Anthropic 的 Claude Sonnet 3.5 的圖像轉文字功能，以提高生成回應的準確性。

接下來的部分將解釋每個應用案例的解決方案流程，並展示用於餵養 LLM 的提示和圖像，以及生成的回應。為了提高 LLM 生成的文字回應的可解釋性，我們在必要時提供了額外的圖表，以補充每個 LLM 回應（例如，對應於 LLM 生成回應的樹狀圖）。

以下部分將解釋每個應用案例的解決方案流程。

MECE

MECE 是一個廣泛使用的商業解決問題的框架。MECE 幫助將問題分解為明確且不重疊的部分（互斥），但當所有部分合在一起時，它們是全面且徹底的，以解決整個問題（完全穩定）。

在這個例子中，我們想展示如何使用 MECE 原則，請 LLM 將餐廳菜單上列出的食物項目（在這裡是各種炒飯選擇）進行排列，遵循 MECE 指導方針。

我們給 LLM 提供了以下提示：

以下是一些炒飯選擇：雞肉炒飯、蔬菜炒飯、羊肉炒飯、牛肉炒飯、蛋炒飯、蝦炒飯、魷魚炒飯

你能否請按照 MECE（互斥且完全穩定）原則來排列它們？

我們從 LLM 得到了以下回應：

我們將 LLM 的回應以樹狀格式排列，以便於視覺清晰，如下圖所示。

假設餐廳想在菜單上添加三種新口味：蛋蝦炒飯、羊蝦炒飯和素食炒飯。我們請求 LLM 幫助重新排列菜單，同時保持 MECE 原則：

我想在菜單上添加三種新口味：蛋蝦炒飯、羊蝦炒飯、素食炒飯。你能否請重新排列列表以符合 MECE？

我們得到了 LLM 的以下修改回應：

我們將 LLM 的回應以樹狀格式排列，以便於視覺清晰。如以下圖所示，LLM 保持了 MECE 原則，智能地添加了新類別以適應菜單變更。

問題樹

問題樹，也稱為邏輯樹或解決問題樹，是一種戰略分析工具，用於將複雜問題分解為其組成部分。這種層次結構的框架促進了系統化的問題解決方法，通過：

將主要問題分解為可管理的子組件
以結構化的自上而下格式組織這些元素
通過應用 MECE 原則提供全面的覆蓋

問題樹的視覺表示使利益相關者能夠：

確定關鍵驅動因素和根本原因
優先考慮進一步調查或資源分配的領域
在專注於特定方面的同時保持對問題的整體看法

通過採用這種方法，組織可以增強其決策過程、簡化戰略規劃，並提高其問題解決工作的效率。

為了展示 LLM 使用問題樹解決問題的能力，我們使用了一家虛構公司——AnyCompany 瓷磚工廠——其利潤下降了 30%。AnyCompany 的管理層希望使用問題樹來識別主要問題和次要問題，然後利用它來分析利潤下降的原因。為了給 LLM 提供額外的背景，我們提供了以下帶有骨架問題樹結構的圖表。

為了提示 LLM，我們附上了前面的圖表並使用了以下文字：

問題 = AnyCompany 瓷磚工廠的利潤下降了 30%。使用該圖表作為指導，能否幫我開發一個問題樹，識別主要問題、次要問題，然後幫助對每個次要問題進行相應的分析，以找出利潤下降的原因？

我們得到了 LLM 的以下回應：

我們將 LLM 的回應填充到問題樹中，以便於視覺清晰，如下圖所示。

如圖所示，LLM 智能地識別了導致 AnyCompany 利潤下降的兩個主要高層問題（收入下降和成本上升），並在每個類別下識別了次要問題，並為管理層提供了高層次的分析以供追蹤。

接下來，我們請 LLM 詳細說明“設施間接成本”，使用的提示為：

請詳細說明“設施間接成本”

我們得到了 LLM 的以下回應：

SWOT

SWOT 分析是一種戰略管理工具，可用於評估組織、行業或項目的優勢、劣勢、機會和威脅。SWOT 通過識別可能影響成功的內部因素（優勢和劣勢）和外部因素（機會和威脅），幫助決策和戰略制定。管理層可以利用分析來制定前進的策略，利用優勢、解決劣勢、把握機會和減輕威脅，如 SWOT 中所識別的。

在這個例子中，我們請 LLM 為澳大利亞高等教育部門制定前進的策略，使用提供的 SWOT 分析圖。我們要求它識別該部門的四個關鍵戰略主題，確保該方法利用內在優勢、解決劣勢、把握機會和減輕威脅，並在每個戰略主題下列出該部門需要追求的關鍵活動。

為了提示 LLM，我們附上了前面的圖表並使用了以下文字：

利用澳大利亞高等教育部門的 SWOT 分析，我們希望你的專業知識幫助制定前進的策略。請識別該部門的四個關鍵戰略主題，確保你的方法利用優勢、解決劣勢、把握機會、減輕威脅，如 SWOT 圖中所識別的。在每個戰略主題下，列出需要追求的關鍵活動。

我們得到了 LLM 的以下回應，其中包括四個戰略主題和需要追求的活動：

我們根據 LLM 的回應構建了以下圖表，以便於視覺清晰。

價值鏈分析

價值鏈分析是一種戰略管理工具，幫助組織評估其價值鏈中每個創造價值的活動，例如進口物流或操作，以識別建立競爭優勢、降低成本和提高效率的機會。

在這個例子中，我們希望 LLM 為 AnyCompany 瓷磚工廠執行價值鏈分析並提出改善盈利能力的建議。作為對 LLM 的額外背景，我們提供了以下 AnyCompany 的端到端價值鏈圖。

為了提示 LLM，我們使用了以下文字：

AnyCompany 瓷磚工廠的利潤下降了 30%。該圖顯示了他們的端到端價值鏈。請執行價值鏈分析並提出改善 AnyCompany 盈利能力的建議。

我們得到了 LLM 的以下回應，提供了改善盈利能力的建議，涵蓋五個主要領域：

我們根據 LLM 提供的建議更新了價值鏈圖，並在每個類別下顯示，如下圖所示。

價值驅動樹

價值驅動樹是一種框架，描繪影響組織價值或特定指標（如收入、利潤或客戶滿意度）的關鍵因素。這個框架將高層商業目標和驅動因素分解為較小的可測量組件。這樣做揭示了這些元素之間的因果關係，提供了有關各種因素如何影響整體商業表現的見解。價值驅動樹用於商業表現改善、戰略規劃和決策制定。

在這個例子中，我們希望 LLM 為 AnyCompany 瓷磚工廠定義一個價值驅動樹，以便管理團隊分析影響低盈利能力的收入、成本和效率驅動因素，並採取行動解決問題。

為了提示 LLM，我們使用了以下：

AnyCompany 瓷磚工廠的利潤下降了 30%。請幫助為 AnyCompany 的管理層開發一個價值驅動樹，以分析問題並採取補救行動。考慮收入、成本和效率驅動因素。

我們得到了 LLM 的以下回應，對影響 AnyCompany 盈利能力的主要組件——收入、成本和效率——進行了分解。它還提供了一個五步行動計劃供管理層考慮。

我們根據 LLM 提供的回應構建了以下 AnyCompany 瓷磚工廠的價值驅動圖，以樹狀格式顯示。

結論

解決問題、批判性思維和邏輯推理是使用大腦尋找問題解決方案或達成最終目標的認知過程，特別是在答案不明顯的情況下。正如我們在這篇文章中的例子所示，像 Anthropic 的 Claude 3.5 Sonnet 這樣的 LLM 在亞馬遜基石上可以用來提高你的認知技能，特別是在解決問題、創造性思維和創意發想方面。這反過來將有助於改善團隊合作、縮短決策時間並推動創新。我們使用的例子是基本的，旨在展示可能的藝術。為了改善 LLM 在複雜問題解決案例中的回應，我們建議使用與問題相關的 RAG 資源、思考鏈提示，並通過提示工程提供額外的問題特定背景。

我們鼓勵你開始通過亞馬遜基石聊天遊樂場探索這些功能，這是一個在 AWS 管理控制台中的工具，提供可視化界面以實驗不同 LLM 的推理運行和使用不同配置。

關於作者

Senaka Ariyasinghe 是亞馬遜網路服務 (AWS) 的高級合作夥伴解決方案架構師，專注於全球系統整合商。在他的角色中，Senaka 指導 AWS 夥伴在亞太地區設計和擴展良好架構的解決方案，重點是生成式人工智慧、機器學習、雲端遷移和應用現代化計劃。

Deependra Shekhawat 是一位位於澳大利亞悉尼的高級能源和公用事業行業專家解決方案架構師。在他的角色中，Deependra 幫助亞太地區的能源公司利用雲端技術推動可持續性和運營效率。他專注於創建穩健的數據基礎和先進的工作流程，使組織能夠利用大數據、分析和機器學習的力量來解決關鍵行業挑戰。