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使用 Amazon Bedrock 和 AWS CDK 的知识库构建端到端 RAG 解决方案
在本文中，我们演示了如何使用 Amazon Bedrock 知识库和 AWS 云开发工具包 (AWS CDK) 无缝地自动部署端到端 RAG 解决方案，从而使组织能够快速建立强大的问答系统。
来源:亚马逊云科技 _机器学习检索增强发电（RAG）是一种构建答案系统的最先进方法，结合了检索和生成语言模型的优势。 RAG模型从大量文本语料库中检索相关信息，然后使用生成语言模型根据检索到的信息综合答案。
开发和部署端到端抹布解决方案的复杂性涉及几个组件，包括知识库，检索系统和生成语言模型。构建和部署这些组件可能很复杂且容易出错，尤其是在处理大型数据和模型时。
这篇文章演示了如何使用Amazon Bedrock和AWS Cloud Development Kit（AWS CDK）的知识库无缝地自动化端到端的抹布解决方案，从而使组织能够快速建立一个强大的问题答案系统。
亚马逊基岩的知识库 AWS云开发套件解决方案概述
解决方案提供了使用Amazon Bedrock的知识库自动端到端部署RAG工作流程。通过使用AWS CDK，该解决方案设置了必要的资源，包括AWS身份和访问管理（IAM）角色，Amazon OpenSearch无服务器集合和索引以及及其相关数据源的知识库。
AWS身份和访问管理 Amazon OpenSearch serverless抹布工作流使您可以使用存储在亚马逊简单存储服务（Amazon S3）中的文档数据，并将其与亚马逊Bedrock提供的基础模型（FMS）的功能强大的自然语言处理（NLP）功能集成在一起。该解决方案通过允许您编程修改基础架构，部署模型并开始使用选定的FM来查询数据来简化设置过程。
亚马逊简单存储服务 亚马逊基岩先决条件
要实现本文提供的解决方案，您应该有以下内容：
AWS帐户 Amazon OpenSearch Service