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构建强大的使用 LlamaIndex 和 Amazon Bedrock 的 RAG 管道
在这篇文章中，我们向您展示了如何将 LlamaIndex 与 Amazon Bedrock 结合使用，以构建强大而复杂的 RAG 管道，从而充分发挥 LLM 在知识密集型任务中的潜力。
来源:亚马逊云科技 _机器学习这篇文章与LlamainDex的Jerry Liu共同撰写。
检索增强发电（RAG）已成为增强大语言模型（LLMS）功能的强大技术。通过将存储在外部数据源中的大量知识与LLM的生成能力相结合，可以使您能够处理需要知识和创造力的复杂任务。如今，在每个企业（大小）中，使用了破布技术，其中生成人工智能（AI）被用作求解基于文档的问题答案和其他类型的分析的推动力。
生成人工智能（AI）尽管构建简单的抹布系统很简单，但是使用高级模式构建生产的抹布系统是具有挑战性的。生产破布管道通常在较大的数据量和较大的数据复杂性上运行，与建立概念验证相比，必须符合更高质量的棒。开发人员面临的一般广泛挑战是响应质量低。 RAG管道无法充分回答大量问题。这可能是由于多种原因。以下是最常见的：
- 不良检索 - 回答问题所需的相关上下文是缺少的。完整的答复 - 相关的上下文部分是在那里，但不是完全。生成的输出无法完全回答输入问题。哈瓦（Hallucinations） - 相关上下文存在，但是该模型无法提取相关信息以回答问题。