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使用 LangChain 和 PySpark 通过 Amazon SageMaker Studio 和 Amazon EMR Serverless 大规模处理文档
在本文中，我们将探讨如何使用新的 EMR Serverless 集成、Spark 的分布式处理以及由 LangChain 编排框架提供支持的 Amazon OpenSearch Service 向量数据库构建可扩展且高效的检索增强生成 (RAG) 系统。此解决方案使您能够处理大量文本数据，生成相关嵌入，并将它们存储在强大的向量数据库中，以实现无缝检索和生成。
来源:亚马逊云科技 _机器学习利用大数据的力量对于希望获得竞争优势的企业变得越来越重要。从获取见解到为生成人工智能（AI）驱动的应用程序供电，有效处理和分析大型数据集的能力是至关重要的能力。但是，管理大数据工作负载所需的复杂基础架构传统上是一个重大挑战，通常需要专业知识。这就是Amazon Sagemaker Studio中新的Amazon EMR无服务器应用程序集成可以提供帮助的地方。
大数据 生成人工智能（AI） Amazon EMR无服务器 Amazon Sagemaker Studio通过引入对Apache Livy端点的EMR无服务器支持，SageMaker Studio用户现在可以无缝地集成其Jupyter笔记本电脑，运行Sparkmagic内核与EMR无服务器的强大数据处理能力。这使SageMaker Studio用户可以直接在其熟悉的工作室笔记本中直接执行PETABYTE级交互式数据准备，探索和机器学习（ML），而无需管理基础的计算基础架构。通过使用Livy REST API，SageMaker Studio用户还可以扩展其交互式分析工作流，而不是基于笔记本的场景，从而在Amazon Sagemaker生态系统中实现了更全面和简化的数据科学经验。
EMR对Apache Livy端点的无服务器支持 jupyter笔记本 Sparkmagic内核 Livy REST API 数据科学 Amazon Sagemaker在这篇文章中，我们演示了如何利用与SageMaker Studio的新EMR无服务器集成来简化您的数据处理和机器学习工作流程。
将EMR无服务器与SageMaker Studio集成的好处
SageMaker Studio中的EMR无服务器应用程序集成提供了几个关键好处，这些好处可以改变您的组织接近大数据的方式：
简化的基础架构管理 与Sagemaker无缝集成 成本优化 VPC