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使用 Meta Llama 3 进行文本到 SQL 用例的提示工程最佳实践
在本文中，我们将探索一种解决方案，该解决方案使用向量引擎 ChromaDB 和 Meta Llama 3（托管在 SageMaker JumpStart 上的公开基础模型）来实现文本到 SQL 用例。我们分享了 Meta Llama 3 的简要历史、使用 Meta Llama 3 模型进行快速工程的最佳实践，以及使用少样本提示和 RAG 提取存储在 ChromaDB 中的相关模式的架构模式。
来源:亚马逊云科技 _机器学习随着生成人工智能（AI）的快速增长，许多AWS客户正在寻求利用公开可用的基础模型（FMS）和技术。这包括Meta Llama 3，Meta公开可用的大语言模型（LLM）。 Meta和Amazon之间的合作伙伴关系表示集体生成的AI创新，Meta和Amazon正在共同努力，以突破可能的界限。
Meta Llama 3，在这篇文章中，我们提供了撰写时AWS上可用的Meta Llama 3模型的概述，并分享了使用Meta Llama 3模型开发文本到SQL用例的最佳实践。本文中使用的所有代码都在随附的GitHub存储库中公开可用。
github存储库Meta Llama的背景3
Meta Llama 3是Meta Llama 2的继任者，具有相同的700亿参数能力，但通过增强的训练技术而不是纯粹的模型大小来实现卓越的性能。这种方法强调了Meta优化数据利用和方法的策略，以进一步推动AI功能。该版本包括基于Meta Llama 2的架构的新型号，可提供80亿和7000亿参数的变体，每种都提供基础和指令版本。这种细分使Meta能够提供适合不同硬件和应用程序需求的多功能解决方案。
及时工程元骆驼的最佳实践3
以下是Meta Llama及时工程的最佳实践3：