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在 Amazon 上部署 RAG 应用程序SageMaker JumpStart 使用 FAISS
在本文中，我们展示了如何使用 Facebook AI 相似性搜索 (FAISS) 在 Amazon SageMaker JumpStart 上构建 RAG 应用程序。
来源:亚马逊云科技 _机器学习生成式 AI 以前所未有的方式为客户提供自己的信息，通过提供直观和个性化的体验重塑了各个行业的互动。检索增强生成 (RAG) 显著增强了这种转变，这是一种生成式 AI 模式，其中使用的大型语言模型 (LLM) 引用其训练数据之外的知识语料库来生成响应。RAG 已成为一种流行的选择，它利用知识语料库中的其他信息来增强 LLM，从而提高生成式 AI 应用程序的性能。由于成本优势和更快的迭代，客户通常更喜欢使用 RAG 来优化生成式 AI 输出，而不是微调等其他技术。
检索增强生成在这篇文章中，我们展示了如何使用 Facebook AI 相似性搜索 (FAISS) 在 Amazon SageMaker JumpStart 上构建 RAG 应用程序。
Amazon SageMaker JumpStart Facebook AI 相似性搜索AWS 上的 RAG 应用程序
RAG 模型已被证明可用于将语言生成建立在外部知识源上。通过从知识库或文档集合中检索相关信息，RAG 模型可以生成更真实、更连贯且与用户查询相关的响应。这在问答、对话系统和内容生成等应用中尤其有价值，在这些应用中，整合外部知识对于提供准确且信息丰富的输出至关重要。
此外，RAG 已显示出提高对公司内部文件和报告理解的潜力。通过从公司知识库中检索相关上下文，RAG 模型可以帮助完成复杂、特定领域文档的总结、信息提取和问答等任务。这可以帮助员工快速找到隐藏在大量内部材料中的重要信息和见解。