详细内容或原文请订阅后点击阅览
在单一界面中使用不同的 LLM 构建对话聊天机器人 - 第 1 部分
随着生成人工智能 (AI) 的出现，基础模型 (FM) 可以生成内容，例如回答问题、总结文本和提供源文档中的亮点。但是，对于模型选择，有多种模型提供商可供选择，例如 Amazon、Anthropic、AI21 Labs、Cohere 和 Meta，再加上 PDF 中的离散真实世界数据格式，[…]
来源:亚马逊云科技 _机器学习随着生成式人工智能 (AI) 的出现，基础模型 (FM) 可以生成内容，例如回答问题、总结文本和提供源文档的亮点。但是，对于模型选择，有多种模型提供商可供选择，例如 Amazon、Anthropic、AI21 Labs、Cohere 和 Meta，以及 PDF、Word、文本、CSV、图像、音频或视频等离散真实世界数据格式。
Amazon Bedrock 是一项完全托管的服务，可让您轻松构建和扩展生成式 AI 应用程序。Amazon Bedrock 通过单个 API 提供来自领先 AI 公司的高性能 FM 选择，包括 AI21 Labs、Anthropic、Cohere、Meta、Stability AI 和 Amazon。它使您能够使用微调、快速工程和检索增强生成 (RAG) 等技术使用您的数据私下定制 FM，并构建使用您的企业系统和数据源运行任务的代理，同时遵守安全和隐私要求。
Amazon Bedrock在本文中，我们将向您展示一种构建单一界面对话聊天机器人的解决方案，该解决方案允许最终用户在不同的大型语言模型 (LLM) 和不同输入数据格式的推理参数之间进行选择。该解决方案使用 Amazon Bedrock 来创造选择和灵活性，以改善用户体验并比较不同选项的模型输出。
整个代码库以及 AWS CloudFormation 模板均可在 GitHub 中找到。
GitHub AWS CloudFormation什么是 RAG
检索增强生成 (RAG) 可以利用检索的优势来增强生成过程，使自然语言生成模型能够生成更明智且更符合上下文的响应。通过将检索中的相关信息纳入生成过程，RAG 旨在提高生成内容的准确性、连贯性和信息量。
检索增强生成 (RAG) 基础模型 向量存储 检索器 嵌入器