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使用Amazon Sagemaker Jumpstart和Amazon OpenSearch Service在生产环境中优化抹布

2025年7月2日 20:55 33 Comments
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在这篇文章中，我们展示了如何使用Amazon OpenSearch服务作为矢量存储来构建有效的RAG应用程序。

来源:亚马逊云科技 _机器学习
生成的AI通过提供了以前所未有的信息访问为动力的个性化，直观的体验，从而彻底改变了跨行业的客户互动。通过检索增强发电（RAG）进一步增强了这种转变，该技术允许大型语言模型（LLMS）参考超出其培训数据的外部知识来源。 RAG通过合并其他信息来改善生成性AI应用的能力而获得了知名度，因为其成本效益和更快的迭代周期，通常被客户偏爱的技术而不是微调。.RAG方法以外部知识为基础，以外部知识为基础，产生更多的事实，相关，相关和相关的响应。这种能力在诸如问题回答，对话系统和内容生成之类的应用中证明是无价的，在该应用程序中，准确性和信息性能至关重要。对于企业，RAG通过将公司文档与生成AI模型联系起来，提供了一种使用内部知识的强大方法。当员工提出问题时，RAG系统从公司的内部文档中检索相关信息，并使用此上下文来产生准确的，特定于公司的响应。这种方法增强了公司内部文件和报告的理解和使用。通过从公司知识库中提取相关环境，抹布模型促进了诸如摘要，信息提取和对特定领域材料的复杂问题的任务，从而使员工能够快速从广泛的内部资源获得重要的见解。 AI与专有信息的集成可以显着提高整个组织之间的效率，决策和知识共享。典型的RAG工作流程由四个关键组成部分组成：输入提示，文档检索，上下文生成和输出。该过程始于用户查询，该查询用于搜索全面的知识语料库。相关
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