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使用Amazon S3矢量建立企业规模的抹布应用程序和Amazon Sagemaker上的DeepSeek R1

2025年7月17日 12:30 33 Comments
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组织正在采用大型语言模型（LLM），例如DeepSeek R1，以改变业务流程，增强客户体验并以前所未有的速度推动创新。但是，独立的LLM具有关键的局限性，例如幻觉，过时的知识和无法获得专有数据的访问。检索增强发电（RAG）通过将语义搜索与生成AI相结合，[…]

来源:亚马逊云科技 _机器学习
组织正在采用大型语言模型（LLM），例如DeepSeek R1，以改变业务流程，增强客户体验并以前所未有的速度推动创新。但是，独立的LLM具有关键的局限性，例如幻觉，过时的知识和无法获得专有数据的访问。检索增强生成（RAG）通过将语义搜索与生成AI结合在一起来解决这些差距，从而使模型能够在响应之前从企业知识库中检索相关信息。这种方法在准确，最新的上下文中取得了基础，使应用程序更可靠，透明，并且能够使用域专业知识而无需再培训。然而，随着抹布解决方案的使用的增长，与在生产中扩展这些解决方案相关的运营和技术障碍也在增长。此类障碍包括企业需要无缝存储，搜索和管理高维嵌入的媒介数据库所带来的成本和基础设施复杂性。 data grows.Operational complexity – Teams are forced to divert valuable engineering resources toward managing and tuning dedicated vector database clusters.Scaling limitations – As vector collections expand and diversify, capacity planning becomes increasingly difficult and time-consuming.Integration overhead – Connecting vector stores to existing data pipelines, security frameworks, and analytics tools can introduce friction and slow time-to-market.With the launch of Amazon简单存储服务（Amazon S3）向量，第一个具有本机支持的云对象存储服务，用于存储和查询向量，我们有一种新的方法来按比例进行成本效益管理矢量数据。在此p
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