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将代理检索增强发电带到Amazon Q Business

2025年8月14日 17:14 33 Comments
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在这篇博客文章中，我们探讨了亚马逊Q业务如何通过代理检索增强发电（RAG）来改变企业数据交互。

来源:亚马逊云科技 _机器学习
Amazon Q Business是一家生成AI驱动的企业助理，可帮助组织从数据中解锁价值。通过连接到企业数据源，员工可以使用Amazon Q业务快速查找答案，生成内容和自动化任务 - 从访问人力资源策略来简化IT支持工作流程，同时又尊重现有的权限并提供清晰的引用。像亚马逊Q业务这样的系统的核心是检索增强发电（RAG），它使AI模型能够将其响应基于组织的企业数据。RagtraditionalRAG的演变通常遵循一种直接的方法：检索一种基于用户质疑的相关文档或段落，然后使用这些文档或段落来响应（以这些语言）进行响应（lms），以获取相关的文档或段落。尽管这种方法在基本的，事实查询中效果很好，但企业环境提出了独特的复杂挑战，这些挑战揭示了这种单次检索方法的局限性。请考虑一名员工询问两个福利套餐之间的差异或要求对多个季度的项目成果进行比较。这些查询需要来自各种来源的综合信息，了解公司特定的环境，并且通常需要多个检索步骤来收集查询各个方面的全面信息。传统的抹布系统在这种复杂性上挣扎，通常提供不完整的答案或在初始结果不足时无法调整其检索策略。在处理这些更多涉及的查询时，用户会等待该系统的进度，从而导致不透明的体验。向亚马逊Q Businessbring Agency到Amazon Q Business的Bring Agency是通过基于智能的，基于代理的检索策略来处理精致的企业查询的新范式。通过介绍动态计划和执行复杂撤回的AI代理
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