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与Amazon Sagemaker AI

2025年9月12日 17:36 33 Comments
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在这篇文章中，我们介绍了如何简化您的破布开发生命周期从实验到自动化，从而帮助您通过Amazon Sagemaker AI来运行RAG解决方案，以帮助您的团队有效地实验，有效地协作并驱动持续改进。

来源:亚马逊云科技 _机器学习
检索增强发电（RAG）是一种基本方法，用于构建将大型语言模型（LLMS）连接到企业知识的先进生成AI应用程序。但是，制作可靠的RAG管道很少是一个单一的过程。在达到适合其用例的解决方案之前，团队通常需要测试数十种配置（不同的策略，嵌入模型，检索技术和及时设计）。此外，高性能的破布管道的管理涉及复杂的部署，团队经常使用手动抹布管道管理，导致结果不一致，耗时的故障排除以及难以再现成功配置的困难。团队在参数选择的分散文档，对组件性能的可见性有限以及无法系统地比较不同的方法。此外，缺乏自动化会在扩展RAG解决方案，增加运营开销时创造瓶颈，并使从开发到生产的多个部署和环境之间保持质量具有挑战性有效地推动持续改进。通过将实验和自动化与SageMaker AI结合起来，您可以验证整个管道是否已版本，测试和促进为凝聚力单元。 This approach provides comprehensive guidance for traceability, reproducibility, and risk mitigation as the RAG system advances from development to production, supporting continuous improvement and reliable operation in real-world scenarios.Solution overviewBy streamlining both experimentation and operational workflows, teams can use SageMaker AI to rapidly prototype, deploy, and monitor RAG
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