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具有 Amazon Bedrock 知识库的多租户 RAG
组织不断寻求利用其专有知识和领域专业知识来获得竞争优势的方法。随着基础模型 (FM) 及其卓越的自然语言处理能力的出现，出现了一个释放其数据资产价值的新机会。随着组织努力使用 [...] 为客户提供个性化体验
来源:亚马逊云科技 _机器学习组织不断寻求利用其专有知识和领域专业知识来获得竞争优势的方法。随着基础模型 (FM) 及其卓越的自然语言处理能力的出现，出现了一个释放其数据资产价值的新机会。
随着组织努力使用生成式 AI 为客户提供个性化体验，使用他们自己和客户的数据来专门化 FM 的行为变得至关重要。检索增强生成 (RAG) 已成为一种简单而有效的方法，可实现所需的专业化水平。
检索增强生成Amazon Bedrock 知识库是一种完全托管的功能，可简化整个 RAG 工作流程的管理，使组织能够从公司的私有数据源向 FM 和代理提供上下文信息，以根据他们的特定需求提供更相关、更准确的响应。
Amazon Bedrock 知识库对于开发多租户产品的组织，例如创建软件即服务 (SaaS) 产品的独立软件供应商 (ISV)，为每个客户（其 SaaS 应用程序中的租户）提供个性化体验的能力尤为重要。这种个性化可以通过实施选择性使用租户特定数据的 RAG 方法来实现。
Amazon OpenSearch 服务多租户设计注意事项
在构建多租户 RAG 系统时，组织需要考虑几个因素：
租户隔离Silo
保留