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从概念到现实：从概念验证到生产，RAG 之旅
在本文中，我们探讨了 RAG 应用程序从概念验证或最小可行产品 (MVP) 阶段向成熟生产系统的转变。在将 RAG 应用程序从概念验证过渡到可用于生产的系统时，优化变得至关重要，以确保解决方案可靠、经济高效且性能卓越。
来源:亚马逊云科技 _机器学习生成式人工智能已成为一股变革力量，以其创造、创新和解决复杂问题的潜力吸引了各行各业。然而，从概念验证到可用于生产的应用程序的旅程伴随着挑战和机遇。从概念验证到生产的转变是关于创建可扩展、可靠且有影响力的解决方案，以推动业务价值和用户满意度。
该领域最有前途的发展之一是检索增强生成 (RAG) 应用程序的兴起。RAG 是优化基础模型 (FM) 输出的过程，因此它在生成响应之前会引用其训练数据源之外的知识库。
检索增强生成 (RAG)下图说明了一个示例架构。
在这篇文章中，我们探讨了 RAG 应用程序从概念验证或最小可行产品 (MVP) 阶段到成熟生产系统的转变。在将 RAG 应用程序从概念验证过渡到可用于生产的系统时，优化对于确保解决方案可靠、经济高效且性能卓越至关重要。让我们更深入地探讨这些优化技术，为未来关于托管、扩展、安全性和可观察性考虑因素的讨论奠定基础。
优化技术
下图说明了可用于生产的 RAG 应用程序需要考虑的权衡。
让我们研究一下如何使用 Amazon Bedrock Knowledge Bases 和 Amazon Bedrock 的其他功能来提高 RAG 工作流的整体质量，包括检索器的质量和结果生成器的质量。 Amazon Bedrock Knowledge Bases 提供完全托管的功能，可帮助您实施从提取到检索和快速增强的整个 RAG 工作流，而无需构建自定义数据源集成和管理数据流。
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