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使用Amazon Bedrock LLM和RAG
在这篇文章中，我们探讨了如何将LLM与高级检索增强发电（RAG）一起生成金融领域用例的高质量合成数据。您也可以将相同的技术用于其他业务领域用例的合成数据。在这篇文章中，我们演示了如何产生对方风险（CR）数据，这将对非正式交易的非处方（OTC）衍生产品有益，而无需进行正式交流。
来源:亚马逊云科技 _机器学习数据是现代应用程序的命脉，驱动从应用程序测试到机器学习（ML）模型培训和评估的所有内容。随着数据需求继续激增，生成AI模型的出现提出了创新的解决方案。这些大型语言模型（LLMS）经过广泛的数据语料库培训，具有基于提供的提示和输入的各种媒体格式（TEXT，音频和视频）以及跨各个业务领域的多种媒体形式生成新内容的非凡能力。
机器学习 生成ai 大语言模型在这篇文章中，我们探讨了如何将这些LLM与高级检索增强发电（RAG）一起使用用于金融域使用情况的高质量合成数据。您也可以将相同的技术用于其他业务领域用例的合成数据。在这篇文章中，我们演示了如何产生对方风险（CR）数据，这将对非正式交易的非处方（OTC）衍生产品有益，而无需进行正式交流。
检索增强发电解决方案概述
OTC衍生品通常是对手之间的定制合同，包括各种金融工具，例如远期，期权，掉期和其他结构化产品。交易对手是参与金融交易的另一方。在OTC衍生产品的背景下，交易对手是指签订衍生合同的实体（例如银行，金融机构，公司或个人）。
例如，在OTC交换或期权合约中，一个实体同意与另一方达成协议，并且每个实体成为对方的对方。根据合同，这两个实体之间共享职责，义务和风险（例如信用风险）。
数据索引
亚马逊泰坦文本嵌入v2这是数据索引的步骤：
数据生成
人类的Claude Haiku 亚马逊基岩 1：5输入到输出令牌比率CP_EXPOSUSE
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