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使用亚马逊基岩，LlamainDex和Ragas

2025年3月6日 16:52 33 Comments
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来源:亚马逊云科技 _机器学习
在人工智能快速发展的景观中，检索增强发电（RAG）已成为改变游戏规则的人，彻底改变了基础模型（FMS）如何与特定于组织的数据相互作用。随着企业越来越依赖于AI驱动的解决方案，对准确，上下文感知和量身定制的回应的需求从未如此重要。进入亚马逊基德岩，Llamaindex和Ragas的强大三人组 - 一种尖端组合 - 一种旨在重新确定RAG响应的评估和优化的尖端组合。 This blog post delves into how these innovative tools synergize to elevate the performance of your AI applications, ensuring they not only meet but exceed the exacting standards of enterprise-level deployments.Whether you’re a seasoned AI practitioner or a business leader exploring the potential of generative AI, this guide will equip you with the knowledge and tools to:Harness the full potential of Amazon Bedrock robust foundation modelsUtilize RAGAS’s comprehensive evaluation metrics对于这篇文章中的Rag Systems，我们将探讨如何利用Amazon Bedrock，LlamainDex和Ragas来增强您的抹布实现。您将学习实用的技术来评估和优化您的AI系统，从而实现与组织特定需求保持一致的更准确，上下文感知的响应。让我们深入研究并发现这些强大的工具如何帮助您构建更有效和可靠的AI驱动解决方案。RAG评估RAG评估对于确保RAG模型产生准确，连贯和相关的响应非常重要。通过共同和独立分析检索和发电机组件，破布评估有助于识别瓶颈，监测性能并改善整体系统。当前的RAG管道经常采用基于相似性的指标，例如Rouge，Bleu和BertScore来评估生成的响应的质量，这对于提高和增强模型的功能至关重要。
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