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使用全面的自定义可观察性解决方案为您的生成式 AI 应用程序提供支持
在本文中，我们为 Amazon Bedrock 应用程序的可观察性和评估设置了自定义解决方案。通过代码示例和分步指导，我们演示了如何将此解决方案无缝集成到您的 Amazon Bedrock 应用程序中，为您的生成式 AI 应用程序解锁新的可见性、控制和持续改进水平。
来源:亚马逊云科技 _机器学习最近，我们一直在目睹生成AI应用的快速发展和演变，可观察性和评估作为开发人员，数据科学家和利益相关者的关键方面。可观察性是指通过分析其输出，日志和指标来理解系统内部状态和行为的能力。另一方面，评估涉及评估生成的产出的质量和相关性，从而持续改进。
生成ai全面的可观察性和评估对于故障排除，识别瓶颈，优化应用程序以及提供相关的高质量响应至关重要。可观察性使您有能力主动监视和分析您的生成AI应用程序，评估有助于您收集反馈，完善模型并提高产出质量。
在亚马逊基岩的背景下，可观察性和评估变得更加重要。亚马逊BedRock是一项全面管理的服务，可从领先的AI公司（例如AI21实验室，人类，cohere，Meta，Meta，稳定性AI和Amazon）等领先的AI公司提供各种高性能的基础模型（FMS），并通过单个API以及广泛的功能以及与安全性AI相适应的，具有安全性的AI应用程序，并具有安全性AI应用程序。随着这些应用程序的复杂性和规模的增长，提供全面的可观察性和健壮的评估机制对于维持高性能，质量和用户满意度至关重要。
亚马逊基岩 亚马逊基岩知识库 亚马逊基石护栏 亚马逊基岩代理 装饰器值得注意的是，该解决方案支持全面检索增强发电（RAG）评估，因此您可以评估生成的响应的质量和相关性，确定改进领域以及相应地完善知识库或模型。
检索增强发电（RAG）在这篇文章结尾处，您将：