了解如何使用自定义插件增强Amazon Q，以将语义搜索功能与精确的AWS支持数据相结合。该解决方案通过将结构化数据查询与抹布架构集成在一起，从而使分析问题更准确地答案，从而使团队可以将原始支持案例和健康事件转换为可行的见解。发现这种增强的体系结构如何进行精确的数值分析，同时保持自然语言互动以改善运营决策。
Revolutionizing drug data analysis using Amazon Bedrock multimodal RAG capabilities
在这篇文章中，我们探讨了亚马逊基岩的多模式抹布的能力如何通过有效处理包含文本，图像，图形和表格的复杂医疗文档来彻底改变药物数据分析。
Connecting the Dots for Better Movie Recommendations
连接点以获取更好的电影建议：腐烂的西红柿电影评论的轻量级图形抹布连接点以获取更好的电影建议的帖子首先出现在数据科学上。
Contextual retrieval in Anthropic using Amazon Bedrock Knowledge Bases
上下文检索通过在生成嵌入之前向每个块添加块的解释性上下文来增强传统抹布。这种方法通过相关的上下文信息丰富了向量表示，在响应用户查询时，可以更准确地检索语义相关的内容。在这篇文章中，我们演示了如何使用人类和亚马逊基石知识库使用上下文检索。
Meta Unveils S3: Smarter AI Search
它是什么重要的：Meta揭示S3：Smarter AI搜索，这是一个新框架，可以通过弱监督和抹布提高LLM准确性。
Meta Unveils S3: Smarter AI Search
它是什么重要的：Meta揭示S3：Smarter AI搜索，这是一个新框架，可以通过弱监督和抹布提高LLM准确性。
在这篇文章中，我们向您展示了如何实施和评估三种强大的技术，以根据您的业务需求来量身定制FMS：抹布，微调和混合方法，结合了这两种方法。我们提供现成的代码，以帮助您尝试这些方法，并根据您的特定用例和数据集做出明智的决定。在这篇文章中，我们介绍了如何使用亚马逊基岩的多代理协作能力来建立多代理投资研究助理。我们的解决方案展示了专业人工智能代理团队如何共同努力，分析财务新闻，评估股票绩效，优化投资组合分配并提供全面的投资见解 - 所有这些都通过统一的自然语言界面进行了精心策划。
AI驱动的购物助理 Rufus依靠许多组件来提供其客户体验，包括Foundation LLM（响应生成）和查询计划者（QP）模型，以进行查询分类和检索增强。这篇文章的重点是QP模型如何使用以平行解码为中心的投机解码（SD）（SD）以及AWS AI芯片来满足Prime Day的需求。通过将平行解码与AWS Trainium和推理芯片相结合，Rufus的响应时间更快，推理成本降低了50％，并且在高峰流量期间无缝可扩展性。 在这篇文章中，我们向您展示了如何实施和评估三种强大的技术，以根据您的业务需求来量身定制FMS：抹布，微调和混合方法，结合了这两种方法。我们提供现成的代码，以帮助您尝试这些方法，
Use custom metrics to evaluate your generative AI application with Amazon Bedrock
现在使用亚马逊基岩，您可以为模型和抹布评估开发自定义评估指标。此功能扩展了LLM-AS-A-A-a-Gudge框架，该框架推动了亚马逊基岩评估。在这篇文章中，我们演示了如何在亚马逊基岩评估中使用自定义指标，以根据您的特定业务需求和评估标准来衡量和改善生成AI应用程序的性能。
Protect sensitive data in RAG applications with Amazon Bedrock
在这篇文章中，我们探讨了使用Amazon Bedrock在抹布应用中确保敏感数据的两种方法。第一种方法着重于在摄入亚马逊基石知识库之前识别和编辑敏感数据，第二种方法显示了一种细粒度的RBAC模式，用于管理检索过程中访问敏感信息的访问。这些解决方案仅代表了在生成AI应用中确保敏感数据的众多方法中的两种可能的方法。
A Field Guide to Rapidly Improving AI Products
大多数AI团队都专注于错误的事情。这是我咨询工作中的一个共同场景：AI Teamhere是我们的代理架构 - 我们在这里有抹布，一个路由器，我们正在使用这个新框架来进行……我[握住我的手来暂停热情的技术领导]您能告诉我您如何实际测量这个实际上[…]
“这已经变得如此荒谬”：WAPO评论部分在跨性别的专栏提醒民主党人，使民主党人为什么失去了杰夫·贝佐斯（Jeff Bezos），而杰夫·贝佐斯（Jeff Bezos）试图将《华盛顿邮报》重新命名为一个更温和的抹布 - 上个月在上个月引起群众辞职 - 在想到自己的党派时，他可能想签到纸上的新观点。变性人写了一个绝对弱智的比喻，表明跨性别的人就像“史coooby-doo”结束时的坏人一样，被视为他的真实自我。可怕的类比持续……这个启示中的关键词是“真正的”是“真正的事实”，这意味着“事实上，事实是事实，或者愿意接受的事实，或者是我的事实，或者是我的事实，或者是曾经是我的事实，而这是我的事实，而我却
Post-RAG Evolution: AI’s Journey from Information Retrieval to Real-Time Reasoning
多年来，搜索引擎和数据库依赖基本的关键字匹配，通常会导致分散和上下文占有结果。引入生成AI和检索增强生成（RAG）的出现已经改变了传统信息检索，使AI能够从广泛来源中提取相关数据并产生结构化的相干响应。这种发展提高了准确性，降低了[…]后抹布后的演变：AI从信息检索到实时推理的旅程首先出现在Unite.ai上。
Evaluate RAG responses with Amazon Bedrock, LlamaIndex and RAGAS
在这篇文章中，我们将探讨如何利用亚马逊基岩，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。
6 Common LLM Customization Strategies Briefly Explained
从理论到实践：了解抹布，代理，微调和MORETHE后6个常见的LLM自定义策略简要解释了，首先出现在数据科学方面。
RAG AI and the Future of Work: Empowering Teams with Intelligent Knowledge Augmentation
在当今迅速发展的工作场所景观中，检索功能增强的一代（RAG）AI成为一种变革力量，增强了组织如何管理和利用知识。通过使高级AI功能与智能信息检索协同，RAG AI正在重新定义现代工作环境。本文探讨了抹布技术的细微差别，对生产力的影响及其塑造的潜力[…]
