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[…]
‘Children are holding a mirror up to us’: why are England’s kids refusing to go to school?
对于许多人来说，锁定是一种解脱。有些从未回过头。随着新学年的开始，比以往任何时候都多的孩子担心返回。正在做什么使他们进入教室 - 这总是最好的主意？米莉（Millie）开始努力上学时已经七岁了。她的母亲莎拉（Sarah）说：她的老师最初并不担心：她在学术上管理着良好的工作。但是米莉（Millie）是自闭症，并且患有感官处理障碍，他似乎发现繁忙的教室压倒了。第二年，她开始认真地抵抗。“这将从前一天晚上开始，”儿童护士莎拉说。 “她无法入睡，无法吃晚饭，然后在早晨，她绝对平坦了 - 花了一个小时才能让她起床。我必须打扮她，她会像一个抹布洋娃娃一样。他们一直都在说，‘只要她就可以了，她就可以了。’在
