Model customization, RAG, or both: A case study with Amazon Nova
引入Amazon Nova模型代表了AI领域的重大进步，为大语言模型（LLM）优化提供了新的机会。在这篇文章中，我们演示了如何有效地执行模型自定义和用亚马逊NOVA模型作为基线。我们使用最新的Amazon Nova模型进行了模型定制和抹布之间的全面比较研究，并共享这些有价值的见解。
Evaluate models or RAG systems using Amazon Bedrock Evaluations – Now generally available
今天，我们很高兴地宣布亚马逊基岩评估中这些评估功能的总体可用性，以及使它们完全不合时宜的重大增强功能。在这篇文章中，我们详细探讨了这些新功能，向您展示了如何通过实例来评估抹布系统和模型。我们演示了如何利用比较功能对不同的实现进行基准测试，并就您的AI部署做出数据驱动的决策。
Exploring the Role of Smaller LMs in Augmenting RAG Systems
让我们发现哪些小语言模型（SLM）是什么，如何在抹布系统和应用中使用它们，以及何时将它们用于大型语言。
Evaluating RAG applications with Amazon Bedrock knowledge base evaluation
这篇文章着重于使用亚马逊基础知识库的抹布评估，提供了一个指南来设置该功能，讨论在评估提示和响应时考虑的细微差别，并最终讨论了最佳实践。到这篇文章结束时，您将了解最新的亚马逊基础评估功能如何简化您的AI质量保证方法，从而更加有效，自信地开发RAG应用程序。
How to Make Your LLM More Accurate with RAG & Fine-Tuning
以及何时使用on the of the of the toper of to in to in to rag＆chilltuning的llm首先出现在数据科学方面。
LettuceDetect: A Hallucination Detection Framework for RAG Applications
如何利用Modernbert的扩展上下文窗口来构建一个令牌级别的分类器来检测幻觉的letTuceStect：针对破布应用程序的幻觉检测框架首先出现在数据科学上。
How Emerging Generative AI Models Like DeepSeek Are Shaping the Global Business Landscape
即使在人工智能（AI）等快速发展的部门中，DeepSeek的出现也引发了冲击波，迫使商业领导者重新评估其AI策略。 DeepSeek的到来加强了在董事会和政府机构中的讨论，对技术的轨迹和含义提出了挑战。但是，有一件事变得越来越清楚：[…]等高级模型（如帖子）如何在unite.ai上首先出现了诸如DeepSeek（例如DeepSeek）的新兴生成AI模型。
Gou Rao, CEO & Co-Founder of NeuBird – Interview Series
goutham（gou）rao是Neubird的首席执行官兼联合创始人，Neubird是霍基（Hawkeye）的创建者，霍基（Hawkeye）是世界上第一位发电的AI驱动的ITOPS工程师，旨在帮助IT团队立即诊断和解决技术问题，从而实现人类团队和AI之间的无缝协作。 Rao是具有良好往绩记录的连续企业家，已共同创立并成功地退出了多家公司。 […] Neubird的首席执行官兼联合创始人 - 访谈系列首次出现在Unite.ai上。
Overcome Failing Document Ingestion & RAG Strategies with Agentic Knowledge Distillation
引入金字塔搜索方法邮政克服了未能通过代理知识蒸馏的文档摄入和抹布策略，首先出现在数据科学上。
Enhancing RAG: Beyond Vanilla Approaches
检索功能生成（RAG）是一种强大的技术，可以通过结合外部信息检索机制来增强语言模型。尽管标准的破布实施提高了响应相关性，但它们通常在复杂的检索方案中挣扎。本文探讨了香草抹布设置的局限性，并引入了高级技术以提高其准确性和效率。 Vanilla […]帖子增强抹布的挑战：超越香草方法首先出现在数据科学方面。
Keeping LLMs Relevant: Comparing RAG and CAG for AI Efficiency and Accuracy
假设AI助手未能回答有关时事或在关键情况下提供过时的信息的问题。这种情况虽然越来越罕见，但反映了保持大型语言模型（LLM）更新的重要性。这些AI系统，从客户服务聊天机器人到高级研究工具的所有功能都与数据[…]保持LLMS相关的数据一样有效：比较rag和cag以在unite.ai上首先出现AI效率和准确性。
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。
