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使用 Amazon Bedrock 和 Amazon OpenSearch 构建混合 RAG 解决方案的智能搜索
在这篇文章中，我们展示了如何使用 Amazon Bedrock、Amazon Bedrock AgentCore、Strands Agents 和 Amazon OpenSearch 实现生成式 AI 代理助手，该助手同时使用语义和基于文本的搜索。
来源:亚马逊云科技 _机器学习代理生成式 AI 助手代表了人工智能的重大进步，其特点是由大型语言模型 (LLM) 提供支持的动态系统，可进行开放式对话并处理复杂的任务。与基本的聊天机器人不同，这些实现拥有广泛的智能，可以维持多步骤对话，同时适应用户需求并执行必要的后端任务。
这些系统通过 API 调用和数据库查找实时检索特定于业务的数据，将此信息合并到 LLM 生成的响应中，或使用预定义的标准将其与响应一起提供。 LLM 功能与动态数据检索的这种组合称为检索增强生成 (RAG)。
例如，处理酒店预订的代理助理将首先查询数据库以查找符合客人特定要求的酒店。然后，助理将调用 API 来检索有关房间可用性和当前房价的实时信息。检索到的数据可以通过两种方式处理：法学硕士可以对其进行处理以生成全面的响应，或者可以与法学硕士生成的摘要一起显示。这两种方法都可以让客人收到准确的最新信息，这些信息会融入到他们与助理的持续对话中。
在这篇文章中，我们展示了如何使用 Amazon Bedrock、Amazon Bedrock AgentCore、Strands Agents 和 Amazon OpenSearch 实现生成式 AI 代理助手，该助手同时使用语义和基于文本的搜索。
RAG 系统中的信息检索方法
挑战：仅靠语义搜索还不够
矢量存储数据：
描述向量：[...]
地点：美国大城市
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地点：美国海滩城
地点：美国安静之城
地点：美国中心城