在AWS上打造RAG生成式AI解決方案的終極指南
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DIGITIMES
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台北
- 2024-06-27 13:25:27
在當今日新月異的科技發展中，生成式人工智能(AI)無疑是最引人注目的領域之一。透過大型語言模型(LLM)的強大能力，我們可以自動生成高品質的文本內容，從而在各種領域發揮創新的應用。然而，LLM在缺乏領域知識的情況下，往往難以產生內容豐富、富有洞見的輸出。這就是Retrieval Augmented Generation (RAG)技術大放異彩的時候。
RAG是一種革命性的機器學習架構，能夠將外部知識源(如維基百科)無縫整合到LLM中，從而賦予模型領域專業知識。通過搭載RAG，LLM不僅能生成流暢的自然語言，更能產出準確、內容豐富的專業知識輸出。這種強大的組合為構建知識密集型應用程序開啟了全新的大門。
在本指南中，我們將揭示如何利用AWS的強大服務，輕鬆構建RAG生成式AI解決方案。我們將介紹AWS上的多種向量數據庫選擇，以及如何使用Amazon Bedrock集成領先的LLM。通過將這些服務組合起來，您將擁有一個強大的RAG系統，能夠在任何知識密集型任務中發揮強大的威力。
RAG架構解析
要理解RAG的強大之處，我們首先需要了解其核心架構。RAG系統由兩個主要組件組成:
- 搜索引擎:用於從數據湖中檢索相關上下文信息。
- 大型語言模型(LLM):根據輸入的查詢和檢索到的上下文信息，生成全面、內容豐富的回應。
讓我們通過一個簡單的示例來深入瞭解其工作原理:
查詢: 什麼是量子計算機？
RAG系統回應:
- 檢索:系統首先在知識庫中搜索與量子計算機相關的文檔和信息。
- 增強生成:LLM將查詢和檢索到的相關信息作為輸入，生成一個詳盡的回應，解釋量子計算機的工作原理、優勢以及當前的發展狀況。
正如您所見，RAG系統能夠充分利用外部知識源來增強LLM的輸出質量。這種創新的架構為構建各種知識密集型應用程序開啟了大門，無論是問答系統、內容生成還是決策支持系統等。
AWS上的向量數據庫選擇
AWS提供了多種向量數據庫選擇，每一種都具有獨特的優勢和適用場景。讓我們來探索其中一些最受歡迎的選擇:
Amazon OpenSearch
Amazon OpenSearch Service是一項托管服務，用於安全分析、搜索和索引業務和運營數據。除了全文搜索和日誌分析功能外，OpenSearch Service還支持基於k-NN搜索插件的相似性搜索能力。
OpenSearch Service支持PB級數據，可以在文本和向量數據上創建多個索引。通過優化配置，它旨在為查詢提供高召回率。我們使用HNSW算法為OpenSearch創建了ANN索引，因為它被認為是大型數據集的更好搜索方法。
Amazon RDS for PostgreSQL with pgvector
Amazon RDS是一項託管的關係數據庫服務，可以輕鬆設置、操作和擴展雲端中的關係數據庫。它自動處理管理任務，讓您可以專注於數據和應用程序。
Amazon RDS for PostgreSQL支持pgvector擴展，允許直接在PostgreSQL數據庫中存儲和查詢嵌入，無需失去ACID一致性和PostgreSQL的其他功能。pgvector提供兩種類型的向量相似性搜索:精確最近鄰居搜索(100%召回率)和近似最近鄰居(ANN)搜索(以召回率為代價提高性能)。
其他選擇
除了上述選擇外，AWS還提供了其他一些向量數據庫選項，每一種都有其獨特的優勢:
- Amazon Neptune Analytics:一種圖形數據庫，擅長處理高度互連的數據，並支持基於圖形嵌入的向量搜索。
- Amazon DocumentDB:一種完全託管的文檔數據庫服務，擅長存儲和檢索半結構化數據，並支持向量搜索功能。
- Amazon Kendra:一種智能搜索引擎，可以輕鬆搜索存儲在您數據湖中的信息，並提供內置的第三方數據源連接。
在選擇合適的向量數據庫時，您需要考慮諸如數據量和複雜性、查詢性能需求、可擴展性以及成本等因素。AWS為每項服務提供了詳細的文檔和定價信息，幫助您做出明智的選擇。
利用Amazon Bedrock集成領先的LLM
在構建RAG系統時，選擇合適的LLM至關重要。AWS通過Amazon Bedrock服務，為您提供了一種無縫集成領先LLM的方式。
Amazon Bedrock簡化了LLM的集成過程，使您可以輕鬆利用預訓練模型，如Jurassic-1 Jumbo或Megatron-Turing NLG，用於以下任務:
- 文本生成:為您的產品、營銷活動甚至創意內容生成引人入勝的描述。
- 問答系統:賦予您的應用程序以回答用戶查詢的能力，提供內容豐富、信息詳盡的回應。
- 代碼生成:根據自然語言描述生成代碼片段，加速開發流程。
Bedrock提供靈活的部署選項，您可以選擇託管實例或自行管理實例，並根據使用情況透明計費。通過與向量數據庫相結合，Amazon Bedrock可以成為強大RAG系統的重要組成部分。
高效並行化:利用Ray提升性能
為了有效處理大規模數據，我們引入了Ray進行分佈式數據處理。Ray是一個開源的Python通用分佈式計算庫，它允許在多個GPU上並行化數據處理。
我們使用配備多個GPU的Ray集群，為OpenSearch Service和Amazon RDS並行執行攝取和查詢操作。通過Ray的高效並行計算能力，我們可以加速RAG系統的數據處理過程，從而提高整體性能。
構建RAG生成式AI解決方案的關鍵優勢
通過利用AWS的強大服務和Ray的高效並行計算，您可以輕鬆構建出色的RAG生成式AI解決方案，享受以下關鍵優勢:
- 無縫整合AWS服務:AWS提供了多種向量數據庫和LLM集成選擇，幫助您輕鬆構建RAG解決方案。
- 利用向量數據庫的相似性搜索:向量數據庫的相似性搜索功能可以幫助您豐富LLM的知識庫，提高生成內容的質量和準確性。
- 通過Ray實現高效並行化:Ray的分佈式計算能力可以加速數據處理過程，處理大規模數據集並提高系統性能。
- 靈活選擇最佳服務組合:AWS提供多種向量數據庫和LLM集成選項，您可以根據具體需求靈活選擇最佳組合。
通過將AWS的強大功能與Ray的高效並行計算相結合，您將擁有一個強大的RAG生成式AI解決方案，為您的應用程序注入豐富的領域知識，開啟無限的創新可能。
總結
在本指南中，我們探索了如何利用AWS的強大服務，輕鬆構建RAG生成式AI解決方案。我們介紹了RAG架構的核心原理，並深入探討了AWS上的多種向量數據庫選擇，以及如何利用Amazon Bedrock集成領先的LLM。
通過將這些服務組合起來，並利用Ray實現高效並行化，您將擁有一個強大的RAG系統，能夠在任何知識密集型任務中發揮強大的威力。無論您是構建問答系統、內容生成引擎還是決策支持系統，RAG生成式AI解決方案都將為您帶來無限的創新機遇。
現在就利用AWS服務的優勢，打造具領域知識的生成式AI應用！透過Amazon Bedrock、向量數據庫等AWS服務，您可以輕鬆整合大型語言模型和領域知識，構建出卓越的RAG生成式AI解決方案。
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