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
