Den Retrieval Augmented Generation (RAG) Chatbot mithilfe der Amazon-Bedrock-Wissensdatenbanken bereitstellen
Von AWS-Lösungsarchitekten
Bereitstellungsmethode
Implementierungsanleitung
Geschätzte Bereitstellungszeit
60 Minuten
AWS-Services
Bei der Retrieval Augmented Generation (RAG) handelt es sich um einen Prozess zur Optimierung der Ausgabe eines großen Sprachmodells, sodass dieses vor der Generierung einer Antwort auf eine maßgebliche Wissensdatenbank außerhalb seiner Trainingsdatenquellen verweist. Große Sprachmodelle (LLMs) werden anhand riesiger Datenmengen trainiert und verwenden Milliarden von Parametern, um Originalausgaben für Aufgaben wie das Beantworten von Fragen, das Übersetzen von Sprachen und das Vervollständigen von Sätzen zu generieren. RAG erweitert die bereits leistungsstarken Fähigkeiten von LLMs auf bestimmte Domains oder die interne Wissensdatenbank einer Organisation, ohne dass das Modell neu trainiert werden muss. Es handelt sich um einen kostengünstigen Ansatz zur Verbesserung der LLM-Ausgabe, damit diese in verschiedenen Kontexten relevant, genau und nützlich bleibt.
Amazon Bedrock ist ein vollständig verwalteter Service, der eine Auswahl an leistungsstarken Basismodellen sowie eine breite Palette von Funktionen bietet, um generative KI-Anwendungen zu erstellen und gleichzeitig die Entwicklung zu vereinfachen und Datenschutz und Sicherheit zu gewährleisten.
Die Wissensdatenbank für Amazon Bedrock hilft Ihnen, die Vorteile von Retrieval Augmented Generation (RAG) zu nutzen, einer beliebten Technik, bei der Informationen aus einem Datenspeicher abgerufen werden, um die von großen Sprachmodellen (LLMs) generierten Antworten zu erweitern. Wenn Sie eine Wissensdatenbank mit Ihren Datenquellen einrichten, kann Ihre Anwendung die Wissensdatenbank abfragen, um Informationen zur Beantwortung der Anfrage zurückzugeben, entweder mit direkten Zitaten aus den Quellen oder mit natürlichen Antworten, die aus den Abfrageergebnissen generiert werden.
Mit Wissensdatenbanken können Sie Anwendungen erstellen, die durch den Kontext, der durch die Abfrage einer Wissensdatenbank erhalten wird, angereichert werden. Dies ermöglicht eine schnellere Markteinführung, da die mühsame Erstellung von Pipelines entfällt und Ihnen eine sofort einsatzbereite RAG-Lösung zur Verfügung steht, mit der sich die Entwicklungszeit für Ihre Anwendung verkürzt. Das Hinzufügen einer Wissensdatenbank erhöht auch die Kosteneffizienz, da Ihr Modell nicht mehr kontinuierlich trainiert werden muss, um Ihre privaten Daten nutzen zu können.
