Deploy Chatbot Retrieval Augmented Generation (RAG) menggunakan Basis Pengetahuan Amazon Bedrock
Oleh Arsitek Solusi AWS
Metode deployment
Panduan implementasi
Estimasi waktu deployment
60 menit
Layanan AWS
Retrieval-Augmented Generation (RAG) adalah proses mengoptimalkan output dari model bahasa besar, sehingga mereferensikan basis pengetahuan otoritatif di luar sumber data pelatihannya sebelum menghasilkan respons. Model Bahasa Besar (LLM) dilatih pada volume data yang besar dan menggunakan miliaran parameter untuk menghasilkan output asli untuk tugas-tugas seperti menjawab pertanyaan, menerjemahkan bahasa, dan menyelesaikan kalimat. RAG memperluas kemampuan LLM yang sudah kuat ke domain tertentu atau basis pengetahuan internal organisasi, semua tanpa perlu melatih ulang model. Pendekatan ini hemat biaya untuk meningkatkan output LLM sehingga tetap relevan, akurat, dan berguna dalam berbagai konteks.
Amazon Bedrock adalah layanan terkelola penuh yang menawarkan pilihan model fondasi performa tinggi—bersama dengan serangkaian kemampuan luas—untuk membangun aplikasi AI generatif, sekaligus menyederhanakan pengembangan dan mempertahankan privasi dan keamanan.
Basis pengetahuan untuk Amazon Bedrock membantu Anda memanfaatkan Retrieval Augmented Generation (RAG), teknik populer yang melibatkan pengambilan informasi dari penyimpanan data untuk menambah respons yang dihasilkan oleh Model Bahasa Besar (LLM). Saat Anda menyiapkan basis pengetahuan dengan sumber data, aplikasi Anda dapat melakukan kueri basis pengetahuan untuk mengembalikan informasi untuk menjawab kueri, baik dengan kutipan langsung dari sumber atau dengan tanggapan alami yang dihasilkan dari hasil kueri.
Dengan basis pengetahuan, Anda dapat membangun aplikasi yang diperkaya oleh konteks yang diterima dari mengueri basis pengetahuan. Hal ini memungkinkan waktu pemasaran yang lebih cepat dengan mengabstraksi dari jalur pembuatan tugas berat dan memberi Anda solusi RAG siap pakai untuk mengurangi waktu pembuatan untuk aplikasi Anda. Menambahkan basis pengetahuan juga meningkatkan efektivitas biaya dengan menghilangkan kebutuhan untuk terus melatih model Anda agar dapat memanfaatkan data pribadi Anda.
