Современный поиск и извлечение данных для AWS Generative AI

По мере масштабирования приложений на базе генеративного ИИ качество их ответов начинает напрямую зависеть от точности извлекаемых для них данных. Чтобы создавать надежные системы ИИ, необходимо понимать, как эффективно находить наиболее релевантную информацию с помощью облачных инструментов. Этот курс научит вас проектировать и внедрять надежные архитектуры Retrieval-Augmented Generation (RAG) на AWS. Вы перейдете от базового поиска по ключевым словам к сложным многоэтапным системам извлечения данных, которые лежат в основе современных ИИ-ассистентов. Чему вы научитесь: - Понимать основные концепции векторных баз данных и семантического поиска на AWS - Настраивать гибридный поиск, сочетающий сопоставление по ключевым словам с плотными векторными эмбеддингами - Применять методы расширения запросов для более точного определения намерений пользователя - Использовать модели переранжирования для приоритизации наиболее релевантных результатов поиска - Масштабировать поисковую инфраструктуру с помощью OpenSearch и OpenSearch Serverless - Оценивать и оптимизировать точность извлечения данных для рабочих нагрузок генеративного ИИ Вы начнете с изучения фундаментальной терминологии поиска, векторных эмбеддингов и архитектур RAG. Затем вы перейдете к пошаговым концептуальным руководствам и примерам кода, демонстрирующим, как объединить эти компоненты в AWS. Этот курс предназначен для разработчиков программного обеспечения, специалистов по работе с данными и энтузиастов облачных технологий, которые только начинают знакомиться с системами извлечения данных для генеративного ИИ. Предварительный опыт работы с векторными базами данных или продвинутыми поисковыми алгоритмами не требуется. Начните обучение сегодня, чтобы улучшить свои приложения на базе генеративного ИИ с помощью высокоточного поиска на AWS.