Ricerca e recupero moderni per AWS Generative AI

Per costruire sistemi di intelligenza artificiale affidabili, è necessario capire come recuperare le informazioni più rilevanti in modo efficiente utilizzando gli strumenti cloud, in modo da poter utilizzare le informazioni in modo più efficient. Questo corso ti insegnerà come progettare e implementare architetture robuste di Retrieval-Augmented Generation (RAG) su AWS.Passerai dalle ricerche di parole chiave di base a sofisticati sistemi di recupero multistadio che alimentano i moderni assistenti AI. Cosa imparerai: - Comprendere i concetti fondamentali dei database vettoriali e della ricerca semantica su AWS - Configurare la ricerca ibrida combinando la corrispondenza delle parole chiave con densi embedding vettoriali - Implementare tecniche di espansione delle query per catturare meglio l'intenzione dell'utente - Applicare modelli di riclassificazione per dare priorità ai risultati di ricerca più rilevanti - Scala la tua infrastruttura di ricerca utilizzando OpenSearch e OpenSearch Serverless - Valutare e ottimizzare l'accuratezza del recupero per i carichi di lavoro AI generativi Inizierai imparando la terminologia di base della ricerca, degli embedding vettoriali e delle architetture RAG, quindi leggerai le guide concettuali passo-passo e gli esempi di codice che dimostrano come orchestrare questi componenti su AWS. Questo corso è progettato per sviluppatori di software, professionisti dei dati e appassionati di cloud che sono nuovi ai sistemi di recupero generativi AI.Non è richiesta alcuna esperienza precedente con database vettoriali o algoritmi di ricerca avanzati. Inizia a leggere oggi stesso per migliorare le tue applicazioni AI generative con il recupero AWS ad alta precisione.