Carian dan Perolehan Moden untuk AWS Generative AI

Apabila aplikasi generative AI berkembang, kualiti outputnya sangat bergantung pada ketepatan data yang diperoleh untuknya. Untuk membina sistem AI yang boleh dipercayai, anda mesti memahami cara mendapatkan maklumat yang paling relevan dengan cekap menggunakan alatan awan. Kursus ini mengajar anda cara mereka bentuk dan melaksanakan seni bina Retrieval-Augmented Generation (RAG) yang mantap di AWS. Anda akan beralih daripada carian kata kunci asas kepada sistem perolehan berbilang peringkat yang canggih yang menggerakkan pembantu AI moden. Apa yang anda akan pelajari: - Memahami konsep teras pangkalan data vektor dan carian semantik di AWS - Mengkonfigurasi carian hibrid yang menggabungkan padanan kata kunci dengan embedding vektor padat - Melaksanakan teknik pengembangan pertanyaan untuk menangkap niat pengguna dengan lebih baik - Menggunakan model penyusunan semula (reranking) untuk mengutamakan hasil carian yang paling relevan - Menskalakan infrastruktur carian anda menggunakan OpenSearch dan OpenSearch Serverless - Menilai dan mengoptimumkan ketepatan perolehan untuk beban kerja generative AI Anda akan bermula dengan mempelajari terminologi asas carian, embedding vektor, dan seni bina RAG. Dari situ, anda akan membaca panduan konsep langkah demi langkah dan contoh kod yang menunjukkan cara menyelaraskan komponen ini di AWS. Kursus ini direka untuk pembangun perisian, pengamal data, dan peminat awan yang baru mengenali sistem perolehan generative AI. Tiada pengalaman terdahulu dengan pangkalan data vektor atau algoritma carian lanjutan diperlukan. Mula membaca hari ini untuk meningkatkan aplikasi generative AI anda dengan perolehan AWS berketepatan tinggi.