Nowoczesne wyszukiwanie i pobieranie danych dla AWS Generative AI

W miarę skalowania aplikacji opartych na generatywnej sztucznej inteligencji jakość ich wyników w dużej mierze zależy od dokładności danych, które są dla nich pobierane. Aby budować niezawodne systemy AI, musisz zrozumieć, jak efektywnie pobierać najbardziej istotne informacje za pomocą narzędzi chmurowych. Ten kurs nauczy Cię, jak projektować i wdrażać solidne architektury Retrieval-Augmented Generation (RAG) w AWS. Przejdziesz od podstawowego wyszukiwania słów kluczowych do zaawansowanych, wieloetapowych systemów wyszukiwania, które napędzają nowoczesnych asystentów AI. Czego się nauczysz: - Zrozumiesz podstawowe koncepcje baz danych wektorowych i wyszukiwania semantycznego w AWS - Skonfigurujesz wyszukiwanie hybrydowe, łączące dopasowywanie słów kluczowych z gęstymi osadzeniami wektorowymi (dense vector embeddings) - Wdrożysz techniki rozszerzania zapytań, aby lepiej wychwytywać intencje użytkownika - Zastosujesz modele rerankingu, aby nadać priorytet najbardziej istotnym wynikom wyszukiwania - Skalujesz swoją infrastrukturę wyszukiwania przy użyciu OpenSearch oraz OpenSearch Serverless - Będziesz oceniać i optymalizować dokładność pobierania danych dla obciążeń generatywnej sztucznej inteligencji Zaczniesz od poznania podstawowej terminologii związanej z wyszukiwaniem, osadzeniami wektorowymi i architekturami RAG. Następnie przejdziesz przez szczegółowe przewodniki koncepcyjne oraz przykłady kodu, które pokazują, jak łączyć te komponenty w AWS. Kurs jest przeznaczony dla programistów, specjalistów ds. danych oraz entuzjastów chmury, którzy dopiero zaczynają przygodę z systemami pobierania danych dla generatywnej sztucznej inteligencji. Nie jest wymagane wcześniejsze doświadczenie z bazami danych wektorowych ani zaawansowanymi algorytmami wyszukiwania. Zacznij czytać już dziś, aby ulepszyć swoje aplikacje generatywnej sztucznej inteligencji dzięki precyzyjnemu wyszukiwaniu w AWS.