Как создать рабочий процесс RAG с использованием Amazon Bedrock | Пошаговое руководство скачать в хорошем качестве

Как создать рабочий процесс RAG с использованием Amazon Bedrock | Пошаговое руководство

🚀 Как создать рабочий процесс RAG с использованием Amazon Bedrock Генерация с расширением поиска (RAG) — это мощный подход к повышению точности и релевантности моделей ИИ за счет интеграции внешних источников данных. В этом руководстве мы покажем вам, как создать масштабируемый и безопасный рабочий процесс RAG с использованием Amazon Bedrock. Что вы узнаете из этого видео: 1️⃣ Доступ к различным базовым моделям — выберите подходящую модель для вашего приложения ИИ. 2️⃣ Интеграция пользовательских данных — улучшите ответы модели, используя собственные знания. 3️⃣ Полностью управляемый сервис — сократите операционные издержки, используя инфраструктуру ИИ AWS. 4️⃣ Масштабируемость и безопасность — развертывайте рабочие процессы RAG, которые легко масштабируются, обеспечивая при этом защиту ваших данных. С Amazon Bedrock вы получаете полностью управляемую платформу корпоративного уровня, которая позволяет создавать рабочие процессы RAG без глубоких знаний в области инфраструктуры ИИ. 📚 Хотите освоить генеративный ИИ на AWS? Получите практический опыт работы с Amazon Bedrock, Amazon Q и другими сервисами в наших комплексных курсах: https://datamastery.pro/courses 👍 Ставьте лайки, оставляйте комментарии и делитесь этим видео, если оно оказалось полезным! 🔔 Подпишитесь и нажмите на колокольчик уведомлений, чтобы быть в курсе наших последних уроков по AWS и ИИ. Подписывайтесь на нас: 🌐 Вебсайт: www.datamastery.pro 📸 Instagram: instagram.com/datamasterypro 💼 LinkedIn: linkedin.com/company/datamasterypro #aws #awsexpert #amazonbedrock #retrievalaugmentedgeneration #machinelearning #generativeai #aiworkflows #dataengineering #techtips #datamastery #awsdataengineer #cloudcomputing #artificialintelligence #genai