Bot alimenté par l’IA utilisant une architecture de connaissances vectorisée

En connectant les chatbots à des bases de connaissances internes, les entreprises peuvent personnaliser les réponses, améliorant la satisfaction client et stimulant la valeur commerciale. L'intégration des bases de connaissances améliore la pertinence contextuelle, permettant aux chatbots de fournir des recommandations et des explications adaptées. La génération augmentée de récupération (RAG) est une technique qui combine la récupération d'informations et la génération de texte pour améliorer la qualité et la pertinence du texte généré. Elle implique la prétraitement des données et la génération de texte avec un contexte renforcé, en exploitant des sources externes pour l'information. L'architecture RAG comprend un modèle d'intégration pour comprendre la sémantique du texte, un magasin de vecteurs pour la récupération de contexte efficace, une augmentation de prompt pour fournir un contexte supplémentaire, et un grand modèle de langage (LLM) pour la génération de texte. Les bases de données vectorielles jouent un rôle crucial dans RAG, permettant une récupération d'informations efficace. L'ingénierie de prompt est essentielle pour guider le LLM à générer du texte de haute qualité, et des métriques d'évaluation spécialisées sont nécessaires pour évaluer la qualité et la pertinence des modèles RAG. Amazon Bedrock Knowledge Bases offre une solution serveurless pour la construction de systèmes d'IA conversationnels utilisant RAG. Il gère l'ingestion de données, les workflows de génération de texte, et fournit des capacités de magasin de vecteurs et de création d'intégrations. Le processus d'ingestion de données implique la mise en charge des données, la synchronisation, l'ingestion, le découpage en morceaux et la configuration du magasin de vecteurs. La génération de texte implique l'intégration de la requête, la recherche de similarité sémantique, l'augmentation du prompt, la génération de réponses LLM et la livraison de réponses. Amazon Bedrock Knowledge Bases simplifie le développement d'applications d'IA conversationnelles sophistiquées en abordant les défis des systèmes RAG, permettant aux entreprises d'améliorer les interactions avec les clients et de stimuler la valeur commerciale.