ベクトル化されたナレッジアーキテクチャを使用したAI搭載ボット

チャットボットを内部ナレッジベースに接続することで、企業はカスタムレスポンスを実現し、顧客満足度を向上させ、ビジネス価値を高めることができます。ナレッジベースの統合により、コンテキストの関連性を高めることができ、チャットボットがカスタムの推奨や説明を提供できるようになります。 Retrieval Augmented Generation（RAG）は、情報検索とテキスト生成を組み合わせて、生成されたテキストの質と関連性を高める技術です。これには、データの前処理と、外部ソースからの情報を活用したコンテキストの強化されたテキスト生成が含まれます。 RAGアーキテクチャーには、テキストの意味論を理解するための埋め込みモデル、効率的なコンテキストの検索のためのベクトルストア、追加のコンテキストを提供するためのプロンプト増強、および大規模言語モデル（LLM）によるテキスト生成が含まれます。 ベクトルデータベースは、RAGにおいて効率的な情報検索を可能にするために重要な役割を果たしています。プロンプトエンジニアリングは、LLMが高品質のテキストを生成するために必要不可欠であり、RAGモデルの質と関連性を評価するための特殊な評価メトリクスが必要です。 Amazon Bedrock Knowledge Basesは、RAGを使用した会話AIシステムの構築のためのサーバーレスソリューションを提供します。これには、データインジェスト、テキスト生成ワークフロー、およびベクトルストアと埋め込みの作成機能が含まれます。 データインジェストのプロセスには、データのアップロード、同期、インジェスト、チャンク化、およびベクトルストアの設定が含まれます。テキスト生成には、クエリーの埋め込み、意味的類似性検索、プロンプト増強、LLMのレスポンス生成、およびレスポンスの配信が含まれます。 Amazon Bedrock Knowledge Basesは、RAGシステムの課題に対処し、企業が顧客とのインタラクションを向上させ、ビジネス価値を高めることを可能にすることで、複雑な会話AIアプリケーションの開発を簡略化します。