Бот на основе искусственного интеллекта с использованием векторизованной архитектуры знаний

Соединяя чат-боты с внутренними базами знаний, бизнес может персонализировать ответы, повышая удовлетворенность клиентов и стимулируя бизнес-ценность. Интеграция баз знаний повышает контекстную актуальность, позволяя чат-ботам предоставлять индивидуальные рекомендации и объяснения. Техника Retrieval Augmented Generation (RAG) объединяет информационный поиск и текстовую генерацию для улучшения качества и актуальности сгенерированного текста. Она включает в себя предварную обработку данных и текстовую генерацию с улучшенным контекстом, используя внешние источники информации. Архитектура RAG включает в себя модель вложений для понимания семантики текста, векторное хранилище для эффективного поиска контекста, расширение запроса для предоставления дополнительного контекста и большую языковую модель (LLM) для генерации текста. Векторные базы данных играют решающую роль в RAG, обеспечивая эффективный поиск информации. Инженерия запросов необходима для управления LLM для генерации высококачественного текста, а специализированные метрики оценки необходимы для оценки качества и актуальности моделей RAG. Amazon Bedrock Knowledge Bases предоставляет серверное решение для построения систем разговорного ИИ с использованием RAG. Он обрабатывает загрузку данных, потоки генерации текста и предоставляет векторное хранилище и возможности создания вложений. Процесс загрузки данных включает в себя загрузку данных, синхронизацию, загрузку, разбиение и настройку векторного хранилища. Генерация текста включает в себя вложение запроса, поиск семантического сходства, расширение запроса, генерацию ответа LLM и доставку ответа. Amazon Bedrock Knowledge Bases упрощает разработку сложных приложений разговорного ИИ, решая проблемы систем RAG, позволяя бизнесу улучшать взаимодействие с клиентами и стимулировать бизнес-ценность.