Generative AI Performance Optimization z OpenSearch i Bedrock

W miarę jak aplikacje Generative AI skalują się, utrzymanie niskich opóźnień wyszukiwania i wysokiej trafności wyników staje się kluczowym wyzwaniem operacyjnym. Ten kurs przeprowadzi Cię przez fundamentalne pojęcia i praktyczne strategie niezbędne do optymalizacji systemów wyszukiwania i pozyskiwania danych opartych na AI. Czytając ten kompleksowy poradnik tekstowy, przejdziesz od budowania podstawowych prototypów AI do projektowania wysoce wydajnych, gotowych do produkcji systemów pozyskiwania danych. Zrozumiesz, jak zachować równowagę między szybkością, kosztem i dokładnością przy użyciu nowoczesnych technologii wyszukiwania i narzędzi chmurowych. Czego się nauczysz: - Zrozumiesz podstawowe pojęcia dotyczące wektorowych baz danych, embeddingów i hybrydowego wyszukiwania danych - Dostosujesz ustawienia indeksów OpenSearch, aby znacząco zmniejszyć opóźnienia wyszukiwania - Skonfigurujesz hybrydowe zapytania wyszukiwania, które łączą dopasowywanie słów kluczowych z semantycznym wyszukiwaniem wektorowym - Wdrożysz konfiguracje modeli Bedrock, aby zrównoważyć szybkość odpowiedzi i jakość generowania - Zastosujesz strategie śledzenia (tracing) i diagnostyki, aby identyfikować i rozwiązywać problemy z wydajnością - Zaprojektujesz wydajne wzorce Retrieval-Augmented Generation dla rzeczywistych zastosowań Kurs rozpoczyna się od podstawowej terminologii, przedstawiając mechanikę wyszukiwania semantycznego i nowoczesnych architektur AI. Następnie przejdziemy przez wyjaśnienia pisemne krok po kroku dotyczące strojenia zapytań, optymalizacji indeksów i śledzenia wydajności. Ten kurs jest przeznaczony dla programistów, architektów systemowych i entuzjastów technologii, którzy są nowi w obszarze AI operations. Do rozpoczęcia nie jest wymagane zaawansowane przygotowanie z zakresu Machine Learning. Zacznij czytać już dziś, aby budować szybsze i bardziej wydajne aplikacje Generative AI.