تحسين أداء Generative AI باستخدام OpenSearch و Bedrock

مع توسع تطبيقات Generative AI، يصبح الحفاظ على زمن استجابة منخفض لاسترجاع البيانات وجعل نتائج البحث ذات صلة عالية تحدياً تشغيلياً حاسماً. يرشدك هذا الدورة التدريبية من خلال المفاهيم الأساسية والاستراتيجيات العملية المطلوبة لتحسين أنظمة البحث والاسترجاع المدعومة بـ AI. من خلال قراءة هذا الدليل النصي الشامل، تنتقل من بناء نماذج أوليّة بسيطة لـ AI إلى تصميم أنظمة استرجاع عالية الكفاءة وجاهزة للإنتاج. ستفهم كيفية الموازنة بين السرعة، والتكلفة، والدقة باستخدام تقنيات البحث الحديثة وأدوات السحابة. ما ستتعلمه: - فهم المفاهيم الأساسية لقواعد بيانات Vector، و Embeddings، واسترجاع البحث الهجين - ضبط إعدادات فهرس OpenSearch لتقليل زمن استجابة البحث بشكل كبير - تهيئة الاستعلامات الهجينة للبحث التي تجمع بين مطابقة الكلمات المفتاحية والبحث الدلالي باستخدام Vector - تطبيق تهيئات نماذج Bedrock للموازنة بين سرعة الاستجابة وجودة التوليد - تطبيق استراتيجيات تتبع التشخيص وتحديد الاختناقات في الأداء وحلها - تصميم أنماط توليد مُعزز بالاسترجاع كفؤة للتطبيقات في العالم الحقيقي تبدأ الدورة التدريبية بالمصطلحات الأساسية، مع توضيح آليات البحث الدلالي وبنيات AI الحديثة. ثم تتقدم من خلال شروحات مكتوبة خطوة بخطوة لضبط الاستعلامات، وتحسين الفهرس، وتتبع الأداء. تم تصميم هذه الدورة للمطورين، ومهندسي الأنظمة، والمهتمين بالجانب التقني ممن هم جدد في عمليات AI. لا تتطلب معرفة متقدمة في Machine Learning للبدء. ابدأ القراءة اليوم لبناء تطبيقات Generative AI أسرع وأكثر كفاءة.