Generative AI Performance Optimization dengan OpenSearch dan Bedrock

Seiring berskalanya aplikasi generative AI, menjaga latensi pengambilan data tetap rendah dan hasil pencarian sangat relevan menjadi tantangan operasional yang krusial. Kursus ini memandu Anda melalui konsep-konsep mendasar dan strategi praktis yang diperlukan untuk mengoptimalkan sistem pencarian dan pengambilan data berbasis AI Anda. Dengan membaca panduan berbasis teks yang komprehensif ini, Anda akan bertransisi dari membangun prototipe AI dasar menjadi merancang sistem pengambilan data yang sangat efisien dan siap untuk lingkungan produksi. Anda akan memahami cara menyeimbangkan kecepatan, biaya, dan akurasi menggunakan teknologi pencarian modern dan alat cloud. Yang akan Anda pelajari: - Memahami konsep inti dari vector databases, embeddings, dan hybrid search retrieval - Menyetel pengaturan indeks OpenSearch untuk mengurangi latensi pencarian secara signifikan - Mengonfigurasi kueri hybrid search yang menggabungkan pencocokan kata kunci dengan semantic vector search - Mengimplementasikan konfigurasi model Bedrock untuk menyeimbangkan kecepatan respons dan kualitas generasi - Menerapkan strategi pemantauan (tracing) dan diagnostik untuk mengidentifikasi serta menyelesaikan kendala performa - Merancang pola retrieval-augmented generation yang efisien untuk aplikasi dunia nyata Kursus ini dimulai dengan terminologi penting, menguraikan mekanisme pencarian mekanik (semantic search) dan arsitektur AI modern. Anda kemudian akan maju melalui penjelasan tertulis langkah-demi-langkah tentang penyesuaian kueri, optimasi indeks, dan penelusuran performa. Kursus ini dirancang untuk developer, system architect, dan penggemar teknis yang baru mengenal operasional AI. Tidak diperlukan latar belakang tingkat lanjut dalam machine learning untuk memulai. Mulai membaca hari ini untuk membangun aplikasi generative AI yang lebih cepat dan lebih efisien.