Pengoptimuman Prestasi Generative AI dengan OpenSearch dan Bedrock

Memandangkan aplikasi generative AI semakin berkembang, mengekalkan kependaman capaian semula yang rendah dan hasil carian yang sangat relevan menjadi cabaran operasi yang kritikal. Kursus ini membimbing anda melalui konsep asas dan strategi praktikal yang diperlukan untuk mengoptimumkan sistem carian dan capaian semula berkuasa AI anda. Dengan membaca panduan berasaskan teks yang komprehensif ini, anda akan beralih daripada membina prototaip AI asas kepada mereka bentuk sistem capaian semula sedia pengeluaran yang sangat cekap. Anda akan memahami cara mengimbangi kelajuan, kos, dan ketepatan menggunakan teknologi carian moden serta alat awan. Apa yang akan anda pelajari: - Memahami konsep teras pangkalan data vektor, penjelmaan (embeddings), dan capaian semula carian hibrid - Melaraskan tetapan indeks OpenSearch untuk mengurangkan kependaman carian secara signifikan - Mengkonfigurasi pertanyaan carian hibrid yang menggabungkan padanan kata kunci dengan carian vektor semantik - Melaksanakan konfigurasi model Bedrock untuk mengimbangi kelajuan respons dan kualiti penjanaan - Mengaplikasikan strategi penjejakan dan diagnostik untuk mengenal pasti serta menyelesaikan kekangan prestasi - Mereka bentuk corak retrieval-augmented generation yang cekap untuk aplikasi dunia sebenar Kursus ini bermula dengan terminologi asas, menggariskan mekanik carian semantik dan seni bina AI moden. Anda kemudiannya akan maju melalui penjelasan bertulis langkah demi langkah mengenai penyelarasan pertanyaan, pengoptimuman indeks, dan penjejakan prestasi. Kursus ini direka untuk pembangun, arkitek sistem, dan peminat teknikal yang baru dalam operasi AI. Tiada latar belakang lanjutan dalam pembelajaran mesin diperlukan untuk memulakannya. Mula membaca hari ini untuk membina aplikasi generative AI yang lebih pantas dan lebih cekap.