Tối ưu hóa hiệu suất Generative AI với OpenSearch và Bedrock

Khi các ứng dụng generative AI mở rộng quy mô, việc giữ cho độ trễ truy xuất ở mức thấp và kết quả tìm kiếm có độ tương quan cao trở thành một thách thức vận hành quan trọng. Khóa học này sẽ hướng dẫn bạn qua các khái niệm nền tảng và chiến lược thực tế cần thiết để tối ưu hóa các hệ thống tìm kiếm và truy xuất được hỗ trợ bởi AI của bạn. Bằng cách đọc qua tài liệu hướng dẫn dạng văn bản toàn diện này, bạn sẽ chuyển đổi từ việc xây dựng các bản mẫu AI cơ bản sang thiết kế các hệ thống truy xuất hiệu suất cao, sẵn sàng cho môi trường thực tế (production). Bạn sẽ hiểu cách cân bằng giữa tốc độ, chi phí và độ chính xác bằng cách sử dụng các công nghệ tìm kiếm hiện đại và các công cụ điện toán đám mây. Những gì bạn sẽ học: - Nắm vững các khái niệm cốt lõi về cơ sở dữ liệu vector, embeddings và truy xuất tìm kiếm hybrid - Tinh chỉnh các thiết lập chỉ mục (index) của OpenSearch để giảm đáng kể độ trễ tìm kiếm - Cấu hình các truy vấn tìm kiếm hybrid kết hợp giữa khớp từ khóa và tìm kiếm vector ngữ nghĩa - Triển khai các cấu hình mô hình Bedrock để cân bằng giữa tốc độ phản hồi và chất lượng tạo nội dung - Áp dụng các chiến lược truy vết và chẩn đoán để xác định và xử lý các điểm nghẽn hiệu suất - Thiết kế các mô hình retrieval-augmented generation hiệu quả cho các ứng dụng trong thực tế Khóa học bắt đầu với các thuật ngữ thiết yếu, khái quát cơ chế của tìm kiếm ngữ nghĩa và các kiến trúc AI hiện đại. Sau đó, bạn sẽ tiến triển qua các giải thích bằng văn bản từng bước về tinh chỉnh truy vấn, tối ưu hóa chỉ mục và truy vết hiệu suất. Khóa học này được thiết kế cho các lập trình viên, kiến trúc sư hệ thống và những người yêu thích kỹ thuật mới bắt đầu với vận hành AI. Không yêu cầu kiến thức nâng cao về machine learning để bắt đầu. Hãy bắt đầu đọc ngay hôm nay để xây dựng các ứng dụng generative AI nhanh hơn và hiệu quả hơn.