Cree aplicaciones RAG rentables con incrustaciones binarias en Amazon Titan Text Embeddings V2, Amazon OpenSearch Serverless y las bases de conocimiento de Amazon Bedrock
Hoy nos complace anunciar la disponibilidad de Binary Embeddings para Incrustaciones de texto de Amazon Titan V2 en Bases de conocimiento de Amazon Bedrock y Amazon OpenSearch sin servidor. Con soporte para incrustaciones binarias en Amazon Bedrock y un almacén de vectores binarios en OpenSearch Serverless, puede utilizar incrustaciones binarias y un almacén de vectores […]
REPUESTO: Ingeniería de representación sin capacitación para dirigir conflictos de conocimiento en modelos de jerigonza grandes
Los modelos de lenguajes grandes (LLM) han demostrado capacidades impresionantes en el manejo de tareas intensivas en conocimiento a través de su conocimiento paramétrico almacenado adentro de los parámetros del maniquí. Sin requisa, el conocimiento almacenado puede volverse inexacto u obsoleto, lo que lleva a la apadrinamiento de métodos de recuperación y de herramientas mejoradas […]
Integre vectores dispersos y densos para mejorar la recuperación de conocimiento en RAG utilizando Amazon OpenSearch Service
En el contexto de Recuperación-Coexistentes aumentada (RAG), la recuperación de conocimiento juega un papel crucial, porque la efectividad de la recuperación impacta directamente en el potencial mayor de coexistentes de modelos de estilo grandes (LLM). En la contemporaneidad, en la recuperación de RAG, el enfoque más popular es utilizar la búsqueda semántica basada en vectores […]