了解 Amazon Bedrock 和 Amazon Kendra 功能的组合
Amazon Bedrock 提供高性能生成式 AI 模型，而 Amazon Kendra 则是一项具有高级搜索功能的服务。
通过结合这两者，您可以搜索用户问题的正确上下文，然后使用该信息通过生成式人工智能创建答案。
例如，Bedrock 会解释 Kendra 搜索的材料内容，并以自然语言和易于理解的格式呈现给用户。
RAG（检索器增强生成）的基本概念
RAG 是指使用搜索功能检索相关信息，然后由生成式 AI 使用这些信息来构建答案的过程。
与简单的生成式人工智能不同，该技术可以利用外部信息，从而获得更准确、更可靠的答案。
RAG 用于许多应用领域，包括常见问题解答生成和客户支持。
如何使用 Amazon Kendra 进行搜索处理
Amazon Kendra 可帮助您在特定文档和数据源中快速找到相关信息。
配置过程包括创建索引和定义要搜索的数据源。
然后，Kendra 根据用户的查询检索相关信息。
该信息作为 RAG 流程的第一步传递给生成 AI。
使用 Amazon Bedrock 实现生成处理
在生成过程中，Amazon Bedrock 根据从 Kendra 获得的信息生成答案。
具体来说，我们通过 Bedrock API 调用模型，输入查询和搜索结果。
通过将模型输出的自然语言答案返回给用户，RAG流程就完成了。
通常使用 Lambda 函数来自动化此过程。
RAG测试和性能评估
一旦 RAG 实施完成，就该测试和评估其性能了。
测试涉及使用各种用户查询来确保 哥斯达黎加电报数据 搜索结果和生成的结果准确且适当。
我们还测量响应速度和系统负载，并根据需要进行优化。
这确保了稳定运行。
RAG
要部署 RAG，您需要具备正确的环境和先决条件。
可能还存在地理限制，因此制定计划很重要。
本节说明顺利实施RAG的条件以及如何应对区域限制。
检查 RAG 实施所需的环境和要求
要部署 RAG，您需要一个具有 Amazon Bedrock 和 Amazon Kendra 的 AWS 账户。
您还需要配置适当的 IAM 角色和策略。
此外，我们确保拥有足够的存储容量和计算资源，并且运行环境井然有序。
这有助于最大限度地减少安装后的问题。