要約
- Retrieval Augmented Generation (RAG)は、生成AIモデルの能力と外部データソースからの情報を組み合わせることで、AIの応答を向上させる。
- Amazon Bedrock Knowledge Basesには、Amazon Aurora Serverless v2をベクトルストアとして使用するRAGワークフローを構築するのに役立つ2つの機能がある。
- Amazon Aurora PostgreSQL-Compatible Editionは、高性能でありながらオープンソースデータベースのシンプルさとコスト効率性を維持。
- Amazon Bedrock Knowledge Basesを使用すると、RAGパイプラインを構築し、プライベートデータソースからのコンテキスト情報を増強して、より関連性の高い、正確でカスタマイズされた応答を提供できる。
- Amazon Bedrock Knowledge BasesとAurora Serverless v2を使用して、顧客の問題を効率的に分析し、関連情報を取得することができる。
考察
RAGは、生成AIモデルと外部データソースを組み合わせることで、より洗練された応答を可能にする革新的な手法である。Amazon Bedrock Knowledge BasesとAurora Serverless v2を組み合わせることで、AIアプリケーションの構築を容易にし、データ処理や組み込み生成などの複雑なタスクを自動化できる。この統合ソリューションは、次世代のRAGアプリケーションの構築に堅牢な基盤を提供する。また、CloudFormationテンプレートを使用して環境間で構成を簡単に複製できることから、展開の複雑さを軽減しつつ、一貫性を保つことができる。