Az AI világában gyakran hatalmas szakadék tátong az elmélet és a gyakorlat között. Ugyan rendelkezésre állnak olyan hatékony modellek, mint a Claude 4, az Amazon Titan vagy akár a GPT-4, de hogyan lehet őket ténylegesen felhasználni egy valós probléma megoldására? Itt jön képbe az Amazon Bedrock és Knowledge Base.
Nemrég mi is kipróbáltuk, és a tapasztalatok meglepően zökkenőmentesek voltak.
Töltse fel a dokumentumokat, és dőljön hátra
Ha már dolgozott RAG (retrieval-augmented generation) folyamatokkal, akkor tudja, mennyi munkával jár az adatok előfeldolgozásának, beágyazásának, vektoros tárolásának és visszakeresési logikájának beállítása.
Az Amazon Bedrock Knowledge Base-el ez a nehéz munka elvégzésre kerül. Csak fel kell tölteni a dokumentumokat (PDF-eket, Word-fájlokat stb.) egy S3-tárolóba, majd össze kell kötni azt a Bedrockkal, és ennyi. A háttérben az Amazon elvégzi a következőket:
-
A dokumentumok felosztása darabokra
-
Vektorbeágyazások létrehozása
-
Tárolásuk vektoradatbázisban
-
Mindennek természetes nyelven történő lekérdezhetővé tétele.
Olyan, mint egy varázslat – csakhogy ez valóságos, és az AWS-fiókjában fut.
Tesztelje a legújabb modelleket perceken belül
Miután a dokumentumok bekerültek a tudásbázisba, azonnal elkezdhet velük csevegni. Az AWS konzol egyszerű csevegőfelületet biztosít, így egyetlen sor kód írása nélkül is kipróbálhatja a különböző parancsokat és modellviselkedéseket. Választhat a következő modellek közül: - Claude 3 vagy 4 az Anthropic-tól - Titan Text Premier és Titan Multilingual Nova az Amazon-tól - Vagy akár harmadik féltől származó modellek a Cohere-től és a Meta-tól.
Ez egy játszótér a prompt mérnökök és a kíváncsi elmék számára.
Próbálja ki a Claude 4-et, az Amazon Nova-t és még sok mást
Hatalmas előny, hogy külön API-kulcsok vagy egyedi infrastruktúra nélkül ki lehet próbálni a legmodernebb modelleket, különösen az olyanokat, mint a Claude 4 vagy az Amazon többnyelvű kínálata. Csak ki kell választania a modellt a legördülő menüből, és máris el lehet kezdeni kérdéseket feltenni.
Az Amazon Nova modellje különösen ígéretes eredményeket mutatott nem angol nyelvű tartalmakkal (magyar dokumentumokkal teszteltük!), így ez egy megbízható választás többnyelvű dokumentumok kezeléséhez.
Beépített csevegő asszisztens
Sok esetben nem is kell saját frontendet építenie. A Bedrock beépített asszisztens felületet biztosít közvetlenül a konzolban, amelyen keresztül csevegés útján léphet kapcsolatba a dokumentumaival.
Ez remek módszer például ötletek bemutatására, vagy a tartalom beállításának hasznosságának ellenőrzésére, mielőtt azt alkalmazásokba vagy munkafolyamatokba integrálná.
⚠ Figyelem: vigyázzon az OpenSearch költségeire
Egy dolgot érdemes szem előtt tartani: alapértelmezés szerint a Bedrock az OpenSearch Serverless-ben tárolja a beágyazásokat, ami gyorsan költségessé válhat – különösen nagy dokumentumkészletek vagy gyakori lekérdezések esetén.
Egy későbbi bejegyzésben bemutatjuk, hogyan állíthatja be saját egyéni vektortárolóját (OpenSearch, Qdrant vagy más eszközökkel). Ezzel jobban ellenőrizheti a költségeket és a teljesítményt.
Záró gondolatok
Az Amazon Bedrock és tudásbázis-funkciója hihetetlenül egyszerűvé teszi a dokumentumokat ismerő asszisztensek létrehozását – legyen szó HR-dokumentumokról, támogatási kézikönyvekről vagy belső irányelvekről.
A kezdéshez nem kell PhD-fokozat vagy teljes MLOps-csapat. És nem kell infrastrukturális rémálmokkal sem foglalkoznia.
Ez az a fajta technológia, amelyet a kocka.news-nál szeretünk: praktikus, hatékony és meglepően egyszerűen kipróbálható.
Kövesse figyelemmel a következő bejegyzést, amelyben a költségoptimalizált beállításokat fogjuk megvizsgálni egy egyéni OpenSearch háttérrendszerrel!
