Fala, pessoal! 😃

Que tal explorar o poder da Geração Aumentada de Recuperação (RAG) e construir aplicações incríveis usando bases de conhecimento no Amazon Bedrock da Amazon Web Services (AWS)?

O RAG é uma técnica que melhora a precisão e confiabilidade dos modelos de IA generativos, enriquecendo suas respostas com informações relevantes e específicas de fontes externas.

Hoje, trago uma Arquitetura de Data & AI que utilizei recentemente em um laboratório da AWS. Espero que gostem!

🔍 Visão Geral da Arquitetura

➡ O usuário inicia suas consultas.

➡ A API Retrieve converte essas consultas em embeddings.

➡ A busca na base de conhecimento retorna os resultados mais relevantes, proporcionando mais contexto.

➡ Um prompt específico ajustado para o modelo gera respostas personalizadas, considerando o contexto enriquecido.

➡ O modelo de fundação (LLM anthropic.claude-3-sonnet-20240229-v1:0) do Amazon Bedrock processa e gera a resposta final.

💡 Acesse o laboratório da AWS para saber mais: 👉 https://skillbuilder.aws/ 👏👏👏

✨ Lab - Build and Evaluate Retrieval Augmented Generation (RAG) Applications using Knowledge Bases for Amazon Bedrock.

📚 Bons estudos! 🚀🚀🚀

Grande abraço, Van 🤗😎

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