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Verbessern der Relevanz von Abfrageantworten mit einem Reranker-Modell in Amazon Bedrock
Amazon Bedrock bietet Zugriff auf Reranker-Modelle, die Sie bei Abfragen verwenden können, um die Relevanz der abgerufenen Ergebnisse zu verbessern. Ein Reranker-Modell berechnet die Relevanz von Chunks für eine Abfrage und ordnet die Ergebnisse auf der Grundlage der berechneten Punktzahlen neu. Mithilfe eines Reranker-Modells können Sie Antworten zurückgeben, die für die Beantwortung der Abfrage besser geeignet sind. Sie können die Ergebnisse auch in einen Prompt einbeziehen, wenn Sie die Modellinferenz ausführen, um aussagekräftigere und genauere Antworten zu erhalten. Mit einem Reranker-Modell können Sie weniger, aber relevantere Ergebnisse abrufen. Indem Sie diese Ergebnisse in das Basismodell einfließen lassen, das Sie zur Generierung einer Antwort verwenden, können Sie auch die Kosten und die Latenz verringern.
Reranker-Modelle werden darauf trainiert, auf der Grundlage einer Abfrage Relevanzsignale zu identifizieren und diese Signale dann zum Neuordnen von Dokumenten zu verwenden. Aus diesem Grund können die Modelle relevantere und genauere Ergebnisse liefern.
Anmerkung
Sie können das Reranking nur für Textdaten verwenden.
Informationen zu den Preisen von Reranking-Modellen finden Sie unter Amazon Bedrock – Preise
Für das Reranking sind mindestens die folgenden Eingaben erforderlich:
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Ein Reranker-Modell, das anhand einer Benutzerabfrage die Relevanz der Datenquellen bewertet, auf die es zugreifen kann
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Die Benutzerabfrage
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Eine Liste von Dokumenten, die der Reranker entsprechend ihrer Relevanz für die Abfrage neu ordnen muss.
Sie können Reranker-Modelle in Amazon Bedrock wie folgt verwenden:
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Rufen Sie die Rerank-Operation direkt über die Amazon Bedrock API auf. Die
Rerank-Operation sendet die Abfrage, Dokumente und alle zusätzlichen Konfigurationen als Eingabe an ein Reranker-Modell. Das Modell ordnet die Dokumente dann nach Relevanz für die Abfrage neu und gibt die Dokumente in der Antwort zurück. -
Wenn Sie Wissensdatenbanken für Amazon Bedrock zum Erstellen Ihrer Retrieval Augmented Generation (RAG)-Anwendung nutzen, verwenden Sie ein Reranker-Modell, wenn Sie die Operation Retrieve oder RetrieveAndGenerate aufrufen oder Ihre Wissensdatenbank in der AWS-Managementkonsole abfragen. Die Ergebnisse der Neuordnung überschreiben die von Wissensdatenbanken für Amazon Bedrock festgelegte Standardreihenfolge.
