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# Ressourcen
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## AWS Dokumentation
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+ [Dokumentation zu Amazon Bedrock](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/what-is-bedrock.html)
+ [Dokumentation zu Amazon Neptune](https://docs.aws.amazon.com/neptune/latest/userguide/intro.html)
+ [Amazon OpenSearch Service-Dokumentation](https://docs.aws.amazon.com/opensearch-service/latest/developerguide/what-is.html)
+ [Anwendung des AWS Well-Architected Frameworks für Amazon Neptune](https://docs.aws.amazon.com/prescriptive-guidance/latest/neptune-well-architected-framework/introduction.html) (Prescriptive Guidance)AWS 
+ [Best Practices für den Betrieb von Amazon OpenSearch Service](https://docs.aws.amazon.com/opensearch-service/latest/developerguide/bp.html) (OpenSearch Servicedokumentation)
+ [Verwendung von Amazon Comprehend Medical und LLMs für das Gesundheitswesen und die Biowissenschaften](https://docs.aws.amazon.com/prescriptive-guidance/latest/generative-ai-nlp-healthcare/introduction.html) (AWS Prescriptive Guidance)

## AWS Blog-Beiträge
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+ [Erstellen Sie RAG- und agentenbasierte generative KI-Anwendungen mit dem neuen Amazon Titan Text Premier-Modell, das in Amazon Bedrock verfügbar ist](https://aws.amazon.com/blogs/aws/build-rag-and-agent-based-generative-ai-applications-with-new-amazon-titan-text-premier-model-available-in-amazon-bedrock/)
+ [Ergänzen Sie Commercial Intelligence, indem Sie mit Amazon Neptune einen Knowledge Graph aus einem Data Warehouse erstellen](https://aws.amazon.com/blogs/database/complement-commercial-intelligence-by-building-a-knowledge-graph-out-of-a-data-warehouse-with-amazon-neptune/)
+ [Verwendung von Wissensgraphen zur Erstellung von GraphRag-Anwendungen mit Amazon Bedrock und Amazon Neptune](https://aws.amazon.com/blogs/database/using-knowledge-graphs-to-build-graphrag-applications-with-amazon-bedrock-and-amazon-neptune/)

## Sonstige Ressourcen
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+ [Integration von Retrieval-Augmented Generation mit großen Sprachmodellen in der Nephrologie: Förderung praktischer](https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC10972059/) Anwendungen (Central, National Library of Medicine) PubMed 
+ [Einführung in LangChain](https://python.langchain.com/docs/introduction/) (LangChain Dokumentation)