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# Ressources
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## AWS documentation
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+ [Documentation Amazon Bedrock](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/what-is-bedrock.html)
+ [Documentation Amazon Neptune](https://docs.aws.amazon.com/neptune/latest/userguide/intro.html)
+ [Documentation Amazon OpenSearch Service](https://docs.aws.amazon.com/opensearch-service/latest/developerguide/what-is.html)
+ [Appliquer le framework AWS Well-Architected pour Amazon Neptune](https://docs.aws.amazon.com/prescriptive-guidance/latest/neptune-well-architected-framework/introduction.html) (directives prescriptives)AWS 
+ [Bonnes pratiques opérationnelles pour Amazon OpenSearch Service](https://docs.aws.amazon.com/opensearch-service/latest/developerguide/bp.html) (documentation OpenSearch du service)
+ [Utilisation d'Amazon Comprehend Medical LLMs et pour les soins de santé et les sciences de la vie](https://docs.aws.amazon.com/prescriptive-guidance/latest/generative-ai-nlp-healthcare/introduction.html)AWS (directives prescriptives)

## AWS articles de blog
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+ [Créez des applications RAG et d'IA générative basées sur des agents avec le nouveau modèle Amazon Titan Text Premier, disponible sur Amazon Bedrock](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/)
+ [Complétez l'intelligence commerciale en créant un graphe de connaissances à partir d'un entrepôt de données avec Amazon Neptune](https://aws.amazon.com/blogs/database/complement-commercial-intelligence-by-building-a-knowledge-graph-out-of-a-data-warehouse-with-amazon-neptune/)
+ [Utilisation de graphes de connaissances pour créer des applications GraphRag avec Amazon Bedrock et Amazon Neptune](https://aws.amazon.com/blogs/database/using-knowledge-graphs-to-build-graphrag-applications-with-amazon-bedrock-and-amazon-neptune/)

## Autres ressources
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+ [Intégrer la génération augmentée par extraction à de grands modèles linguistiques en néphrologie : faire progresser les applications pratiques](https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC10972059/) (PubMed Central, National Library of Medicine)
+ [Présentation de LangChain](https://python.langchain.com/docs/introduction/) (LangChain documentation)