AI Generatif dengan Amazon SageMaker AI JumpStart dan MongoDB Atlas Vector Search - AWS Panduan Preskriptif

Terjemahan disediakan oleh mesin penerjemah. Jika konten terjemahan yang diberikan bertentangan dengan versi bahasa Inggris aslinya, utamakan versi bahasa Inggris.

AI Generatif dengan Amazon SageMaker AI JumpStart dan MongoDB Atlas Vector Search

Amazon SageMaker AIJump Start menyediakan model foundation AI pra-terlatih seperti Retrieval Augmented Generation (RAG) untuk aplikasi teks cerdas. Anda dapat menggabungkan JumpStart dengan MongoDB Atlas Vector Search, yang memungkinkan kueri kesamaan semantik pada teks, gambar, dan data lainnya, untuk membangun pengalaman pencarian yang hebat. Misalnya, pengembang Anda dapat menerapkan pencarian semantik intuitif melalui percakapan pelanggan dengan menggunakan Atlas Vector Search, dan menggunakan model Amazon SageMaker AI RAG untuk menambahkan ringkasan dan terjemahan interaktif, seperti yang diilustrasikan dalam diagram berikut.

Mengintegrasikan MongoDB Atlas dengan SageMaker Amazon AI, untuk kemampuan AI generatif.

Ini membuka berbagai kasus penggunaan pencarian berbasis AI, termasuk dukungan otomatis, manajemen konten cerdas, ringkasan konten, dan rekomendasi yang disempurnakan. Dengan menerapkan pencarian presisi intuitif dengan MongoDB dan kemampuan generatif dari SageMaker JumpStart Amazon, pengembang dapat dengan cepat memberikan aplikasi pencarian kognitif yang berdampak.

Sorotan utama:

  • Kasus penggunaan chatbot perusahaan

  • Support untuk arsitektur model RAG

  • Pencarian Vektor MongoDB Atlas

  • Support untuk Penyematan 2K

  • Transfer data aman

  • Mengurangi kemungkinan halusinasi

Untuk informasi lebih lanjut tentang implementasi ini, lihat posting AWS blog Retrieval-Augmented Generation with, LangChain Amazon AI SageMaker , JumpStart dan MongoDB Atlas Semantic Search.