Le traduzioni sono generate tramite traduzione automatica. In caso di conflitto tra il contenuto di una traduzione e la versione originale in Inglese, quest'ultima prevarrà.
Risorse e passaggi successivi
Questa guida illustra una serie di sfide a livello di documento per le applicazioni RAG e le migliori pratiche per mitigarle. Questi apprendimenti derivano da interviste e discussioni con i leader del settore e sono supportati da casi d'uso aziendali.
Per iniziare a ottimizzare i documenti per le applicazioni RAG, consigliamo di condurre una verifica dei documenti esistenti. Identifica le aree che rappresentano una sfida per l'applicazione RAG. Gli esempi includono la mancanza di struttura, un linguaggio ambiguo o l'uso eccessivo di elementi grafici. Assegna priorità ai documenti a cui si accede di frequente o che sono fondamentali per le operazioni aziendali. Collabora con esperti in materia per implementare le migliori pratiche descritte in questa guida. Assicurati che i documenti siano ristrutturati con titoli chiari, un linguaggio conciso ed elementi contestuali. Per i nuovi documenti, stabilisci linee guida e modelli che garantiscano la coerenza e aiutino gli autori a rispettare le migliori pratiche. Inoltre, valuta la possibilità di investire in strumenti o servizi in grado di automatizzare alcuni aspetti del processo di ottimizzazione dei documenti, come l'utilizzo dell'intelligenza artificiale generativa per ristrutturare i documenti. Adottando un approccio proattivo all'ottimizzazione dei documenti, è possibile sbloccare tutto il potenziale delle applicazioni RAG e ottenere risultati più accurati e approfonditi in tutta l'organizzazione.
Le seguenti risorse possono aiutarvi a comprendere e creare applicazioni RAG nella vostra organizzazione.
Risorse
AWS documentazione
-
Scelta di un database AWS vettoriale per i casi d'uso di RAG (AWS Prescriptive Guidance)
-
Implementa uno use case RAG AWS utilizzando Terraform e Amazon Bedrock (Prescriptive Guidance)AWS
-
Sviluppa assistenti avanzati basati sull'intelligenza artificiale generativa basati su chat utilizzando RAG e suggerendo (Prescriptive Guidance) ReAct AWS
-
Recupera dati e genera risposte AI con Amazon Bedrock Knowledge Bases (documentazione Amazon Bedrock)
-
Retrieval Augmented Generation (documentazione Amazon SageMaker AI)
-
Opzioni e architetture di Retrieval Augmented Generation su (Prescriptive Guidance) AWSAWS
AWS Altre risorse
-
Crea un assistente multimodale con RAG avanzato e Amazon Bedrock
(post sul blog)AWS