Amazon SageMaker AI JumpStart と MongoDB Atlas Vector Search による生成 AI

Amazon SageMaker AI JumpStart は、インテリジェントなテキストアプリケーション用の検索拡張生成 (RAG) などの事前トレーニング済みの AI 基盤モデルを提供します。JumpStart を MongoDB Atlas Vector Search と組み合わせると、テキスト、画像、その他のデータに対するセマンティック類似度クエリが可能になり、強力な検索エクスペリエンスを構築できます。例えば、デベロッパーは、Atlas Vector Search を使用して顧客との会話に直感的なセマンティック検索を実装し、Amazon SageMaker AI RAG モデルを使用して、次の図に示すようにインタラクティブな要約と翻訳を追加できます。

これにより、自動サポート、スマートコンテンツ管理、コンテンツ要約、拡張レコメンデーションなど、AI 主導のさまざまな検索ユースケースの扉が開かれます。MongoDB と Amazon SageMaker JumpStart の生成機能を使用して直感的な精度検索を実装することで、デベロッパーは影響力のあるコグニティブ検索アプリケーションを迅速に提供できます。

主なハイライト

この実装の詳細については、AWS ブログ記事「LangChain、Amazon SageMaker AI JumpStart、MongoDB Atlas Semantic Search を使用した検索拡張生成」を参照してください。