本文属于机器翻译版本。若本译文内容与英语原文存在差异，则一律以英文原文为准。

# 资源
<a name="resources"></a>

## AWS 文档
<a name="resources-docs"></a>
+ [亚马逊 Bedrock 文档](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/what-is-bedrock.html)
+ [亚马逊 Neptune 文档](https://docs.aws.amazon.com/neptune/latest/userguide/intro.html)
+ [亚马逊 OpenSearch 服务文档](https://docs.aws.amazon.com/opensearch-service/latest/developerguide/what-is.html)
+ [为亚马逊 Neptune 应用 AWS Well-Architected 框架（规范性指南](https://docs.aws.amazon.com/prescriptive-guidance/latest/neptune-well-architected-framework/introduction.html)）AWS 
+ [Amazon OpenSearch 服务最佳运营实践](https://docs.aws.amazon.com/opensearch-service/latest/developerguide/bp.html)（OpenSearch 服务文档）
+ [使用亚马逊 Comprehend Medical LLMs 以及用于医疗保健和生命科学](https://docs.aws.amazon.com/prescriptive-guidance/latest/generative-ai-nlp-healthcare/introduction.html)（规范性指导）AWS 

## AWS 博客文章
<a name="resources-blogs"></a>
+ [使用 Amazon Bedrock 中提供的全新 Amazon Titan Text Premier 模型构建基于 RAG 和代理的生成式 AI 应用程序](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/)
+ [使用 Amazon Neptune 从数据仓库中构建知识图谱来补充商业情报](https://aws.amazon.com/blogs/database/complement-commercial-intelligence-by-building-a-knowledge-graph-out-of-a-data-warehouse-with-amazon-neptune/)
+ [使用知识图使用亚马逊 Bedrock 和 Amazon Neptune 构建 GraphRag 应用程序](https://aws.amazon.com/blogs/database/using-knowledge-graphs-to-build-graphrag-applications-with-amazon-bedrock-and-amazon-neptune/)

## 其他资源
<a name="resources-other"></a>
+ [在肾脏病学中将检索增强生成与大型语言模型相结合：推进实际应用（PubMed 中央，国立医学](https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC10972059/)图书馆）
+ [简介 LangChain](https://python.langchain.com/docs/introduction/) (LangChain 文档）