[ML] Optimize RAG in production environments using Amazon SageMaker JumpStart and Amazon OpenSearch Service

🤖 Optimize RAG in production environments using Amazon SageMaker JumpStart and Amazon OpenSearch Service

原文链接: Optimize RAG in production environments using Amazon SageMaker JumpStart and Amazon OpenSearch Service 作者: Vivek Gangasani 发布日期: 2025-07-02 20:55:51 UTC

📋 内容摘要

本文介绍了如何使用Amazon SageMaker JumpStart和Amazon OpenSearch Service优化RAG(检索增强生成)在生产环境中的应用。文章详细说明了RAG技术如何通过结合外部知识源来增强大语言模型的能力,并介绍了使用OpenSearch作为向量存储的多项优势,包括性能、可扩展性和成本效益。文章还提供了完整的实施指南,包括如何设置OpenSearch集群、部署SageMaker notebook、使用LangChain进行文档处理和向量检索等具体步骤。同时分享了针对OpenSearch的多项优化策略,以及如何利用SageMaker JumpStart简化生成式AI应用的开发和部署过程。这种解决方案让企业能够创建强大、可扩展且高效的RAG系统,提供基于最新上下文的精准响应。

🔗 相关信息

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🏷️ 涉及的 AWS 服务和主题

• Amazon OpenSearch Service
• Amazon SageMaker Lakehouse
• Best Practices
• Intermediate (200)

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