[ML] Building enterprise-scale RAG applications with Amazon S3 Vectors and DeepSeek R1 on Amazon SageMaker AI

🤖 Building enterprise-scale RAG applications with Amazon S3 Vectors and DeepSeek R1 on Amazon SageMaker AI

原文链接: Building enterprise-scale RAG applications with Amazon S3 Vectors and DeepSeek R1 on Amazon SageMaker AI 作者: Sandeep Raveesh-Babu 发布日期: 2025-07-17 12:30:48 UTC

📋 内容摘要

这篇博客详细介绍了如何使用Amazon S3 Vectors和SageMaker AI构建企业级RAG应用。主要内容包括：1) S3 Vectors作为首个支持向量存储和查询的云对象存储服务,可以降低90%的成本；2) 使用SageMaker JumpStart快速部署embedding模型和文本生成模型；3) 详细展示了RAG应用的构建步骤,包括文档处理、向量嵌入、检索逻辑和响应生成；4) 使用MLflow进行实验跟踪和性能评估；5) S3 Vectors的主要优势在于成本效益、无服务器扩展性、集成评估框架等。文章还提供了完整的代码示例和架构图,以及在医疗、金融等行业的具体应用场景。

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