Pesquisa e recuperação modernas para AWS Generative AI

À medida que as aplicações de IA generativa se expandem, a qualidade de seus resultados depende muito da precisão dos dados recuperados para elas. Para criar sistemas de IA confiáveis, você deve entender como buscar as informações mais relevantes de forma eficiente usando ferramentas na nuvem. Este curso ensina como projetar e implementar arquiteturas robustas de geração aumentada de recuperação (RAG) na AWS. Você fará a transição de pesquisas básicas por palavras-chave para sistemas de recuperação sofisticados e de vários estágios que alimentam os assistentes de IA modernos. O que você vai aprender: - Entenda os conceitos básicos de bancos de dados vetoriais e pesquisa semântica na AWS - Configurar a pesquisa híbrida combinando a correspondência de palavras-chave com incorporações de vetores densos - Implemente técnicas de expansão de consulta para capturar melhor a intenção do usuário - Aplique modelos de reclassificação para priorizar os resultados de pesquisa mais relevantes - Dimensione sua infraestrutura de pesquisa usando OpenSearch e OpenSesearch Serverless - Avalie e otimize a precisão de recuperação para cargas de trabalho de IA generativas Você começará aprendendo a terminologia fundamental de pesquisa, incorporações de vetores e arquiteturas RAG. A partir daí, você lerá guias conceituais passo a passo e exemplos de código que demonstram como orquestrar esses componentes na AWS. Este curso foi projetado para desenvolvedores de software, profissionais de dados e entusiastas da nuvem que são novos em sistemas de recuperação de IA generativos. Nenhuma experiência prévia com bancos de dados vetoriais ou algoritmos de pesquisa avançada é necessária. Comece a ler hoje mesmo para aprimorar seus aplicativos de IA generativos com a recuperação de alta precisão da AWS.