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通过 Amazon SageMaker JumpStart 在基础模型中使用检索式增强生成实现问答
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原文中文，约11000字，阅读约需26分钟。
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内容提要
本文介绍了使用基于检索式增强生成（RAG）的方法解决大型语言模型（LLM）中的问答任务。文章介绍了 LangChain 框架和 SageMaker JumpStart，以及如何使用它们来创建嵌入模型、加载特定领域的文档并创建索引，以及如何使用索引搜索相关上下文并将其传递给 LLM 模型。文章还介绍了使用 SageMaker 和 LangChain 实现具有更多定制的 RAG 的替代方法，以及使用 KNN 算法实现基于 RAG 的方法来查找相关文档。
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