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原文中文，约9000字，阅读约需22分钟。
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内容提要
本文介绍了如何使用Amazon Kendra和GenAI实现RAG工作流，创建对话式人工智能应用程序，提供企业内容的对话体验。文章详细介绍了使用Amazon Kendra的高精度智能搜索获取相关内容和文档的方法，并提供了示例应用程序。同时，介绍了使用Flan-T-XXL、Anthropic Claud-V1和OpenAI-text-davinci-003等模型实现LLM的方法，并提供了运行命令行和Web应用程序的示例。文章还介绍了两个使用案例，分别面向金融服务公司和医疗保健研究人员和临床医生。
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关键要点
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生成式人工智能和大型语言模型正在改变自然语言处理的传统挑战。
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GenAI 应用程序必须仅对公司数据进行响应，以减少模型幻觉。
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检索式增强生成（RAG）技术用于确保 GenAI 应用程序的准确性。
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Amazon Kendra 提供高精度智能搜索，帮助获取相关内容和文档。
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Amazon Kendra 支持多种数据源和文档格式，简化 RAG 实现。
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通过结合 Amazon Kendra 和 LLM，可以创建对话式人工智能应用程序。
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示例应用程序展示了如何使用不同的 LLM 和 Amazon Kendra 进行交互。
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使用案例包括金融服务和医疗保健领域的生成式人工智能应用。
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金融服务案例中，Amazon Kendra 和 AI21 Lab 的 LLM 提供准确的信息。
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医疗保健案例中，Amazon Kendra 和 Hugging Face 的 LLM 提供快速洞察。
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RAG 方法的成功依赖于检索到的信息的语义相关性。
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Amazon Kendra 的 Retrieve API 和数据源连接器支持企业使用案例的快速实现。
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