如何使用问答意图和Amazon Bedrock模型为Amazon Lex添加RAG和LLM功能
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原文英文，约200词，阅读约需1分钟。
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内容提要
Amazon Lex是一个强大的构建聊天机器人的服务，但随着用户需求的增长，需要更复杂的回答变得必要。检索增强生成（RAG）通过利用大规模知识库，提高了机器人提供准确答案的能力。通过将RAG与Amazon Lex集成，聊天机器人可以理解用户查询并从庞大的文档集中检索信息。
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关键要点
- 对话式人工智能迅速发展，提供更动态和个性化的用户交互。
- Amazon Lex是一个强大的构建对话接口的服务，具备创建聊天机器人的强大能力。
- 随着用户需求的增长，需要更复杂和上下文意识的响应变得必要。
- 检索增强生成（RAG）通过利用大规模知识库，提高了机器人的准确回答能力。
- 将RAG与Amazon Lex集成，可以创建理解用户查询并从庞大文档集中检索信息的聊天机器人。
- 文章将探讨如何使用QnA Intent将RAG能力添加到Amazon Lex，以有效处理问答。
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