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如何在AWS上构建一个可扩展至零的无服务器RAG管道
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原文英文，约3400词，阅读约需13分钟。
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内容提要
本教程介绍如何在AWS上部署无服务器的RAG管道，处理文档、图像、视频和音频，确保无人使用时成本为零。通过RAGStack-Lambda，用户可上传文件，自动提取元数据并生成嵌入，最终通过AI聊天界面查询知识库，月成本仅为2-3美元。
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关键要点
- 本教程介绍如何在AWS上部署无服务器的RAG管道，处理文档、图像、视频和音频，确保无人使用时成本为零。
- 通过RAGStack-Lambda，用户可上传文件，自动提取元数据并生成嵌入，最终通过AI聊天界面查询知识库。
- 月成本仅为2-3美元，远低于传统架构的120-500美元。
- RAG管道的成本分为两个阶段：一次性处理成本和后续查询成本。
- Textract用于OCR处理，Bedrock Embeddings用于生成向量，存储成本极低。
- 上传文档后，系统自动提取结构化元数据，生成可搜索的嵌入。
- 用户可以通过AI聊天界面提问，系统返回相关文档和引用。
- 支持多种文件格式，包括PDF、DOCX、视频和音频，且支持网页抓取。
- RAGStack的架构使用AWS的无服务器功能，确保在闲置时几乎不产生费用。
- 提供两种部署方式：AWS Marketplace和源代码部署，用户可根据需求选择。
- 用户可以将聊天组件嵌入到自己的应用中，支持多种前端框架。
- RAGStack还包括MCP服务器，允许用户直接通过AI助手查询知识库。
- 用户可以构建个人档案、客户项目知识库或特定数据集的AI聊天工具。
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