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原文中文，约10400字，阅读约需25分钟。
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内容提要
本文介绍如何使用AWS服务和开源模型构建企业级问答机器人，并在Streamlit Web应用程序中运行Lambda函数提供的REST API端点获取答案。提供了创建企业级RAG应用程序的分步指南，鼓励读者探索JumpStart、Amazon Titan模型、Amazon Bedrock和OpenSearch Service。
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关键要点
- 生成式人工智能和大型语言模型在企业环境中用于回答问题。
- Amazon Lex 提供构建基于人工智能的聊天机器人的框架。
- 基础模型在自然语言理解任务中表现出色，但在提供准确答案方面存在困难。
- 检索增强生成（RAG）技术用于解决基础模型的局限性。
- RAG 方法通过将用户问题转换为矢量嵌入并在知识库中进行相似性搜索来生成答案。
- 提供了创建企业级 RAG 应用程序的分步指南，结合使用 AWS 服务和开源模型。
- 使用 AWS Cloud Formation 模板支持构建所需的所有资源。
- 通过 LangChain 将所有组件串联起来，实现与 Amazon SageMaker 和 OpenSearch Service 的交互。
- 用户通过 Streamlit Web 应用程序提出问题，Lambda 函数处理请求并生成答案。
- 在 AWS 账户中实例化解决方案需要运行 CloudFormation 模板。
- 使用 SageMaker notebook 将数据摄取到 OpenSearch Service 中。
- 使用 LangChain 对文档进行分块并转换为嵌入式内容。
- 在 Streamlit 中实现聊天机器人应用程序，通过 API Gateway 调用 Lambda 函数。
- Lambda 函数使用 FastAPI 实现 RAG 的 REST API。
- 提供了代码示例以展示如何在 OpenSearch 中查找相似文档并生成答案。
- 建议在完成后删除资源以避免产生费用。
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