AWS Certified AI Practitioner
La génération augmentée par récupération (RAG)
Donner à un modèle accès à vos données privées et actuelles sans le réentraîner : comment le RAG récupère les passages pertinents au moment de la requête, comment Amazon Bedrock Knowledge Bases l'automatise, et où se situe la frontière avec le fine-tuning.
Intermédiaire 20 minutes 5 Objectifs d'apprentissage
- Expliquer le problème que le RAG résout et qu'un modèle de base ne peut pas résoudre
- Décrire les deux phases du RAG : l'ingestion et la récupération au moment de la requête
- Expliquer ce qu'automatise Amazon Bedrock Knowledge Bases
- Distinguer le RAG du fine-tuning et du fait de tout coller dans une longue fenêtre de contexte
- Identifier les applications métier où le RAG est le bon choix