Amazon Bedrock RAG

La Generación Aumentada por Recuperación (RAG) es el proceso de optimizar la salida de un gran modelo de lenguaje, de modo que haga referencia a una base de conocimiento autorizada fuera de sus fuentes de datos de entrenamiento antes de generar una respuesta. Los Modelos de Lenguaje Grande (LLMs) se entrenan con volúmenes enormes de datos y utilizan miles de millones de parámetros para generar salidas originales para tareas como responder preguntas, traducir idiomas y completar oraciones. RAG extiende las capacidades ya potentes de los LLMs a dominios específicos o a la base de conocimiento interna de una organización, todo sin necesidad de volver a entrenar el modelo. Es un enfoque rentable para mejorar la salida de los LLMs, de modo que siga siendo relevante, preciso y útil en varios contextos. Aprende más sobre RAG aquí.