RAG Using Langchain Amazon Bedrock And Opensearch
RAG with langchain using Amazon Bedrock and Amazon OpenSearch
RAG DevelopmentEmbedding, RAG & RetrievalOpen Source
About
Este repositorio de muestra proporciona un código de ejemplo para usar el método RAG (generación aumentada por recuperación) basado en Amazon Bedrock Titan Embeddings Generation 1 (G1) LLM (modelo de lenguaje grande), para crear incrustaciones de texto que se almacenarán en Amazon OpenSearch con soporte de motor vectorial para ayudar con la tarea de ingeniería de prompts para obtener respuestas más precisas de los LLMs.
Open Source Health
- Stars
- 230
- Forks
- 44
- License
- MIT-0
- Last commit
- 2 years ago
Python
Alternativas a RAG Using Langchain Amazon Bedrock And Opensearch
- Amazon Bedrock RAGby Aws SamplesSolución RAG completamente gestionada implementada utilizando bases de conocimiento para Amazon Bedrock.
Private Gptby ZylonCapa API completa para aplicaciones de IA privadas en modelos locales: RAG, habilidades, herramientas, MCP, texto-a-sql y más. Funciona con cualquier servidor de inferencia compatible con OpenAI.
PixelRAGby StarTrailEl fin del análisis web. El comienzo de una búsqueda escalable nativa de píxeles.- TrustRAGby GoMateTrustRAG: El marco RAG para entradas fiables y salidas de confianza.
RAG-Anythingby ✨Data Intelligence Lab@HKU✨RAG-Anything: Marco RAG Todo en Uno
Related Categories
¿Usas RAG Using Langchain Amazon Bedrock And Opensearch?
Controla su coste junto al resto de tu stack y recibe un recordatorio antes de que se renueve.
Añadir a mi stackVendor
Aws Samples
Publisher of IAM Identity Center Team, Serverless Patterns and Siem On Amazon Opensearch Service
