Giải pháp AI sáng tạo có tiềm năng chuyển đổi doanh nghiệp bằng cách tăng năng suất và cải thiện trải nghiệm của khách hàng, đồng thời việc sử dụng các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) với các giải pháp này ngày càng trở nên phổ biến. Việc xây dựng các bằng chứng về khái niệm tương đối đơn giản vì các công nghệ tiên tiến mô hình nền tảng có sẵn từ các nhà cung cấp chuyên biệt thông qua lệnh gọi API đơn giản. Do đó, các tổ chức thuộc nhiều quy mô khác nhau và thuộc các ngành khác nhau đã bắt đầu hình dung lại các sản phẩm và quy trình của họ bằng cách sử dụng AI tổng hợp.
Mặc dù có kiến thức tổng quát dồi dào nhưng các LLM hiện đại chỉ có quyền truy cập vào thông tin mà họ đã được đào tạo. Điều này có thể dẫn đến sự thiếu chính xác về thực tế (ảo giác) khi LLM được nhắc tạo văn bản dựa trên thông tin mà họ không nhìn thấy trong quá trình đào tạo. Do đó, điều quan trọng là phải thu hẹp khoảng cách giữa kiến thức chung của LLM và dữ liệu độc quyền của bạn để giúp mô hình tạo ra phản hồi chính xác và theo ngữ cảnh hơn đồng thời giảm nguy cơ ảo giác. Phương pháp tinh chỉnh truyền thống, mặc dù hiệu quả nhưng có thể đòi hỏi nhiều tính toán, tốn kém và đòi hỏi chuyên môn kỹ thuật. Một lựa chọn khác để xem xét được gọi là Truy xuất thế hệ tăng cường (RAG), cung cấp cho LLM thông tin bổ sung từ nguồn kiến thức bên ngoài có thể được cập nhật dễ dàng.
Ngoài ra, doanh nghiệp phải đảm bảo bảo mật dữ liệu khi xử lý dữ liệu độc quyền và nhạy cảm, chẳng hạn như dữ liệu cá nhân hoặc sở hữu trí tuệ. Điều này đặc biệt quan trọng đối với các tổ chức hoạt động trong các ngành được quản lý chặt chẽ, chẳng hạn như dịch vụ tài chính, chăm sóc sức khỏe và khoa học đời sống. Do đó, điều quan trọng là phải hiểu và kiểm soát luồng dữ liệu của bạn thông qua ứng dụng AI tổng quát: Mô hình nằm ở đâu? Dữ liệu được xử lý ở đâu? Ai có quyền truy cập vào dữ liệu? Liệu dữ liệu có được sử dụng để đào tạo các mô hình, cuối cùng có nguy cơ rò rỉ dữ liệu nhạy cảm cho các LLM công cộng không?
Bài đăng này thảo luận về cách doanh nghiệp có thể xây dựng các ứng dụng AI tổng hợp chính xác, minh bạch và an toàn trong khi vẫn giữ toàn quyền kiểm soát dữ liệu độc quyền. Giải pháp được đề xuất là một quy trình RAG sử dụng ngăn xếp công nghệ gốc AI, có các thành phần được thiết kế từ đầu với AI là cốt lõi, thay vì bổ sung các khả năng AI như một giải pháp sau. Chúng tôi trình bày cách xây dựng ứng dụng RAG end-to-end bằng cách sử dụng Mô hình ngôn ngữ của Cohere thông qua nền tảng Amazon và Tạo cơ sở dữ liệu vectơ trên AWS Marketplace. Mã nguồn đi kèm có sẵn trong kho GitHub liên quan được tổ chức bởi Weaviate. Mặc dù AWS sẽ không chịu trách nhiệm duy trì hoặc cập nhật mã trong kho lưu trữ của đối tác nhưng chúng tôi khuyến khích khách hàng kết nối trực tiếp với Weaviate về mọi cập nhật mong muốn.
Tổng quan về giải pháp
Sơ đồ kiến trúc cấp cao sau đây minh họa quy trình RAG được đề xuất với ngăn xếp công nghệ gốc AI để xây dựng các giải pháp AI tổng hợp chính xác, minh bạch và an toàn.
Là một bước chuẩn bị cho quy trình làm việc RAG, cơ sở dữ liệu vectơ, đóng vai trò là nguồn kiến thức bên ngoài, được đưa vào ngữ cảnh bổ sung từ dữ liệu độc quyền. Quy trình làm việc RAG thực tế tuân theo bốn bước được minh họa trong sơ đồ:
- Người dùng nhập truy vấn của họ.
- Truy vấn người dùng được sử dụng để truy xuất ngữ cảnh bổ sung có liên quan từ cơ sở dữ liệu vectơ. Điều này được thực hiện bằng cách tạo ra các vectơ nhúng của truy vấn người dùng bằng mô hình nhúng để thực hiện tìm kiếm vectơ nhằm truy xuất ngữ cảnh phù hợp nhất từ cơ sở dữ liệu.
- Ngữ cảnh được truy xuất và truy vấn của người dùng được sử dụng để bổ sung cho mẫu lời nhắc. Lời nhắc tăng cường truy xuất giúp LLM tạo ra cách hoàn thành phù hợp và chính xác hơn, giảm thiểu ảo giác.
- Người dùng nhận được phản hồi chính xác hơn dựa trên truy vấn của họ.
Ngăn xếp công nghệ gốc AI được minh họa trong sơ đồ kiến trúc có hai thành phần chính: Mô hình ngôn ngữ Cohere và cơ sở dữ liệu vectơ Weaviate.
Mô hình ngôn ngữ mạch lạc trong Amazon Bedrock
Sản phẩm Nền tảng kết hợp mang đến các mô hình ngôn ngữ với hiệu suất tiên tiến cho các doanh nghiệp và nhà phát triển thông qua lệnh gọi API đơn giản. Có hai loại khả năng xử lý ngôn ngữ chính mà Nền tảng Cohere cung cấp—tạo và nhúng—và mỗi loại được phục vụ bởi một loại mô hình khác nhau:
- Tạo văn bản với Lệnh – Các nhà phát triển có thể truy cập các điểm cuối hỗ trợ khả năng AI tổng hợp, cho phép các ứng dụng như đàm thoại, trả lời câu hỏi, viết quảng cáo, tóm tắt, trích xuất thông tin, v.v.
- Trình bày văn bản với Nhúng – Nhà phát triển có thể truy cập các điểm cuối nắm bắt được ý nghĩa ngữ nghĩa của văn bản, cho phép các ứng dụng như công cụ tìm kiếm vectơ, phân loại và phân cụm văn bản, v.v. Cohere Embed có hai dạng, mô hình ngôn ngữ tiếng Anh và mô hình đa ngôn ngữ, cả hai đều là hiện có sẵn trên Amazon Bedrock.
Nền tảng Cohere trao quyền cho các doanh nghiệp tùy chỉnh giải pháp AI tổng quát của họ một cách riêng tư và an toàn thông qua việc triển khai Amazon Bedrock. Amazon Bedrock là dịch vụ đám mây được quản lý toàn phần cho phép các nhóm phát triển xây dựng và mở rộng quy mô các ứng dụng AI tổng hợp một cách nhanh chóng đồng thời giúp giữ cho dữ liệu và ứng dụng của bạn an toàn và riêng tư. Dữ liệu của bạn không được sử dụng để cải thiện dịch vụ, không bao giờ được chia sẻ với các nhà cung cấp mô hình bên thứ ba và vẫn còn trong Khu vực nơi lệnh gọi API được xử lý. Dữ liệu luôn được mã hóa khi truyền và ở trạng thái lưu trữ, đồng thời bạn có thể mã hóa dữ liệu bằng khóa của riêng mình. Amazon Bedrock hỗ trợ các yêu cầu bảo mật, bao gồm tính đủ điều kiện của Đạo luật trách nhiệm giải trình và cung cấp thông tin bảo hiểm y tế Hoa Kỳ (HIPAA) và tuân thủ Quy định chung về bảo vệ dữ liệu (GDPR). Ngoài ra, bạn có thể tích hợp một cách an toàn và dễ dàng triển khai các ứng dụng AI tổng hợp của mình bằng các công cụ AWS mà bạn đã quen thuộc.
Tạo cơ sở dữ liệu vectơ trên AWS Marketplace
Làm suy yếu là một Nguồn gốc AI cơ sở dữ liệu véc tơ điều đó giúp các nhóm phát triển dễ dàng xây dựng các ứng dụng AI thế hệ an toàn và minh bạch. Weaviate được sử dụng để lưu trữ và tìm kiếm cả dữ liệu vectơ và đối tượng nguồn, giúp đơn giản hóa việc phát triển bằng cách loại bỏ nhu cầu lưu trữ và tích hợp cơ sở dữ liệu riêng biệt. Weaviate mang lại hiệu suất tìm kiếm ngữ nghĩa dưới giây và có thể mở rộng quy mô để xử lý hàng tỷ vectơ và hàng triệu đối tượng thuê. Với kiến trúc có thể mở rộng độc đáo, Weaviate tích hợp nguyên bản với các mô hình nền tảng Cohere được triển khai trong Amazon Bedrock để tạo điều kiện thuận lợi cho việc vector hóa dữ liệu một cách thuận tiện và sử dụng các khả năng tổng hợp của nó từ bên trong cơ sở dữ liệu.
Cơ sở dữ liệu vectơ gốc AI của Weaviate mang lại cho khách hàng sự linh hoạt để triển khai nó dưới dạng giải pháp mang đến đám mây của riêng bạn (BYOC) hoặc dưới dạng dịch vụ được quản lý. Phòng trưng bày này sử dụng Tạo cụm Kubernetes trên AWS Marketplace, một phần trong dịch vụ BYOC của Weaviate, cho phép triển khai có thể mở rộng dựa trên bộ chứa bên trong đối tượng thuê AWS và VPC của bạn chỉ bằng vài cú nhấp chuột bằng cách sử dụng Hình thành đám mây AWS bản mẫu. Cách tiếp cận này đảm bảo rằng cơ sở dữ liệu vectơ của bạn được triển khai trong Khu vực cụ thể của bạn gần với các mô hình nền tảng và dữ liệu độc quyền để giảm thiểu độ trễ, hỗ trợ vị trí dữ liệu và bảo vệ dữ liệu nhạy cảm trong khi giải quyết các yêu cầu quy định tiềm năng, chẳng hạn như GDPR.
Tổng quan về ca sử dụng
Trong các phần sau, chúng tôi trình bày cách xây dựng giải pháp RAG bằng cách sử dụng ngăn xếp công nghệ gốc AI với Cohere, AWS và Weaviate, như được minh họa trong phần tổng quan về giải pháp.
Trường hợp sử dụng ví dụ tạo quảng cáo được nhắm mục tiêu cho danh sách kỳ nghỉ dựa trên đối tượng mục tiêu. Mục đích là sử dụng truy vấn của người dùng cho đối tượng mục tiêu (ví dụ: “gia đình có con nhỏ”) để truy xuất danh sách kỳ nghỉ phù hợp nhất (ví dụ: danh sách có sân chơi gần đó) và sau đó tạo quảng cáo cho lấy danh sách phù hợp với đối tượng mục tiêu.
Bộ dữ liệu có sẵn từ Bên trong Airbnb và được cấp phép theo một Giấy phép quốc tế Creative Commons Attribution 4.0. Bạn có thể tìm thấy mã đi kèm trong Kho GitHub.
Điều kiện tiên quyết
Để làm theo và sử dụng bất kỳ dịch vụ AWS nào trong hướng dẫn sau, hãy đảm bảo bạn có Tài khoản AWS.
Kích hoạt các thành phần của ngăn xếp công nghệ gốc AI
Trước tiên, bạn cần kích hoạt các thành phần liên quan được thảo luận trong phần tổng quan về giải pháp trong tài khoản AWS của mình. Hoàn thành các bước sau:
- Ở bên trái Bảng điều khiển Amazon Bedrock, chọn Truy cập mô hình trong khung điều hướng.
- Chọn Quản lý quyền truy cập mô hình trên cùng bên phải
- Chọn các mô hình nền tảng bạn chọn và yêu cầu quyền truy cập.
Tiếp theo, bạn thiết lập cụm Weaviate.
- Đăng ký với Tạo cụm Kubernetes trên AWS Marketplace.
- Khởi chạy phần mềm bằng cách sử dụng Mẫu CloudFormation theo Vùng sẵn sàng ưa thích của bạn.
Mẫu CloudFormation được điền sẵn các giá trị mặc định.
- Trong Tên ngăn xếp, nhập tên ngăn xếp.
- Trong loại xác thực, bạn nên bật xác thực bằng cách cài đặt
helmauthenticationtype
đếnapikey
và xác định một helmauthenticationapikey. - Trong helmauthenticationapikey, hãy nhập khóa API Weaviate của bạn.
- Trong helmchartversion, hãy nhập số phiên bản của bạn. Nó phải ít nhất là v.16.8.0. Tham khảo đến Repo GitHub cho phiên bản mới nhất.
- Trong mô-đun hỗ trợ, bảo đảm
tex2vec-aws
vàgenerative-aws
có trong danh sách các mô-đun được kích hoạt trong Weaviate.
Mẫu này mất khoảng 30 phút để hoàn thành.
Kết nối với Weaviate
Hoàn thành các bước sau để kết nối với Weaviate:
- Trong tạp chí Bảng điều khiển Amazon SageMaker, hướng đến Trường hợp máy tính xách tay trong ngăn điều hướng thông qua Sổ tay > Trường hợp máy tính xách tay bên trái.
- Tạo một phiên bản sổ ghi chép mới.
- Cài đặt gói máy khách Weaviate với các phần phụ thuộc cần thiết:
- Kết nối với phiên bản Weaviate của bạn bằng mã sau:
- Tạo URL – Truy cập Weaviate thông qua URL cân bằng tải. bên trong Đám mây điện toán đàn hồi Amazon (Amazon EC2) bảng điều khiển, chọn Cân bằng tải trong ngăn điều hướng và tìm bộ cân bằng tải. Tìm cột tên DNS và thêm
http://
Trước mặt nó. - Khóa API dệt – Đây là key bạn đã đặt trước đó trong mẫu CloudFormation (
helmauthenticationapikey
). - Khóa truy cập AWS và khóa truy cập bí mật – Bạn có thể truy xuất khóa truy cập và khóa truy cập bí mật cho người dùng của mình trong Quản lý truy cập và nhận dạng AWS (IAM) bảng điều khiển.
Định cấu hình mô-đun Amazon Bedrock để kích hoạt mô hình Cohere
Tiếp theo, bạn xác định bộ sưu tập dữ liệu (class
) gọi là Listings
để lưu trữ các đối tượng dữ liệu của danh sách, tương tự như việc tạo bảng trong cơ sở dữ liệu quan hệ. Trong bước này, bạn định cấu hình các mô-đun có liên quan để cho phép sử dụng các mô hình ngôn ngữ Cohere được lưu trữ trên Amazon Bedrock từ bên trong cơ sở dữ liệu vectơ Weaviate. Công cụ vector hóa (“text2vec-aws
“) và mô-đun tổng quát (“generative-aws
“) được chỉ định trong định nghĩa thu thập dữ liệu. Cả hai mô-đun này đều có ba tham số:
- "dịch vụ" - Sử dụng "
bedrock
” cho Amazon Bedrock (cách khác, hãy sử dụng “sagemaker
Cho Khởi động Amazon SageMaker) - "Khu vực" – Nhập Khu vực nơi mô hình của bạn được triển khai
- "người mẫu" – Cung cấp tên mô hình nền móng
Xem mã sau đây:
Nhập dữ liệu vào cơ sở dữ liệu vectơ Weaviate
Trong bước này, bạn xác định cấu trúc của bộ sưu tập dữ liệu bằng cách định cấu hình các thuộc tính của nó. Ngoài tên và kiểu dữ liệu của thuộc tính, bạn cũng có thể định cấu hình liệu chỉ đối tượng dữ liệu sẽ được lưu trữ hay nó sẽ được lưu trữ cùng với các vectơ nhúng của nó. Trong ví dụ này, host_name
và property_type
không được vector hóa:
Chạy đoạn mã sau để tạo bộ sưu tập trong phiên bản Weaviate của bạn:
Bây giờ bạn có thể thêm đối tượng vào Weaviate. Bạn sử dụng quy trình nhập hàng loạt để đạt hiệu quả tối đa. Chạy đoạn mã sau để nhập dữ liệu. Trong quá trình nhập, Weaviate sẽ sử dụng bộ tạo vectơ đã xác định để tạo nhúng vectơ cho từng đối tượng. Đoạn mã sau tải các đối tượng, khởi tạo một quy trình hàng loạt và thêm từng đối tượng vào bộ sưu tập đích:
Truy xuất thế hệ tăng cường
Bạn có thể xây dựng quy trình RAG bằng cách triển khai truy vấn tìm kiếm tổng quát trên phiên bản Weaviate của mình. Đối với điều này, trước tiên bạn xác định mẫu lời nhắc ở dạng chuỗi f có thể nhận truy vấn của người dùng ({target_audience}
) trực tiếp và bối cảnh bổ sung ({{host_name}}
, {{property_type}}
, {{description}}
và {{neighborhood_overview}}
) từ cơ sở dữ liệu vectơ khi chạy:
Tiếp theo, bạn chạy một truy vấn tìm kiếm tổng quát. Điều này sẽ nhắc nhở mô hình tổng quát đã xác định với một dấu nhắc bao gồm truy vấn của người dùng cũng như dữ liệu được truy xuất. Truy vấn sau đây lấy ra một đối tượng liệt kê (.with_limit(1)
) từ Listings
bộ sưu tập giống nhất với truy vấn của người dùng (.with_near_text({"concepts": target_audience})
). Sau đó, truy vấn của người dùng (target_audience
) và các thuộc tính danh sách được truy xuất (["description", "neighborhood", "host_name", "property_type"]
) được đưa vào mẫu lời nhắc. Xem đoạn mã sau:
Trong ví dụ sau, bạn có thể thấy đoạn mã trước đó cho target_audience = “Family with small children”
lấy danh sách từ máy chủ Marre. Mẫu lời nhắc được bổ sung thêm thông tin chi tiết về danh sách của Marre và đối tượng mục tiêu:
Dựa trên lời nhắc tăng cường truy xuất, mô hình Lệnh của Cohere tạo ra quảng cáo được nhắm mục tiêu sau:
Tùy chỉnh thay thế
Bạn có thể thực hiện các tùy chỉnh thay thế cho các thành phần khác nhau trong giải pháp được đề xuất, chẳng hạn như sau:
- Các mô hình ngôn ngữ của Cohere cũng có sẵn thông qua Khởi động Amazon SageMaker, cung cấp quyền truy cập vào các mô hình nền tảng tiên tiến và cho phép các nhà phát triển triển khai LLM để Amazon SageMaker, một dịch vụ được quản lý hoàn toàn tập hợp một bộ công cụ phong phú để hỗ trợ machine learning với chi phí thấp, hiệu suất cao cho mọi trường hợp sử dụng. Weaviate cũng được tích hợp với SageMaker.
- Một bổ sung mạnh mẽ cho giải pháp này là Điểm cuối Cohere xếp hạng lại, có sẵn thông qua SageMaker JumpStart. Xếp hạng lại có thể cải thiện mức độ liên quan của kết quả tìm kiếm từ tìm kiếm từ vựng hoặc ngữ nghĩa. Xếp hạng lại hoạt động bằng cách tính toán điểm phù hợp về mặt ngữ nghĩa cho các tài liệu được hệ thống tìm kiếm truy xuất và xếp hạng các tài liệu dựa trên các điểm này. Việc thêm Xếp hạng lại vào ứng dụng chỉ yêu cầu thay đổi một dòng mã.
- Để đáp ứng các yêu cầu triển khai khác nhau của các môi trường sản xuất khác nhau, Weaviate có thể được triển khai theo nhiều cách bổ sung khác nhau. Ví dụ: nó có sẵn dưới dạng tải xuống trực tiếp từ Trang web dệt, mà chạy trên Dịch vụ Kubernetes đàn hồi của Amazon (Amazon EKS) hoặc tại địa phương thông qua phu bến tàu or Kubernetes. Nó cũng có sẵn dưới dạng dịch vụ quản lý có thể chạy an toàn trong VPC hoặc dưới dạng dịch vụ đám mây công cộng được lưu trữ trên AWS với bản dùng thử miễn phí 14 ngày.
- Bạn có thể cung cấp giải pháp của mình trong VPC bằng cách sử dụng Đám mây riêng ảo Amazon (Amazon VPC), cho phép các tổ chức khởi chạy các dịch vụ AWS trong mạng ảo được cách ly hợp lý, giống như mạng truyền thống nhưng có lợi ích từ cơ sở hạ tầng có thể mở rộng của AWS. Tùy thuộc vào mức độ nhạy cảm được phân loại của dữ liệu, các tổ chức cũng có thể vô hiệu hóa quyền truy cập Internet trong các VPC này.
Làm sạch
Để tránh các khoản phí không mong muốn, hãy xóa tất cả tài nguyên bạn đã triển khai trong bài đăng này. Nếu đã khởi chạy ngăn xếp CloudFormation, bạn có thể xóa ngăn xếp đó thông qua bảng điều khiển AWS CloudFormation. Lưu ý rằng có thể có một số tài nguyên AWS, chẳng hạn như Cửa hàng đàn hồi Amazon (Amazon EBS) khối lượng và Dịch vụ quản lý khóa AWS (AWS KMS), các khóa này có thể không tự động bị xóa khi ngăn xếp CloudFormation bị xóa.
Kết luận
Bài đăng này thảo luận về cách doanh nghiệp có thể xây dựng các ứng dụng AI tổng quát chính xác, minh bạch và an toàn trong khi vẫn có toàn quyền kiểm soát dữ liệu của mình. Giải pháp được đề xuất là quy trình RAG sử dụng ngăn xếp công nghệ gốc AI dưới dạng kết hợp giữa các mô hình nền tảng Cohere trong Amazon Bedrock và cơ sở dữ liệu vectơ Weaviate trên AWS Marketplace. Cách tiếp cận RAG cho phép doanh nghiệp thu hẹp khoảng cách giữa kiến thức chung của LLM và dữ liệu độc quyền đồng thời giảm thiểu ảo giác. Ngăn xếp công nghệ gốc AI cho phép phát triển nhanh và hiệu suất có thể mở rộng.
Bạn có thể bắt đầu thử nghiệm các bằng chứng khái niệm RAG cho các ứng dụng AI tổng hợp sẵn sàng cho doanh nghiệp của mình bằng cách sử dụng các bước được nêu trong bài đăng này. Mã nguồn đi kèm có sẵn trong kho GitHub liên quan. Cảm ơn bạn đã đọc. Hãy thoải mái đưa ra ý kiến hoặc phản hồi trong phần bình luận.
Giới thiệu về tác giả
James Yi là Kiến trúc sư giải pháp đối tác AI/ML cấp cao trong nhóm COE Tech của Đối tác công nghệ tại Amazon Web Services. Anh ấy đam mê làm việc với các khách hàng và đối tác doanh nghiệp để thiết kế, triển khai và mở rộng quy mô các ứng dụng AI/ML nhằm mang lại giá trị kinh doanh. Ngoài công việc, anh thích chơi bóng đá, đi du lịch và dành thời gian cho gia đình.
Leonie Monigatti là Người ủng hộ nhà phát triển tại Weaviate. Lĩnh vực trọng tâm của cô là AI/ML và cô giúp các nhà phát triển tìm hiểu về AI tổng hợp. Ngoài công việc, cô cũng chia sẻ những điều mình học được về khoa học dữ liệu và ML trên blog của mình và trên Kaggle.
Meor Amer là Người ủng hộ nhà phát triển tại Cohere, nhà cung cấp công nghệ xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) tiên tiến. Anh ấy giúp các nhà phát triển xây dựng các ứng dụng tiên tiến bằng Mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) của Cohere.
Thuấn Mậu là Kiến trúc sư giải pháp đối tác AI/ML cấp cao trong nhóm Công nghệ mới nổi tại Amazon Web Services. Anh ấy đam mê làm việc với các khách hàng và đối tác doanh nghiệp để thiết kế, triển khai và mở rộng quy mô các ứng dụng AI/ML nhằm mang lại giá trị kinh doanh cho họ. Ngoài công việc, anh thích câu cá, du lịch và chơi bóng bàn.
- Phân phối nội dung và PR được hỗ trợ bởi SEO. Được khuếch đại ngay hôm nay.
- PlatoData.Network Vertical Generative Ai. Trao quyền cho chính mình. Truy cập Tại đây.
- PlatoAiStream. Thông minh Web3. Kiến thức khuếch đại. Truy cập Tại đây.
- Trung tâmESG. Than đá, công nghệ sạch, Năng lượng, Môi trường Hệ mặt trời, Quản lý chất thải. Truy cập Tại đây.
- PlatoSức khỏe. Tình báo thử nghiệm lâm sàng và công nghệ sinh học. Truy cập Tại đây.
- nguồn: https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/build-enterprise-ready-generative-ai-solutions-with-cohere-foundation-models-in-amazon-bedrock-and-weaviate-vector-database-on-aws-marketplace/
- : có
- :là
- :không phải
- :Ở đâu
- $ LÊN
- 1
- 10
- 100
- 11
- 12
- 13
- 16
- 17
- 19
- 23
- 30
- 32
- 33
- 7
- 8
- 9
- a
- Giới thiệu
- truy cập
- Quản lý truy cập
- Theo
- Tài khoản
- trách nhiệm
- chính xác
- ngang qua
- Hành động
- thực tế
- thêm vào
- thêm
- thêm
- Ngoài ra
- thêm vào
- thông tin bổ sung
- Ngoài ra
- giải quyết
- Thêm
- người lớn
- quảng cáo
- biện hộ
- AI
- AI / ML
- Airbnb
- Tất cả
- cho phép
- dọc theo
- Đã
- Ngoài ra
- thay thế
- Mặc dù
- luôn luôn
- đàn bà gan dạ
- Amazon EC2
- Amazon SageMaker
- Amazon Web Services
- amsterdam
- an
- và
- Một
- trả lời
- bất kì
- api
- Các Ứng Dụng
- các ứng dụng
- phương pháp tiếp cận
- kiến trúc
- LÀ
- KHU VỰC
- khu vực
- AS
- qua một bên
- At
- hấp dẫn
- khán giả
- tăng
- tăng cường
- Xác thực
- tự động
- sẵn có
- có sẵn
- xa
- AWS
- Hình thành đám mây AWS
- Quản lý truy cập và nhận dạng AWS (IAM)
- Thị trường AWS
- cân bằng
- thanh
- dựa
- BE
- bởi vì
- trở nên
- đã bắt đầu
- Lợi ích
- BEST
- giữa
- tỷ
- Chặn
- Blog
- thúc đẩy
- cả hai
- CẦU
- Mang lại
- rộng
- xây dựng
- Xây dựng
- kinh doanh
- các doanh nghiệp
- nhưng
- by
- quán cà phê
- cuộc gọi
- gọi là
- CAN
- khả năng
- nắm bắt
- trường hợp
- phục vụ
- trung tâm
- trung tâm
- thay đổi
- tải
- Trẻ em
- sự lựa chọn
- Chọn
- City
- tốt nghiệp lớp XNUMX
- phân loại
- phân loại
- khách hàng
- Đóng
- đám mây
- cụm
- tập hợp
- mã
- bộ sưu tập
- Cột
- kết hợp
- Đến
- đến
- Bình luận
- Dân chúng
- hoàn thành
- hoàn thành
- tuân thủ
- các thành phần
- Bao gồm
- Tính
- máy tính
- khái niệm
- khái niệm
- cấu hình
- Kết nối
- Hãy xem xét
- An ủi
- bối cảnh
- theo ngữ cảnh
- điều khiển
- Tiện lợi
- thuận tiện
- đàm thoại
- copywriting
- Trung tâm
- tạo
- Tạo
- quan trọng
- khách hàng
- khách hàng
- tùy chỉnh
- tiên tiến
- dữ liệu
- bảo vệ dữ liệu
- khoa học dữ liệu
- bảo mật dữ liệu
- Cơ sở dữ liệu
- cơ sở dữ liệu
- Mặc định
- định nghĩa
- xác định
- xác định
- định nghĩa
- cung cấp
- chứng minh
- phụ thuộc
- Tùy
- triển khai
- triển khai
- triển khai
- lấy được
- Mô tả
- Thiết kế
- thiết kế
- mong muốn
- chi tiết
- Nhà phát triển
- phát triển
- Phát triển
- nhóm phát triển
- khác nhau
- ăn uống
- trực tiếp
- trực tiếp
- thảo luận
- dns
- tài liệu
- thực hiện
- tải về
- suốt trong
- mỗi
- Sớm hơn
- dễ dàng
- ebs
- Hiệu quả
- hiệu quả
- cao
- đủ điều kiện
- loại bỏ
- nhúng
- nhúng
- mới nổi
- công nghệ mới nổi
- trao quyền
- cho phép
- kích hoạt
- cho phép
- cho phép
- khuyến khích
- mã hóa
- Cuối cùng đến cuối
- thiết bị đầu cuối
- Động cơ
- Tiếng Anh
- đảm bảo
- đảm bảo
- đăng ký hạng mục thi
- Doanh nghiệp
- khách hàng doanh nghiệp
- doanh nghiệp
- Nhập cảnh
- Toàn bộ
- môi trường
- Ether (ETH)
- cuối cùng
- ví dụ
- đắt tiền
- kinh nghiệm
- Kinh nghiệm
- chuyên môn
- ngoài
- khai thác
- tạo điều kiện
- Thực tế
- quen
- gia đình
- NHANH
- Tính năng
- Với
- Fed
- thông tin phản hồi
- cảm thấy
- vài
- Tập tin
- tài chính
- dịch vụ tài chính
- Tìm kiếm
- Tên
- Đánh bắt cá
- Linh hoạt
- Sàn nhà
- dòng chảy
- Tập trung
- theo
- tiếp theo
- sau
- Trong
- hình thức
- các hình thức
- Nền tảng
- 4
- Miễn phí
- dùng thử miễn phí
- từ
- trước mặt
- Full
- đầy đủ
- xa hơn
- khoảng cách
- GDPR
- Tổng Quát
- dữ liệu chung
- Quy định về bảo vệ dữ liệu chung
- tạo ra
- tạo
- tạo ra
- thế hệ
- thế hệ
- Trí tuệ nhân tạo
- mô hình thế hệ
- GitHub
- cho
- mục tiêu
- Mặt đất
- Nhóm
- Một nửa
- xử lý
- Xử lý
- Có
- có
- he
- Nhóm
- cho sức khoẻ
- bảo hiểm y tế
- chăm sóc sức khỏe
- Trái Tim
- nặng nề
- giúp đỡ
- giúp đỡ
- giúp
- cô
- cấp độ cao
- hiệu suất cao
- của mình
- Trang Chủ
- chủ nhà
- tổ chức
- Độ đáng tin của
- Hướng dẫn
- http
- HTTPS
- IAM
- Bản sắc
- quản lý danh tính và truy cập
- Quản lý danh tính và truy cập (IAM)
- if
- minh họa
- thực hiện
- nhập khẩu
- quan trọng
- nâng cao
- cải tiến
- cải thiện
- in
- Bao gồm
- lên
- các ngành công nghiệp
- thông tin
- khai thác thông tin
- Cơ sở hạ tầng
- trong
- cài đặt, dựng lên
- ví dụ
- bảo hiểm
- tích hợp
- tích hợp
- Tích hợp
- trí tuệ
- sở hữu trí tuệ
- Quốc Tế
- Internet
- truy cập internet
- trong
- bị cô lập
- IT
- ITS
- jpg
- chỉ
- Giữ
- giữ
- Key
- phím
- trẻ em
- kiến thức
- Kubernetes
- Ngôn ngữ
- lớn
- Độ trễ
- mới nhất
- phóng
- phát động
- dẫn
- Dẫn
- bị rò rỉ
- LEARN
- học tập
- ít nhất
- trái
- Cấp
- Cấp phép
- Cuộc sống
- Khoa học đời sống
- Dòng
- Danh sách
- niêm yết
- Các bảng liệt kê
- sống
- tải
- tải
- địa phương
- tại địa phương
- nằm
- địa điểm thư viện nào
- Xem
- tìm kiếm
- chi phí thấp
- máy
- học máy
- duy trì
- làm cho
- LÀM CHO
- quản lý
- quản lý
- quản lý
- thị trường
- chủ
- tối đa
- Có thể..
- có nghĩa là
- có nghĩa
- Memories
- phương pháp
- hàng triệu
- giảm thiểu
- giảm thiểu
- phút
- ML
- kiểu mẫu
- mô hình
- mô-đun
- Modules
- chi tiết
- hầu hết
- phải
- tên
- nguyên bản
- Tự nhiên
- Ngôn ngữ tự nhiên
- Xử lý ngôn ngữ tự nhiên
- Điều hướng
- THÔNG TIN
- Cần
- mạng
- không bao giờ
- Mới
- nlp
- Không
- ghi
- máy tính xách tay
- tại
- con số
- vật
- đối tượng
- of
- cung cấp
- cung cấp
- on
- ONE
- có thể
- hoạt động
- Tùy chọn
- or
- tổ chức
- Nền tảng khác
- vfoXNUMXfipXNUMXhfpiXNUMXufhpiXNUMXuf
- nêu
- bên ngoài
- kết thúc
- tổng quan
- riêng
- gói
- thanh toán
- gấu trúc
- cửa sổ
- thông số
- bãi đậu xe
- một phần
- đặc biệt
- đối tác
- Đối tác
- đam mê
- hoàn hảo
- thực hiện
- hiệu suất
- riêng
- dữ liệu cá nhân
- mảnh
- đường ống dẫn
- Nơi
- nền tảng
- plato
- Thông tin dữ liệu Plato
- PlatoDữ liệu
- chơi
- Phổ biến
- tính di động
- Bài đăng
- tiềm năng
- quyền lực
- mạnh mẽ
- trước
- ưa thích
- chuẩn bị
- trình bày
- ngăn chặn
- riêng
- quá trình
- xử lý
- Quy trình
- xử lý
- Sản lượng
- năng suất
- Sản phẩm
- nhắc nhở
- bằng chứng
- tài sản
- tài sản
- đề xuất
- độc quyền
- bảo vệ
- bảo vệ
- cho
- nhà cung cấp dịch vụ
- nhà cung cấp
- cung cấp
- công khai
- Đám mây công cộng
- câu hỏi
- Mau
- giẻ lau
- Xếp hạng
- hơn
- RE
- Đọc
- Reading
- nhận
- đề nghị
- giảm
- xem
- về
- khu
- quy định
- ngành công nghiệp quy định
- Quy định
- nhà quản lý
- tương đối
- sự liên quan
- có liên quan
- vẫn còn
- kho
- yêu cầu
- cần phải
- Yêu cầu
- đòi hỏi
- giống như
- Thông tin
- phản ứng
- phản ứng
- chịu trách nhiệm
- REST của
- Nhà hàng
- kết quả
- Kết quả
- ngay
- Nguy cơ
- mạo hiểm
- Phòng
- HÀNG
- chạy
- chạy
- s
- nhà làm hiền triết
- khả năng mở rộng
- Quy mô
- Khoa học
- KHOA HỌC
- điểm
- Tìm kiếm
- Công cụ tìm kiếm
- Bí mật
- Phần
- phần
- an toàn
- an toàn
- an ninh
- xem
- ngữ nghĩa
- cao cấp
- nhạy cảm
- Độ nhạy
- riêng biệt
- phục vụ
- phục vụ
- phục vụ
- dịch vụ
- DỊCH VỤ
- định
- thiết lập
- chia sẻ
- cổ phiếu
- chị ấy
- ngắn
- giới thiệu
- tương tự
- Đơn giản
- đơn giản hóa
- duy nhất
- kích thước
- nhỏ
- Bóng đá
- Phần mềm
- giải pháp
- Giải pháp
- một số
- nguồn
- mã nguồn
- Không gian
- chuyên nghành
- riêng
- quy định
- Chi
- ngăn xếp
- Bắt đầu
- nhà nước-of-the-art
- ở lại
- Bước
- Các bước
- Vẫn còn
- hàng
- lưu trữ
- đơn giản
- cấu trúc
- như vậy
- phù hợp
- hỗ trợ
- Hỗ trợ
- chắc chắn
- hệ thống
- bàn
- phù hợp
- Hãy
- mất
- Mục tiêu
- nhắm mục tiêu
- nhóm
- đội
- công nghệ cao
- Kỹ thuật
- Công nghệ
- Công nghệ
- mẫu
- người thuê nhà
- văn bản
- Phân loại văn bản
- hơn
- cảm tạ
- việc này
- Sản phẩm
- thông tin
- cung cấp their dịch
- sau đó
- Đó
- vì thế
- Kia là
- họ
- của bên thứ ba
- điều này
- số ba
- Thông qua
- thời gian
- đến
- bên nhau
- công cụ
- hàng đầu
- truyền thống
- Train
- đào tạo
- Hội thảo
- Chuyển đổi
- quá cảnh
- minh bạch
- Đi du lịch
- thử nghiệm
- hướng dẫn
- hai
- kiểu
- loại
- chúng tôi
- Dưới
- hiểu
- Bất ngờ
- không thể nào quên
- độc đáo
- cập nhật
- Cập nhật
- cập nhật
- tầng trên
- URL
- Sử dụng
- sử dụng
- ca sử dụng
- đã sử dụng
- người sử dang
- sử dụng
- sử dụng
- kỳ nghỉ
- giá trị
- Các giá trị
- khác nhau
- Ve
- phiên bản
- thông qua
- ảo
- khối lượng
- đi bộ
- Đường..
- cách
- we
- Wealth
- web
- các dịch vụ web
- chào mừng
- TỐT
- là
- khi nào
- cái nào
- trong khi
- CHÚNG TÔI LÀ
- có
- sẽ
- với
- ở trong
- Công việc
- quy trình làm việc
- đang làm việc
- công trinh
- viết
- bạn
- trên màn hình
- zephyrnet