1、利用AWS构建上下文感知的多模态推理应用

利用AWS构建上下文感知的多模态推理应用

在当今科技飞速发展的时代，生成式AI正以前所未有的速度融入各行业的产品和服务中。但与此同时，关于这项技术的影响和前景，存在着大量的炒作和误解。下面将深入探讨生成式AI的相关知识，包括其用例、项目生命周期、关键技术以及在AWS上的应用等内容。

1. 生成式AI的用例与基础知识

生成式AI具有广泛的应用场景，例如在文本生成、图像生成、对话系统等领域都有着出色的表现。其核心在于能够根据输入的信息生成新的、有价值的内容。

常见的生成式AI用例包括：
- 文本生成 ：如撰写文章、故事、代码等。
- 图像生成 ：根据文本描述生成相应的图像。
- 对话系统 ：实现智能客服、聊天机器人等功能。

生成式AI项目的生命周期通常包含以下几个关键阶段：
1. 用例定义 ：明确项目的目标和应用场景。
2. 模型选择 ：根据用例需求选择合适的生成式AI模型，如大语言模型（LLMs）、多模态模型等。
3. 模型微调 ：对选定的模型进行微调，使其更适应特定的数据集和任务。
4. 检索增强生成（RAG） ：通过引入外部知识源，增强模型的生成能力。
5. 基于人类反馈的强化学习（RLHF） ：使模型的输出更符合人类的价值观和需求。
6. 模型量化、优