re:Invent 2023 | 实时RAG:如何使用Redis和Amazon Bedrock增强LLM

关键字: [Amazon Web Services re:Invent 2023, Redis, Large Language Models, Retrieval Augmented Generation, Semantic Caching, Redis, Bedrock]

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导读

大型语言模型(LLM),比如 GPT-4,利用向量嵌入和数据库的力量来解决数据不断变化带来的挑战。这些嵌入向量,当与向量数据库或搜索算法结合使用时,为 LLM 提供了一种访问最新且不断扩展的知识库的方式。这确保了 LLM 即使面对不断变化的信息,也能够生成准确且情境适当的输出。这种方法有时被称为检索增强生成(RAG)。在这个闪电演讲中,了解 RAG 以及将 Redis Enterprise 作为向量数据库与 Amazon Bedrock 一起使用的好处。本次演示由 Redis 提供,Redis 是 亚马逊云科技 的合作伙伴