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RAG Chatbot mit Claude

Erstellen Sie mit Claude on Bedrock einen serverless, React-basierten Chatbot mit RAG-Funktionen für PDF-Dokumente.

  • Generative KI
  • Serverless

Prompt

# AWS Claude RAG Chatbot Architecture Design Request
## Project Overview
I need a comprehensive design for a web-based chatbot application with the following key components:
- Claude 3 Sonnet on Amazon Bedrock as the LLM
- RAG capabilities for PDF documents stored in S3
- React frontend with real-time chat functionality
## Detailed Requirements
### 1. Core Functionality
- **User Interface**: Web-based chat interface built with React
- **AI Backend**: Claude 3 Sonnet model via Amazon Bedrock API
- **RAG System**: 
  - PDF document search and retrieval from S3
  - Document upload functionality for expanding knowledge base
  - Vector search across 1000+ documents
- **Persistence**:
  - Chat history storage and retrieval
  - User authentication and session management
### 2. Performance Requirements
- Support for 100 concurrent users
- Response times under 2 seconds for typical queries
- Ability to process and index documents up to 100MB each
### 3. Cost Optimization Targets
- Monthly operational cost under $200 for moderate usage
- Strategic use of spot instances where appropriate
- Caching implementation to minimize Bedrock API calls
- Pay-per-use services prioritized
### 4. Technical Architecture Preferences
- Serverless backend architecture (AWS Lambda)
- Vector database for embeddings (OpenSearch or equivalent)
- PDF processing pipeline for text extraction and embedding
- WebSocket implementation for real-time chat experience
- API Gateway for REST endpoint management
### 5. Security & Compliance Requirements
- End-to-end encryption for documents (at rest and in transit)
- IAM roles configured with least privilege principle
- Rate limiting implementation to prevent system abuse
- Comprehensive audit logging for all system interactions
## Deliverables Requested
1. Complete AWS solution architecture diagram
2. Infrastructure as Code (Terraform preferred)
3. Detailed deployment guide with step-by-step instructions
4. Cost estimation breakdown by AWS service
5. Security implementation details
6. Readme with full documentation

Please provide a solution that adheres to AWS Well-Architected Framework principles, with particular attention to reliability, performance efficiency, and cost optimization.
Provide your complete solution architecture without any preamble, starting with the high-level architecture diagram description.

Wie arbeite ich damit?

BETA

  1. Richten Sie Ihre AWS-Umgebung und Kostenkontrollen ein
  2. Installieren der AWS CLI
    • Laden Sie das AWS CLI für Ihr Betriebssystem herunter und installieren Sie es.
  3. Kopieren Sie den Prompt
    • Klicken Sie auf „Prompt kopieren“, um den Prompt in Ihre Zwischenablage zu kopieren.
  4. Testen Sie Ihren Prompt
    • Fügen Sie den Prompt in Ihr KI-Tool (z. B. Q Developer CLI) ein und führen Sie ihn aus, um die Ergebnisse zu generieren.
  5. Überprüfen, bereitstellen und überwachen
    • Überprüfen Sie die generierten Ressourcen und die geschätzten Kosten.
    • Stellen Sie die Lösung zunächst in einer Entwicklungsumgebung bereit.
    • Überwachen Sie Leistung und Ausgaben, bevor Sie in die Produktion übergehen.

Mit der Verwendung dieser Prompts stimmen Sie dem Haftungsausschluss zu.