Tính năng truy xuất đa phương thức trong Cơ sở kiến thức dành cho Bedrock hiện được cung cấp rộng rãi
Hôm nay, AWS công bố cung cấp rộng rãi khả năng truy xuất đa phương thức trong Cơ sở kiến thức dành cho Bedrock. Cơ sở kiến thức dành cho Amazon Bedrock cung cấp quy trình Tạo có kết hợp truy xuất thông tin ngoài (RAG) toàn diện, được quản lý để tạo các ứng dụng AI tạo sinh tùy chỉnh, chính xác và có độ trễ thấp bằng cách kết hợp thông tin theo ngữ cảnh từ các nguồn dữ liệu của công ty bạn. Với khả năng hỗ trợ truy xuất đa phương thức trong Cơ sở kiến thức, nhà phát triển có thể xây dựng các ứng dụng tìm kiếm và trả lời câu hỏi có sự hỗ trợ của AI, hoạt động với các tệp văn bản, hình ảnh, âm thanh và video. Ví dụ: người dùng có thể yêu cầu trợ lý "cho tôi xem các dự báo về Q1 cho Amazon Bedrock" và Cơ sở kiến thức dành cho Bedrock sẽ truy xuất nội dung thích hợp từ các tài liệu, biểu đồ, đoạn video và âm thanh liên quan đến dự báo doanh thu cho Bedrock, từ đó trợ lý sẽ tạo ra câu trả lời phong phú hơn, hoàn chỉnh hơn cho người dùng cuối. Trước đây, khách hàng chỉ có thể tìm kiếm thông qua các tài liệu văn bản và hình ảnh. Hiện tại, họ có thể thu thập thông tin chuyên sâu từ tất cả các định dạng dữ liệu của doanh nghiệp họ thông qua một quy trình thống nhất, được quản lý hoàn toàn.
Các tổ chức gặp khó khăn trong việc trích xuất thông tin chuyên sâu từ nguồn dữ liệu đa phương tiện ngày càng nhiều của họ (video, bản ghi âm, hình ảnh và tài liệu), vì việc phát triển ứng dụng AI có thể tìm kiếm trên các phương thức khác nhau này thường rất phức tạp. Do đó, các thông tin quý giá bị vùi lấp trong hàng terabyte bản ghi cuộc họp, video đào tạo và tài liệu trực quan, khiến các tổ chức khó có thể đưa ra các quyết định dựa trên dữ liệu một cách nhanh chóng và chính xác. Với khả năng truy xuất đa phương thức cho Cơ sở kiến thức, nhà phát triển có thể tải nhập nội dung đa phương thức với toàn quyền kiểm soát các tùy chọn phân tích cú pháp, phân đoạn, nhúng (ví dụ: Amazon Nova đa phương thức) và các tùy chọn lưu trữ véc-tơ. Từ đó, họ có thể gửi truy vấn văn bản hoặc hình ảnh làm dữ liệu đầu vào và nhận lại các phân đoạn văn bản, hình ảnh, âm thanh và video thích hợp để tạo phản hồi trong ứng dụng AI tạo sinh bằng LLM do họ chọn.
Để biết thêm thông tin về việc tạo Cơ sở kiến thức đa phương thức trong Bedrock, hãy tham khảo tài liệu. Phạm vi hỗ trợ tại khu vực phụ thuộc vào các tính năng được chọn để hỗ trợ đa phương thức, hãy tham khảo thông tin chi tiết trong tài liệu.