Build a Question-answering Bot using Generative AI (Korean)
AWS Skill Builder
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Resumen
Resumen de la Práctica
En esta práctica, construirás un chatbot que responde preguntas sobre servicios de AWS. Esta práctica está diseñada para proporcionar un entorno en el que puedas desplegar un gran modelo de lenguaje (LLM), integrarlo con una fuente de datos de Amazon Kendra y construir un chatbot con Amazon Lex V2 que consulta el LLM y encuentra respuestas a preguntas de los usuarios mediante Generación Aumentada por Recuperación (RAG). En esta práctica, comprenderás cómo complementar las capacidades nativas del modelo de lenguaje con información adicional.
El chatbot que construirás tiene tres componentes principales: el modelo base Flan T5-XL (FM), Langchain y el índice Kendra. Flan T5-XL es un gran modelo de lenguaje alojado en Amazon SageMaker. Langchain es un marco utilizado para recopilar el índice Kendra compuesto por documentación de AWS. Estos documentos se envían al modelo Flan junto con las preguntas ingresadas en la ventana de texto del chatbot para generar respuestas. Esta práctica ofrece una comprensión integral de cómo construir la interfaz de chatbot utilizando Lex V2 y cómo mejorar las capacidades del modelo de lenguaje utilizando varios servicios de AWS.
Objetivos
Al completar esta práctica, podrás:
- Describir cómo mejorar la salida generada en aplicaciones de IA generativa utilizando Generación Aumentada por Recuperación.
- Desplegar un chatbot Lex impulsado por un gran modelo de lenguaje.
- Conectar Langchain con el modelo iniciado en Amazon SageMaker.
Conocimientos Técnicos Requeridos
Esta práctica requiere conocimiento sobre aplicaciones containerizadas y conceptos básicos de aprendizaje automático. Debes tener una comprensión básica de varios servicios de AWS, incluidos AWS CodeBuild, AWS Lambda, AWS Cloudformation, Amazon Kendra y Amazon Lex. También deberías haber completado el curso de Inicio de Amazon Kendra.
Duración
Completar esta práctica tomará aproximadamente 75 minutos.
Descripción de Iconos
En esta práctica, se utilizarán varios iconos para atraer la atención hacia diferentes tipos de instrucciones y notas. El propósito de cada icono es el siguiente:
- Comando: Un comando que debes ejecutar.
- Salida Esperada: Ejemplo de salida que puedes usar para verificar el resultado de un comando o un archivo editado.
- Nota: Pistas, consejos o instrucciones importantes.
- Para Saber Más: Indica dónde puedes encontrar información adicional.
- Precaución: Información importante que debe ser atendida (aunque no es crítica al punto de dañar el equipo o los datos si se pasa por alto, puede requerir que repitas ciertos pasos).
- Advertencia: Una acción irreversible que puede afectar el éxito de un comando o proceso (incluidas advertencias sobre configuraciones que no pueden cambiarse después de establecerse).
- Consideración: Un punto en el que debes detenerte para considerar cómo aplicarías el concepto en tu entorno o para iniciar una conversación sobre el tema en cuestión.
- Contenido del Archivo: Un script ya creado para ti que debes ejecutar.
