Créer un bot qui réponde aux questions à l'aide de l'IA générative (Français) | Build a Question-answering Bot using Generative AI (French)
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Resumen
En este taller, crearás un chatbot que responde preguntas sobre los servicios de AWS. Este taller está diseñado para brindarte experiencia práctica en el despliegue de un gran modelo de lenguaje (LLM), su integración con una fuente de datos Amazon Kendra y la creación de un chatbot Amazon Lex V2 que consulta tu LLM y busca respuestas a las preguntas de los usuarios utilizando la generación de recuperación aumentada (RAG). Este taller te permitirá entender cómo complementar las capacidades nativas de un modelo de lenguaje con información adicional.
El chatbot que crearás tiene tres componentes principales: un modelo fundamental Flan T5-XL, Langchain y un índice Kendra. El Flan T5-XL es un gran modelo de lenguaje alojado en Amazon SageMaker. Langchain es un framework utilizado para la ingesta de un índice Kendra compuesto por documentación de AWS. Estos documentos, junto con las preguntas ingresadas en la ventana de texto del chatbot, son luego transmitidos al modelo Flan que genera una respuesta. Este taller te proporciona una comprensión general de cómo crear una interfaz de chatbot utilizando Lex V2 y cómo usar los diferentes servicios de AWS para mejorar las capacidades de un modelo de lenguaje.
Objetivos
Al final de este taller, deberás ser capaz de realizar las siguientes acciones:
- explicar cómo se puede usar la generación de recuperación aumentada para mejorar los resultados producidos por aplicaciones de IA generativa;
- desplegar un chatbot Lex alimentado por un gran modelo de lenguaje;
- conectar Langchain a un modelo lanzado en Amazon SageMaker.
Conocimientos técnicos previos
Este taller requiere dominio de aplicaciones en contenedores y conceptos básicos de aprendizaje automático. Debes tener conocimientos fundamentales sobre varios servicios de AWS, incluyendo AWS CodeBuild, AWS Lambda, AWS Cloudformation, Amazon Kendra y Amazon Lex. También debes haber completado el curso Guía de inicio con Amazon Kendra.
Duración
Este taller dura aproximadamente 75 minutos.
Significado de los íconos
Se utilizan muchos íconos en este taller para llamar la atención sobre diferentes tipos de instrucciones y comentarios. La siguiente lista explica el significado de cada ícono:
- Comando: una solicitud que debes ejecutar.
- Salida esperada: un ejemplo de resultado que puedes utilizar para verificar el resultado de un comando o archivo modificado.
- Nota: una indicación, directriz o consejo importante.
- Más información: un lugar donde encontrar más información.
- Precaución: información de interés especial o de particular importancia (no lo suficientemente importante como para causar problemas con el equipo o los datos si no le prestas atención, pero que podría llevarte a tener que repetir ciertos pasos).
- ADVERTENCIA: una acción que es irreversible y que puede afectar el fallo de un comando o proceso (incluyendo advertencias sobre configuraciones que no pueden ser modificadas después de ser establecidas).
- A considerar: un momento para reflexionar sobre cómo podrías aplicar un concepto en tu propio entorno o para iniciar una conversación sobre el tema en cuestión.
- Contenido del archivo: un bloque de código mostrando el contenido de un script o archivo que debes ejecutar y que ha sido previamente creado para ti.
- Tarea completada: una conclusión o un re
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