Build a Question-answering Bot using Generative AI (Korean)
AWS Skill Builder
414 Cours
Aperçu
Présentation de l'atelier
Dans cet atelier, vous allez construire un chatbot qui répond aux questions sur les services AWS. Cet atelier est conçu pour fournir un environnement de travail pratique où vous déploierez un modèle de langue large (LLM), l'intégrerez à une source de données Amazon Kendra, et construirez un chatbot Amazon Lex V2 qui interroge le LLM et trouve des réponses aux questions des utilisateurs grâce à la génération augmentée par récupération (RAG). Cet atelier vous permettra de comprendre comment compléter les fonctionnalités natives du modèle de langue avec des informations supplémentaires.
Le chatbot que vous allez construire est constitué de trois composants principaux : le modèle de fondation Flan T5-XL (FM), Langchain, et un index Kendra. Le Flan T5-XL est un modèle de langue large hébergé sur Amazon SageMaker. Langchain est un framework utilisé pour collecter un index Kendra composé de la documentation AWS. Ces documents sont transmis au modèle Flan pour générer des réponses aux questions saisies dans la fenêtre de texte du chatbot. Cet atelier offre une compréhension globale de la manière de construire une interface de chatbot avec Lex V2 et d'améliorer les fonctionnalités du modèle de langue en utilisant divers services AWS.
Objectifs
À la fin de cet atelier, vous serez capable de :
- Expliquer comment améliorer la sortie générée par des applications d'IA générative en utilisant la génération augmentée par récupération.
- Déployer un chatbot Lex alimenté par un modèle de langue large.
- Connecter Langchain à un modèle lancé sur Amazon SageMaker.
Connaissances techniques requises
Cet atelier nécessite des connaissances sur les applications conteneurisées et les concepts de base de l'apprentissage automatique. Vous devez avoir une compréhension de base de divers services AWS, y compris AWS CodeBuild, AWS Lambda, AWS Cloudformation, Amazon Kendra et Amazon Lex. Vous devez également avoir suivi le cours Getting Started with Amazon Kendra.
Temps nécessaire
Cet atelier nécessite environ 75 minutes pour être complété.
Explication des icônes
Dans cet atelier, diverses icônes sont utilisées pour attirer l'attention sur différents types d'instructions et de notes de référence. Les objectifs des différentes icônes sont les suivants :
- Commande : Commandes que vous devez exécuter.
- Sortie prévue : Exemple de sortie que vous pouvez utiliser pour vérifier la sortie des commandes ou des fichiers modifiés.
- Note : Conseils, astuces ou instructions importantes.
- En savoir plus : Où trouver des informations supplémentaires.
- Attention : Informations importantes méritant une attention particulière (bien que non critiques au point de causer des problèmes aux équipements ou aux données, elles peuvent entraîner la répétition de certaines étapes).
- Avertissement : Actions irréversibles pouvant affecter la réussite des commandes ou des processus (incluant des avertissements sur les configurations qui ne peuvent être modifiées après leur définition).
- Considération : Moments pour mettre en pause et réfléchir à la façon dont les concepts s'appliquent à votre environnement ou pour engager une discussion sur le sujet abordé.
- Contenu du fichier : Scripts ou fichiers générés à l'avance que vous devez exécuter pourmanız le fichier.
