Ein Unternehmen benötigt einen Chatbot, der Mitarbeiterfragen zu Unternehmensrichtlinien beantwortet. Richtlinien ändern sich häufig, und der Chatbot muss Aktualisierungen nahezu sofort widerspiegeln. Welcher LLM-basierte Ansatz erfüllt diese Anforderung?

Eine Retrieval-Augmented Generation (RAG)-Pipeline mit Amazon Bedrock Knowledge Bases ist die beste Lösung, da sie es dem LLM ermöglicht, auf externe, aktuelle Wissensquellen zuzugreifen, ohne neu trainiert werden zu müssen. Wenn sich Richtlinien ändern, werden die Knowledge Bases aktualisiert, und der Chatbot kann sofort die neuesten Informationen abrufen. Das Feinabstimmen eines LLM (Fine-Tuning) wäre zu zeitaufwändig und kostspielig bei häufigen Richtlinienänderungen, da jedes Mal ein erneutes Training erforderlich wäre. Die reine Verwendung eines Foundation Models (FM) ohne RAG würde dazu führen, dass der Chatbot nur auf den Daten basiert, mit denen er ursprünglich trainiert wurde, und somit keine aktuellen Richtlinien kennt. Amazon Q Business ist eine gute Option für Unternehmens-Chatbots, aber die RAG-Pipeline mit Bedrock Knowledge Bases bietet die spezifische Flexibilität und Aktualität, die für häufig wechselnde Richtlinien erforderlich ist.