Ein Unternehmen verwendet ein vortrainiertes Foundation Model auf Amazon Bedrock, möchte diesem aber mehr unternehmensspezifischen Kontext bereitstellen. Welche Option ist die kostengünstigste Methode, diesen Kontext hinzuzufügen?

Die Verwendung von Amazon Bedrock Knowledge Bases ist die kostengünstigste Methode, um einem vortrainierten Foundation Model unternehmensspezifischen Kontext hinzuzufügen. Knowledge Bases nutzen Retrieval Augmented Generation (RAG), um relevante Informationen aus Ihren Datenquellen abzurufen und dem Modell als Kontext bereitzustellen, ohne dass das Modell neu trainiert werden muss. Dies ist effizienter und kostengünstiger als ein vollständiges Fine-Tuning. Ein anderes FM auszuwählen, löst das Problem des fehlenden spezifischen Kontexts nicht. Amazon Bedrock Agents orchestrieren zwar komplexe Aufgaben, sind aber nicht primär für die kostengünstige Kontextbereitstellung gedacht. Ein benutzerdefiniertes Modell