Una empresa está utilizando el modelo fundacional Amazon Titan a través de Amazon Bedrock y necesita aumentar el modelo con contenido relevante de las fuentes de datos privadas de la empresa. ¿Qué deberían hacer?

La opción correcta es "Crear una base de conocimiento de Amazon Bedrock". Amazon Bedrock Knowledge Bases (Bases de Conocimiento) permiten a los modelos fundacionales acceder y utilizar información de fuentes de datos privadas de la empresa. Esto es fundamental para la Generación Aumentada por Recuperación (RAG), que permite al modelo responder preguntas o generar contenido basándose en datos específicos y actualizados de la organización, en lugar de solo su conocimiento pre-entrenado. "Usar un modelo fundacional diferente" no resuelve el problema de incorporar datos privados. "Elegir un valor de temperatura más bajo" afecta la creatividad y aleatoriedad de la salida del modelo, no su capacidad para acceder a datos externos. "Habilitar el registro de invocación del modelo" es útil para monitorear y depurar, pero no para aumentar el modelo con contenido privado.