RAG Inc. sta progettando una pipeline RAG e deve scegliere un modello di embedding e una configurazione di ricerca di similarità da utilizzare con Amazon OpenSearch Service. (selezionare DUE)

Entrambe le risposte corrette descrivono un approccio robusto per una pipeline RAG. La prima opzione suggerisce l'uso di un modello di embedding Bedrock ad alta dimensionalità, la persistenza in OpenSearch con un campo densevector e l'uso del plugin k-NN con HNSW e similarità coseno per un recupero ANN efficiente. La seconda opzione è simile, ma offre la flessibilità di ospitare il modello di embedding in Bedrock o SageMaker e sottolinea l'ottimizzazione dei parametri efconstruction ed efsearch per bilanciare richiamo e latenza, che è cruciale per le prestazioni. Le opzioni errate presentano limitazioni significative. L'analisi del sentiment di Amazon Comprehend non è adatta per generare embedding semantici per la ricerca di similarità. L'archiviazione di embedding in DynamoDB e l'uso di GSI per la similarità coseno non è un pattern comune o efficiente per la ricerca vettoriale su larga scala. Infine, affidarsi solo alla corrispondenza dei termini o a BM25 in OpenSearch non cattura la similarità semantica, che è l'obiettivo principale di una pipeline RAG.