Un'azienda necessita di un chatbot per rispondere alle domande dei dipendenti sulle politiche aziendali. Le politiche cambiano frequentemente e il chatbot deve riflettere gli aggiornamenti quasi immediatamente. Quale approccio basato su LLM soddisfa questo requisito?

L'implementazione di una pipeline RAG (Retrieval-Augmented Generation) con Amazon Bedrock Knowledge Bases è l'approccio migliore perché consente al chatbot di accedere e rispondere a informazioni in tempo reale o quasi, anche se i documenti delle politiche cambiano frequentemente. RAG recupera le informazioni più recenti da una base di conoscenza esterna e le utilizza per generare risposte, garantendo che il chatbot sia sempre aggiornato senza la necessità di un nuovo addestramento del modello. Il fine-tuning di un LLM richiederebbe un nuovo addestramento ogni volta che le politiche cambiano, un processo costoso e che richiede tempo. Scegliere un modello di base (FM) da Amazon Bedrock non risolve il problema delle informazioni che cambiano frequentemente, poiché il modello non avrà accesso ai dati più recenti. Amazon Q Business è una soluzione potente, ma per questo specifico requisito di aggiornamenti quasi immediati a documenti che cambiano frequentemente, RAG con Knowledge Bases offre una soluzione più diretta ed efficiente per mantenere l'accuratezza delle risposte.