Un'azienda necessita di un'interfaccia di chat serverless, solo interna, affinché i dipendenti possano cercare in un ampio knowledge base di documenti interni. Quale combinazione di passaggi soddisferà questi requisiti?
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Risposta corretta: Configurare Amazon Bedrock con il modello di base Anthropic Claude., Utilizzare funzioni AWS Lambda con Amazon API Gateway per invocare l'API del modello., Utilizzare un bucket Amazon S3 per archiviare dump ed embedding del database vettoriale..
Perché questa è la risposta
Per un'interfaccia di chat serverless interna, Amazon Bedrock con Anthropic Claude è ideale per la generazione di risposte, offrendo modelli di base gestiti e scalabili senza server da gestire. AWS Lambda e Amazon API Gateway formano una soluzione serverless efficiente per l'invocazione del modello e la gestione delle richieste, scalando automaticamente con il traffico. Amazon S3 è una scelta economica e scalabile per archiviare i dump del knowledge base e gli embedding vettoriali, essenziali per la ricerca e il Retrieval Augmented Generation (RAG). SageMaker JumpStart con Llama è un'opzione valida ma Bedrock offre un'integrazione più semplice e gestita per i modelli di base. Le istanze EC2 non sono serverless e aumentano l'overhead di gestione. Amazon RDS for MySQL non è ottimizzato per l'archiviazione di embedding vettoriali su larga scala; un database vettoriale dedicato o S3 con un indice esterno sarebbero più appropriati.
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