ある企業が、PDFファイルとして保存されている製品マニュアルを参照するチャットインターフェースを構築するために、Amazon Bedrock LLMを使用することを計画しています。最も費用対効果の高いアプローチはどれですか？

Amazon Bedrock ナレッジベースは、PDF ドキュメントなどの企業データソースを大規模言語モデル（LLM）に統合するための費用対効果の高いソリューションです。これにより、LLM はマニュアルの内容に基づいて質問に回答できます。 他の選択肢が不適切な理由は以下の通りです。 単一のPDFファイルをコンテキストとして含める：質問ごとにPDFを送信すると、トークン制限に達したり、費用が増大したりする可能性があります。 すべてのPDFファイルをコンテキストとして含める：複数のPDFを一度に送信すると、トークン制限をはるかに超え、非常に高価になります。 モデルのファインチューニング：ファインチューニングはコストと時間がかかり、新しい情報が追加されるたびに再トレーニングが必要になります。ナレッジベースは、より動的なデータセットに適しています。