Firma potrzebuje chatbota, który będzie odpowiadał na pytania pracowników dotyczące zasad firmy. Zasady często się zmieniają, a chatbot musi odzwierciedlać aktualizacje niemal natychmiast. Które podejście oparte na LLM spełnia ten wymóg?

Wdrożenie potoku Retrieval-Augmented Generation (RAG) z wykorzystaniem Amazon Bedrock Knowledge Bases jest najlepszym rozwiązaniem. RAG pozwala chatbotowi na pobieranie aktualnych informacji z zewnętrznych źródeł (takich jak dokumenty zasad firmy) w czasie rzeczywistym, a następnie generowanie odpowiedzi na podstawie tych danych. Dzięki temu chatbot zawsze będzie miał dostęp do najnowszych zasad bez konieczności ponownego trenowania modelu, co jest kluczowe przy częstych zmianach. Dostosowanie dużego modelu językowego (fine-tuning) wymagałoby ponownego trenowania za każdym razem, gdy zasady się zmieniają, co jest czasochłonne i kosztowne. Wybór modelu podstawowego (FM) z Amazon Bedrock to tylko punkt wyjścia; sam model nie rozwiąże problemu aktualizacji danych. Amazon Q Business jest platformą do budowania aplikacji biznesowych, ale bez mechanizmu RAG nie zapewni natychmiastowej aktualizacji wiedzy.