Otimização de desempenho de IA generativa com OpenSearch e Bedrock

À medida que os aplicativos de IA gerativa se expandem, manter a latência de recuperação baixa e os resultados de pesquisa altamente relevantes se torna um desafio operacional crítico. Este curso orienta você através dos conceitos fundamentais e estratégias práticas necessárias para otimizar seus sistemas de pesquisa e recuperação com IA. Ao ler este guia abrangente baseado em texto, você passará da construção de protótipos básicos de IA para o projeto de sistemas de recuperação altamente eficientes e prontos para produção. Você entenderá como equilibrar velocidade, custo e precisão usando tecnologias de pesquisa modernas e ferramentas em nuvem. O que você vai aprender: - Entenda os conceitos básicos de bancos de dados vetoriais, incorporações e recuperação de pesquisa híbrida - Ajuste as configurações de índice OpenSearch para reduzir significativamente a latência de pesquisa - Configurar consultas de pesquisa híbridas que combinam correspondência de palavras-chave com pesquisa de vetor semântico - Implemente configurações de modelo Bedrock para equilibrar a velocidade de resposta e a qualidade de geração - Aplique estratégias de rastreamento e diagnóstico para identificar e resolver gargalos de desempenho - Projete padrões de geração aumentados de recuperação eficiente para aplicativos do mundo real O curso começa com terminologia essencial, descrevendo a mecânica da pesquisa semântica e as arquiteturas modernas de IA. Você então progredirá passo a passo através de explicações escritas de ajuste de consulta, otimização de índice e rastreamento de desempenho. Este curso é projetado para desenvolvedores, arquitetos de sistemas e entusiastas técnicos que são novos nas operações de IA. Nenhuma experiência avançada em aprendizado de máquina é necessária para começar. Comece a ler hoje para criar aplicativos de IA generativos mais rápidos e eficientes.