TANYA_NYBERG

 

https://www.linkedin.com/in/tanjany/

https://www.linkedin.com/feed/update/share:7314226085821386752/?midToken=AQEWi5oH7Ar3WQ&midSig=2FLqa6BXWhLbI1&trk=eml-email_next_best_action_digest_01-truncated~share~message-0-see~more&trkEmail=eml-email_next_best_action_digest_01-truncated~share~message-0-see~more-null-8a85xs~m9kin9ap~o8-null-null&eid=8a85xs-m9kin9ap-o8&otpToken=MTcwNTFlZTkxMjI4Y2NjNWI2MjQwNGVkNDIxYWVmYjA4Y2NjZDk0MjkxYWM4YTYxNmNjNjA5Njc0ZDU5NTRmM2Y3ZDZkMWU5NTdmNGRiZGY2Zjg0ZmQ5YzBkY2Y5MDA2MDQzZGQzYzdlMzU2ODFiMjA0ZWI0MWZkLDEsMQ%3D%3D

🚀 Build a RAG App with Amazon Bedrock – Simplified! 🤖
Have you heard of RAG (Retrieval-Augmented Generation) but not quite sure how it fits into your AI projects?
Let me break it down with a simple example using Amazon Bedrock. But first…
🔍 What is a Foundation Model?
A foundation model is a large AI model (like Anthropic Claude, Meta Llama, or Amazon Titan) trained on massive datasets. These models are capable of performing a wide range of tasks: answering questions, generating text, translating languages—you name it. With Amazon Bedrock, you can access these models via API without managing infrastructure.
💡 What is RAG (Retrieval-Augmented Generation)?
RAG enhances LLMs by injecting real-time, domain-specific knowledge. Instead of relying only on what the model was trained on, you retrieve relevant data from an external source (e.g., a database, file storage—or even an API!) and pass it along with the prompt. This ensures the output is accurate, up-to-date, and relevant.
🎯 Example Use Case: RAG with Amazon Bedrock
Let’s say you work at a law firm. You want an AI assistant to answer legal questions using your internal documentation. Here's how you could build it:
🔗 Store documents in Amazon S3
🧠 Use Amazon OpenSearch or Amazon Kendra to index and retrieve relevant chunks of data
🔌 (Optional) Call an external API for real-time data (e.g., legal updates, stock prices, weather, etc.)
🤝 Connect to a Foundation Model via Amazon Bedrock (e.g., Anthropic Claude)
🧾 Pass the retrieved context + user query into the model
✨ Get a tailored, grounded answer
For example:
User asks: "What are the key clauses in our NDA template?"
→ RAG system fetches the relevant NDA section from S3
→ Model generates a concise explanation
Or:
User asks: "What’s the latest update on EU data privacy regulations?"
→ RAG queries a legal API for recent GDPR-related rulings
→ Model responds using the fresh data
✅ Why use RAG?
Reduces hallucinations
Ensures responses reflect your own or external real-time data
Scales easily with Bedrock’s serverless model
🔧 Tools:
Amazon Bedrock
Amazon S3
Amazon Kendra/OpenSearch
External APIs (optional)
LangChain or AWS SDK (for orchestration)
👉 Have you tried RAG yet? Curious how it could fit into your industry?
hashtag#AI hashtag#RAG hashtag#AmazonBedrock hashtag#GenerativeAI hashtag#AWS hashtag#FoundationalModels hashtag#DataDriven hashtag#TechInnovation hashtag#LangChain hashtag#MachineLearning hashtag#LLM hashtag#KnowledgeManagement hashtag#APIIntegration hashtag#GDPR hashtag#EURegulations

Activate to view larger image,

Вы слышали о RAG (Retrieval-Augmented Generation), но не совсем уверены, как он вписывается в ваши проекты ИИ?

Позвольте мне разобрать это на простом примере с использованием Amazon Bedrock. Но сначала…

🔍 Что такое базовая модель?

Базовая модель — это большая модель ИИ (например, Anthropic Claude, Meta Llama или Amazon Titan), обученная на огромных наборах данных. Эти модели способны выполнять широкий спектр задач: отвечать на вопросы, генерировать текст, переводить языки — как хотите. С Amazon Bedrock вы можете получить доступ к этим моделям через API без управления инфраструктурой.

💡 Что такое RAG (Retrieval-Augmented Generation)?

RAG улучшает LLM, внедряя знания в реальном времени, специфичные для предметной области. Вместо того чтобы полагаться только на то, на чем была обучена модель, вы извлекаете соответствующие данные из внешнего источника (например, базы данных, хранилища файлов или даже API!) и передаете их вместе с подсказкой. Это гарантирует точность, актуальность и релевантность выходных данных.

🎯 Пример использования: RAG с Amazon Bedrock

Допустим, вы работаете в юридической фирме. Вам нужен помощник на основе ИИ, который будет отвечать на юридические вопросы, используя вашу внутреннюю документацию. Вот как вы можете это сделать:

🔗 Храните документы в Amazon S3

🧠 Используйте Amazon OpenSearch или Amazon Kendra для индексации и извлечения соответствующих фрагментов данных

🔌 (Необязательно) Вызовите внешний API для получения данных в реальном времени (например, юридических обновлений, цен на акции, погоды и т. д.)

🤝 Подключитесь к модели Foundation через Amazon Bedrock (например, Anthropic Claude)

🧾 Передайте извлеченный контекст + запрос пользователя в модель

✨ Получите индивидуальный обоснованный ответ

Например:

Пользователь спрашивает: «Каковы основные положения в нашем шаблоне NDA?»

→ Система RAG извлекает соответствующий раздел NDA из S3

→ Модель генерирует краткое объяснение

Или:

Пользователь спрашивает: «Каковы последние обновления правил ЕС о конфиденциальности данных?»

→ RAG запрашивает юридический API для последних постановлений, связанных с GDPR

→ Модель отвечает, используя свежие данные

✅ Зачем использовать RAG?

Уменьшает галлюцинации

Гарантирует, что ответы отражают ваши собственные или внешние данные в реальном времени

Легко масштабируется с помощью бессерверной модели Bedrock

🔧 Инструменты:

Amazon Bedrock

Amazon S3

Amazon Kendra/OpenSearch

Внешние API (необязательно)

LangChain или AWS SDK (для оркестровки)

👉 Вы уже пробовали RAG? Интересно, как он может вписаться в вашу отрасль?