pace genai demos

通過生成AI來利用企業數據的力量：亞馬遜肯德拉，蘭班和大語言模型的見解

該存儲庫提供了三個生成AI演示的代碼示例，該演示已獲得MIT-0許可證的許可。

1. 亞馬遜肯德拉（Amazon Kendra）具有基礎LLM ：利用亞馬遜肯德拉（Amazon Kendra）的深入搜索能力，並結合了大型語言模型的廣泛知識。該集成通過從各種來源繪製來提供了複雜查詢的精確和上下文感知的答案。

2. 具有基礎LLM的嵌入模型：融合嵌入的力量（一種捕獲單詞和短語語義含義的技術），並具有LLM的龐大知識基礎。這種協同作用使更準確的主題建模，內容建議和語義搜索功能。

3. Foundation Model Models Pharma Ad Generator ：為製藥行業量身定制的專門應用程序。該工具利用基礎模型的生成能力，創建了令人信服且合規的藥品廣告，確保內容遵守行業標準和法規

這些演示可以無縫部署在您的AWS帳戶中，提供有關利用AWS服務創建最先進的大語言模型（LLM）生成的AI質量AI問題和回答機器人和內容的指導。

您可以部署這些演示的彼此獨立。請參閱每個文件夾中的讀數文件以獲取部署說明。

有關這些解決方案的工作方式，請參閱博客文章。

作者

• Jin Tan Ruan -AWSI PACE原型開發人員
• Aravind Kodandaramaiah- AWSI PACE高級原型開發人員

故障排除

未拉鍊的尺寸必須小於262144000字節（服務：AWSlambdainternal;狀態代碼：400）

1. 刪除現有的lambda層文件夾：首先從項目中刪除lambda_langchain_layer文件夾。此操作確保清除任何損壞或超大文件。
2. 重新創建圖層：刪除後，使用decloy.sh命令重新創建lambda層。此過程應與必要組件生成新鮮的，符合尺寸的層。
3. 清潔碼頭資源：確保沒有殘留的碼頭圖像或容器佔用不必要的空間也很重要。清潔所有運行的Docker圖像和容器，以釋放空間並避免任何潛在的衝突。

報告錯誤/功能請求

提出問題時，請檢查現有的打開或最近關閉的問題，以確保其他人尚未報告該問題。請嘗試提供盡可能多的信息。諸如此類的細節非常有用：

• 可再現的測試用例或一系列步驟
• 我們使用的代碼的版本
• 您與錯誤相關的任何修改
• 關於您的環境或部署的任何異常

執照

該圖書館已獲得MIT-0許可證的許可。請參閱許可證文件。

• 該項目的更改。
• 該項目的許可。
• 該項目的行為守則。
• 為更多信息做出貢獻。