话虽如此，请记住，在进行微调之前，我们还可以尝试其他途径来尝试获得更好的摘要。例如，我们可以回到我们的Prompt Studio并从 Amazon Bedrock 中选择不同的 LLM；尤其是 Claude 3，它因其在对话或任务中理解和有效利用上下文的能力而闻名，通常执行少量学习场景。
选择模型定制方法的注意事项
我们尝试的两种方法根据使用情况具有不同的优势。上下文学习提供了灵活性和快速适应性，无需进行大量重新训练，使其成为需要快速调整、大量标记训练数据不易获得或微调的计算和硬件成本过高的场景的理想选择。
另一方面，微调通常可以实现针对特定 柬埔寨 WhatsApp 号码列表 任务或领域的更精确的模型行为，但需要更多的资源和时间。
比较方法的灵活性、所需资源和性能
最后总结
好消息是：您不必只选择一种方法！通过利用 Dataiku 的 LLM Mesh 和内置 GenAI 组件，由具有各种基础模型的 Amazon Bedrock API 提供支持，组织可以选择最符合其运营需求的方法，确保高效有效地部署 AI 解决方案。事实上，结合这些方法可能会提供最强大的解决方案，在实时应用中同时实现精确性和适应性。
无论选择哪种方法，有一件事是肯定的：实施 AI 助手来生成每日摘要将实现运营效率和价值收益，最终提高生产力和整体员工满意度。查看Ørsted 的故事，了解实践中的一些要点。