应用的适应性
RAG 是一种将搜索结果纳入生成式 AI 以生成更自然、更相关内容的技术。
Amazon Kendra GenAI Index 针对此 RAG 用例进行了优化，可快速准确地满足数据生成 AI 需求。
此功能对于聊天机器人和客户支持等生成式人工智能应用尤其重要。
利用生成式人工智能改进搜索流程
通过与生成式人工智能的协作，搜索过程本身也在不断发展。
例如，可以根据搜索结果实时生成内容，并为每个用户提供个性化的结果。
这使得企业能够为用户提供更加灵活和先进的搜索体验。
提升搜索准确率的技术背景与展望
搜索准确度的提高得益于 Amazon Kendra GenAI Index 所使用的先进算法和预优化模型。
这使得我们可以在大数据时代从海量的信息中快速获取所需的数据。
未来预计将支持更加多样化的数据格式并改进搜索算法。
利用 Amazon Kendra GenAI Index 实现混合搜索和预优化模型
Amazon Kendra GenAI Index 采用结合矢量搜索和关键字搜索的混合搜索。
这种方法使得搜索对于各种用例来说更加精确和灵活。
此外，通过提供预先优化的模型作为托管服务，用户可以快速轻松地访问高级搜索功能。
混合搜索的工作原理及其优势
混合搜索是一种利用向量搜索和关键字搜索两者优点的技术。
矢量搜索允许考虑上下文和含义的搜索，而关键字搜索则擅长特定的字符串匹配。
两者的结合使我们能够满足广泛的搜索需求并快速提供相关结果。
Amazon Kendra GenAI Index 提供预先优化的模型作为托管服务。
这使得公司免去了从头构建搜索功能的麻烦，并使他们能够立即使用先进的搜索技术。
我们的模型不断更新，因此您始终可以受益于最新的技术。
混合搜索如何影响业务
混合搜索在处理复杂查询时特别有效。
这使您可以快速准确地获取工作所需的信息，提高决策速度。
此外，整合来自多个数据源的 比利时电报数据 信息将变得更加容易，有望提高整个业务流程的效率。
优化搜索过程及其结果
通过利用预先优化的模型，整个搜索过程变得更加高效。
具体来说，这将减少索引数据所需的时间，显著减少用户在使用搜索功能时所经历的等待时间。
这种效率的提高有很大的好处，特别是对于处理大量数据的公司而言。
矢量搜索和关键词搜索的未来展望
向量搜索与关键词搜索的结合预计未来还将继续演进。
特别是随着生成式人工智能的发展，它将能够更好地理解搜索查询的上下文，从而产生更准确、更复杂的结果。
人们还希望能够支持新的数据格式和改进的多语言支持。