AIF-C01ドメイン3:基礎モデルの応用

RAG、プロンプトエンジニアリング、またはファインチューニング?

指示や例だけで十分な場合はプロンプトエンジニアリングを活用しましょう。応答が現在またはプライベートな参照データを必要とする場合は、検索拡張生成(RAG)を活用しましょう。プロンプトだけでは提供できない繰り返し可能なタスクの挙動やスタイルが必要な場合は、微調整を検討してください。

• Knowledge Bases for Amazon Bedrockは、関連するソースチャンクを取得し、根拠のある回答を得ます。
• Amazon Bedrockのエージェントはモデル、データソース、アクションをオーケストレーションできます。
• モデル評価は、実際のユースケースの品質、安全性、遅延、コストを反映すべきです。
• 検索で関連するコンテキストを選択できる場合、すべてのプロンプトのすべての文書を送信する必要はありません。

一般的なAIF-C01の意思決定最も

高性能なモデルが必ずしも最良の選択とは限りません。モダリティ、コンテキストニーズ、精度、遅延、地域別利用可能性、カスタマイズ、価格を比較してください。実際のタスクに基づいて小規模な評価セットを構築してからコミットしてください。