AWS CDK के साथ मैनेज्ड अमेज़न बेड्रॉक नॉलेज बेस पर एजेंटिक रिट्रीवल बनाएं
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यह लेख एंटरप्राइज़-ग्रेड एजेंटिक रिट्रीवल (agentic retrieval) को मैनेज्ड अमेज़न बेड्रॉक नॉलेज बेस और AWS क्लाउड डेवलपमेंट किट (CDK) का उपयोग करके कैसे बनाया जाए, इसकी विस्तृत जानकारी देता है। यह दृष्टिकोण पारंपरिक सिंगल-शॉट रिट्रीवल ऑग्मेंटेड जनरेशन (RAG) से तुलना करता है, जिसमें समझाया गया है कि एजेंटिक सिस्टम में एक तर्कशील एजेंट यह निर्धारित करता है कि किस नॉलेज बेस का संदर्भ लिया जाए और जटिल प्रश्नों के लिए कई बार रिट्रीवल की आवश्यकता है या नहीं। इस समाधान में अमेज़न बेड्रॉक एजेंटकोर का लाभ उठाया गया है, जो मॉडल कॉन्टेक्स्ट प्रोटोकॉल (MCP) गेटवे के माध्यम से नॉलेज बेस को टूल्स के रूप में प्रकट करता है, जिससे विभिन्न संग्रहों के बीच सेमांटिक राउटिंग संभव होती है। एक प्रमुख नवाचार यह है कि इंफ्रास्ट्रक्चर में ही व्यापक ओब्ज़र्वेबिलिटी और मूल्यांकन को एकीकृत किया गया है, जिसमें अमेज़न क्लाउडवॉच में टेलीमेट्री के सात परतें और अनियमित तथा निरंतर स्वचालित मूल्यांकन शामिल हैं। CDK का उपयोग करके, लेखक दिखाते हैं कि कैसे मैन्युअल एक्सपोर्ट/इम्पोर्ट स्क्रिप्ट्स या कस्टम डिप्लॉयमेंट क्रम के बिना जटिल क्रॉस-स्टैक निर्भरताओं का स्वचालित प्रबंधन किया जा सकता है। सिस्टम ओपनसेर्च सर्वरलेस जैसे वेक्टर डेटाबेस प्रोविजन करने की आवश्यकता को समाप्त करने के लिए मैनेज्ड नॉलेज बेस का उपयोग करता है, जिससे संचालनात्मक फुटप्रिंट सरल हो जाता है। अंत में, पोस्ट एक पूर्ण पायथन-आधारित CDK एप्लिकेशन प्रदान करती है जो डैशबोर्ड और मूल्यांकन कॉन्फ़िगरेशन सहित पूरी आर्किटेक्चर को एक ही कमांड के साथ डिप्लॉय करती है।
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