Amazon Bedrock ज्ञान आधारों के साथ प्राकृतिक भाषा में दावों को क्वेरी करें
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यह लेख अमेज़न बेड्रॉक नॉलेज बेसेस का उपयोग करके अनस्ट्रक्चर्ड इंश्योरेंस दस्तावेज़ों को क्वेरी करने के लिए एक क्लेम असिस्टेंट बनाने की एक तकनीकी गाइद प्रस्तुत करता है। समाधान रिट्रीवल ऑगमेंटेड जनरेशन (RAG) का उपयोग करके बिखरे हुए क्लेम डेटा की चुनौती को संबोधित करता है, जिसमें उद्धृत प्राकृतिक भाषा में उत्तर दिए जाते हैं। मुख्य घटकों में मेटाडेटा साइडकार्स के साथ फ़िल्टरिंग के लिए अमेज़न S3 से पीडीएफ और वर्ड फ़ाइलों को एक मैनेज्ड नॉलेज बेस में इनजेस्ट करना शामिल है। सिस्टम बहु-भाग वाले प्रश्नों और बातचीत के इतिहास को संभालने के लिए पुनरावृत्ति उप-प्रश्नों के माध्यम से एजेंटिकरिट्रीवस्ट्रीम (AgenticRetrieveStream) एपीआई का उपयोग करता है। एक्सेस नियंत्रण के लिए मेटाडेटा फ़िल्टर्स और संदर्भित ग्राउंडिंग के लिए अमेज़न बेड्रॉक गार्डरेल्स के माध्यम से सुरक्षा और सटीकता सुनिश्चित की जाती है। सिंथेटिक डेटा पर प्रदर्शन मेट्रिक्स विभिन्न क्लेम परिदृश्यों में उच्च रिट्रीवल रिकॉल और निरंतर उद्धरण जनरेशन दिखाते हैं।
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