チャットボット
AWS Inferentia と AWS Trainium は、Amazon SageMaker JumpStart | で Llama 3 モデルをデプロイするための最低コストを提供します。アマゾン ウェブ サービス
ソースノード: 1970432
タイムスタンプ: 2024 年 5 月 2 日
Amazon Bedrock のエージェントとナレッジベースを使用してドキュメントとデータを取得するためのチャットボットを自動化する |アマゾン ウェブ サービス
ソースノード: 1970733
タイムスタンプ: 2024 年 5 月 1 日
Arcee と AWS Trainium による大規模言語モデルのトレーニングに革命を起こす |アマゾン ウェブ サービス
ソースノード: 1970974
タイムスタンプ: 2024 年 4 月 29 日
Amazon Bedrock のナレッジベースにより、単一のドキュメントに対する質問が簡素化されました。アマゾン ウェブ サービス
ソースノード: 1968566
タイムスタンプ: 2024 年 4 月 26 日
シンガポール企業の 8 社中 10 社は、過去 4 年間で過去 XNUMX 年間よりも大きな変化を経験しました: HubSpot リサーチ
ソースノード: 1968041
タイムスタンプ: 2024 年 4 月 25 日
Amazon Bedrock のナレッジベースを使用して、スケーラブルで安全かつ信頼性の高い RAG アプリケーションを構築する |アマゾン ウェブ サービス
ソースノード: 1967439
タイムスタンプ: 2024 年 4 月 23 日