手把手系列！使用 Zilliz Cloud 和 AWS Bedrock 搭建 RAG 应用

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　　检索增强生成（Retrieval Augemented Generation, RAG）是一种 AI 框架，它通过结合信息检索和自然语言处理（NLP）能力从而增强文本生成。具体而言，RAG 系统中的语言模型通过一种检索机制查询和搜索知识库或外部数据库，将最新信息结合到生成的响应中，国内向量数据库排名从而使得最终输出结果更准确、包含更多上下文。


　　Zilliz Cloud基于 Milvus向量数据库构建，提供存储和处理大规模向量化数据的解决方案，可用于高效管理、分析和检索数据。开发人员可以利用 Zilliz Cloud 的向量数据库功能来存储和搜索海量 Embedding 向量，进一步增强 RAG 应用中的检索模块能力。


　　AWS Bedrock 云服务，提供多种预训练基础模型，可用于部署和扩展 NLP 解决方案。开发人员可以通过 AWS Bedrock 将语言生成、理解和翻译的模型集成到 AI 应用中。此外，AWS Bedrock 还可以针对文本生成相关和具备丰富上下文的响应，从而进一步增加 RAG 应用的能力。