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Amazon Bedrock Knowledge Basesを活用したRAGパイプラインの構築手順

Amazon Bedrock Knowledge Basesを活用したRAGパイプラインの構築手順とは、大規模言語モデル（LLM）を用いた生成AIアプリケーションにおいて、外部の知識ソースに基づいて回答の精度と信頼性を向上させるRAG（Retrieval Augmented Generation）システムを、AWSのマネージドサービスであるAmazon BedrockのKnowledge Bases機能を用いて構築する具体的なプロセスです。この手順により、企業内のドキュメントやデータベースなどの独自データをLLMに安全かつ効率的に連携させ、ハルシネーション（誤情報生成）を抑制しつつ、より文脈に即した正確な情報を提供できるようになります。これは、親トピックである「Amazon Bedrock活用」における生成AIの検索精度向上と実用化を目的とした重要なアプローチの一つと言えます。

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Amazon Bedrock Knowledge Basesを活用したRAGパイプラインの構築手順とは

Amazon Bedrock Knowledge Basesを活用したRAGパイプラインの構築手順とは、大規模言語モデル（LLM）を用いた生成AIアプリケーションにおいて、外部の知識ソースに基づいて回答の精度と信頼性を向上させるRAG（Retrieval Augmented Generation）システムを、AWSのマネージドサービスであるAmazon BedrockのKnowledge Bases機能を用いて構築する具体的なプロセスです。この手順により、企業内のドキュメントやデータベースなどの独自データをLLMに安全かつ効率的に連携させ、ハルシネーション（誤情報生成）を抑制しつつ、より文脈に即した正確な情報を提供できるようになります。これは、親トピックである「Amazon Bedrock活用」における生成AIの検索精度向上と実用化を目的とした重要なアプローチの一つと言えます。

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テーマ RAG（検索拡張生成）構築 社内データとLLMを連携させる最重要技術 クラスター Amazon Bedrock活用 BedrockでRAG構築！生成AI活用、検索精度を向上。

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