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“Q4 Inc. 如何利用 Amazon Bedrock、RAG 和 SQLDatabaseChain 解决数值和结构化数据集挑战，构建他们的问答聊天机器人”

此文章由Q4 Inc.的Stanislav Yeshchenko共同撰写企业们越来越多地采用检索增强生成（RAG）作为构建问答聊天机器人的主流方法我们继续看到源于现有数据集种类的新挑战这些数据集通常是数值和文本数据的混合，有时是结构化的，…

近年来，由于生成式人工智能（Generative AI）的快速发展，尤其是通过指导微调和强化学习等训练技术引入的大语言模型（LLMs）的性能改善，会话型人工智能（Conversational AI）取得了长足的进步在正确提示的情况下，这些模型可以进行连贯的对话，而无需任何特定任务的训练数据[…]

在我看来，分析学一直是最艰难的领域之一，这是由于大量的临时请求通常情况下，它涉及编写 SQL 查询或对某些数据进行分析…