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Mejore la relevancia de las respuestas a las consultas con un modelo de reordenamiento en Amazon Bedrock
Amazon Bedrock proporciona acceso a modelos de reordenamiento que puede utilizar al realizar consultas para mejorar la relevancia de los resultados recuperados. Un modelo de reordenamiento calcula la relevancia de los fragmentos para una consulta y reordena los resultados en función de las puntuaciones que calcula. Al utilizar un modelo de reordenamiento, puede devolver las respuestas que mejor se adapten a la consulta. O bien, puede incluir los resultados en un mensaje al ejecutar la inferencia del modelo para generar respuestas más pertinentes y precisas. Con un modelo de reordenamiento, puede recuperar menos resultados, pero más relevantes. Al incorporar estos resultados al modelo básico que se utiliza para generar una respuesta, también se pueden reducir los costes y la latencia.
Los modelos Reranker están entrenados para identificar las señales de relevancia en función de una consulta y luego usarlas para clasificar los documentos. Debido a esto, los modelos pueden proporcionar resultados más relevantes y precisos.
nota
Puede utilizar el reordenamiento únicamente para los datos textuales.
Para obtener información sobre los precios de los modelos de reclasificación, consulta Amazon Bedrock
La reclasificación requiere, como mínimo, la siguiente información:
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Un modelo de reordenamiento que toma la consulta de un usuario y evalúa la relevancia de las fuentes de datos a las que puede acceder.
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La consulta del usuario.
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Una lista de documentos que el reordenador debe reordenar en función de su relevancia para la consulta.
Puede utilizar los modelos de reordenamiento en Amazon Bedrock de las siguientes maneras:
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Llama a la operación de Respiración directamente a través de Amazon BedrockAPI. La
Rerankoperación envía la consulta, los documentos y cualquier configuración adicional como entrada a un modelo de reordenamiento. A continuación, el modelo reclasifica los documentos según su relevancia con respecto a la consulta y devuelve los documentos en la respuesta. -
Si utiliza las bases de conocimiento de Amazon Bedrock para crear su aplicación Retrieval Augmented Generation (RAG), utilice un modelo de cambio de clasificación mientras llama al Retrieve o RetrieveAndGenerateoperación. Los resultados de la nueva clasificación anulan la clasificación predeterminada que determina Amazon Bedrock Knowledge Bases.
