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Amazon Bedrock donne accès à des modèles de reclassement que vous pouvez utiliser lors de vos requêtes afin d'améliorer la pertinence des résultats récupérés. Un modèle de reclassement calcule la pertinence des segments par rapport à une requête et réorganise les résultats en fonction des scores qu'il calcule. En utilisant un modèle de reclassement, vous pouvez renvoyer des réponses mieux adaptées à la requête. Vous pouvez également inclure les résultats dans une invite lorsque vous exécutez l'inférence de modèle afin de générer des réponses plus pertinentes et plus précises. Avec un modèle de reclassement, vous pouvez obtenir moins de résultats, mais plus pertinents. En intégrant ces résultats au modèle de base que vous utilisez pour générer une réponse, vous pouvez également réduire les coûts et la latence.
Les modèles de reclassement sont entraînés pour identifier les signaux de pertinence en fonction d'une requête, puis utiliser ces signaux pour classer les documents. De ce fait, les modèles peuvent fournir des résultats plus pertinents et plus précis.
Note
Vous ne pouvez utiliser le reclassement que pour les données textuelles.
Pour plus d'informations sur la tarification des modèles de reclassement, consultez la section Tarification d'Amazon Bedrock
Le reclassement nécessite au minimum les informations suivantes :
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Modèle de reclassement qui prend en compte les requêtes d'un utilisateur et évalue la pertinence des sources de données auxquelles il peut accéder.
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La requête de l'utilisateur.
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Liste des documents que le reclassement doit réorganiser en fonction de leur pertinence par rapport à la requête.
Vous pouvez utiliser les modèles de reclassement dans Amazon Bedrock de différentes manières :
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Appelez l'opération Rde directement via l'API Amazon Bedrock. L'
Rerankopération envoie la requête, les documents et toute configuration supplémentaire en entrée dans un modèle de reclassement. Le modèle reclasse ensuite les documents en fonction de leur pertinence par rapport à la requête et renvoie les documents dans la réponse. -
Si vous utilisez les bases de connaissances Amazon Bedrock pour créer votre application de génération augmentée de récupération (RAG), utilisez un modèle de reclassement lorsque vous appelez le Retrieve ou RetrieveAndGenerateopération ou lorsque vous interrogez votre base de connaissances dans le AWS Management Console. Les résultats du reclassement remplacent le classement par défaut déterminé par Amazon Bedrock Knowledge Bases.
