Seleziona le tue preferenze relative ai cookie

Utilizziamo cookie essenziali e strumenti simili necessari per fornire il nostro sito e i nostri servizi. Utilizziamo i cookie prestazionali per raccogliere statistiche anonime in modo da poter capire come i clienti utilizzano il nostro sito e apportare miglioramenti. I cookie essenziali non possono essere disattivati, ma puoi fare clic su \"Personalizza\" o \"Rifiuta\" per rifiutare i cookie prestazionali.

Se sei d'accordo, AWS e le terze parti approvate utilizzeranno i cookie anche per fornire utili funzionalità del sito, ricordare le tue preferenze e visualizzare contenuti pertinenti, inclusa la pubblicità pertinente. Per continuare senza accettare questi cookie, fai clic su \"Continua\" o \"Rifiuta\". Per effettuare scelte più dettagliate o saperne di più, fai clic su \"Personalizza\".

Migliora la pertinenza delle risposte alle query con un modello di reranker in Amazon Bedrock

Modalità Focus
Migliora la pertinenza delle risposte alle query con un modello di reranker in Amazon Bedrock - Amazon Bedrock

Le traduzioni sono generate tramite traduzione automatica. In caso di conflitto tra il contenuto di una traduzione e la versione originale in Inglese, quest'ultima prevarrà.

Le traduzioni sono generate tramite traduzione automatica. In caso di conflitto tra il contenuto di una traduzione e la versione originale in Inglese, quest'ultima prevarrà.

Amazon Bedrock fornisce l'accesso a modelli di reranker che puoi utilizzare durante le query per migliorare la pertinenza dei risultati recuperati. Un modello di reranker calcola la rilevanza dei blocchi rispetto a una query e riordina i risultati in base ai punteggi calcolati. Utilizzando un modello di reranker, è possibile restituire risposte più adatte a rispondere alla query. In alternativa, è possibile includere i risultati in un prompt durante l'esecuzione dell'inferenza del modello per generare risposte più pertinenti e accurate. Con un modello reranker, è possibile recuperare un numero inferiore di risultati, ma più pertinenti. Inserendo questi risultati nel modello di base utilizzato per generare una risposta, è inoltre possibile ridurre i costi e la latenza.

I modelli Reranker vengono addestrati a identificare i segnali di pertinenza sulla base di una query e quindi a utilizzare tali segnali per classificare i documenti. Per questo motivo, i modelli possono fornire risultati più pertinenti e accurati.

Nota

È possibile utilizzare il reranking solo per i dati testuali.

Per informazioni sui prezzi per i modelli di nuova classificazione, consulta la pagina dei prezzi di Amazon Bedrock.

Il riposizionamento richiede almeno i seguenti dati:

  • Un modello di reranker che accetta una query dell'utente e valuta la pertinenza delle fonti di dati a cui può accedere.

  • La richiesta dell'utente.

  • Un elenco di documenti che il reranker deve riordinare in base alla loro rilevanza rispetto alla query.

Puoi utilizzare i modelli reranker in Amazon Bedrock nei seguenti modi:

  • Chiama l'operazione Rerank direttamente tramite l'API Amazon Bedrock. L'Rerankoperazione invia la query, i documenti e tutte le configurazioni aggiuntive come input a un modello di reranker. Il modello riclassifica quindi i documenti in base alla rilevanza rispetto alla query e restituisce i documenti nella risposta.

  • Se utilizzi Amazon Bedrock Knowledge Bases per creare la tua applicazione Retrieval Augmented Generation (RAG), usa un modello di reranker mentre chiami il Retrieve o RetrieveAndGenerateoperazione o quando richiedi la tua knowledge base in. AWS Management Console I risultati del reranking hanno la precedenza sulla classificazione predefinita determinata da Amazon Bedrock Knowledge Bases.

PrivacyCondizioni del sitoPreferenze cookie
© 2025, Amazon Web Services, Inc. o società affiliate. Tutti i diritti riservati.