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この包括的なコースは、Amazon Bedrock ナレッジベースに関連して、Amazon Bedrock を使用した検索拡張生成（RAG）実装の評価と最適化の習得に焦点を当てています。一般的な LLM 評価とは異なり、このコースは特に RAG パフォーマンスメトリクスの評価と向上に集中しています。参加者は評価ジョブの設定と実行方法、主要パフォーマンスメトリクスの解釈、および RAG 実装を最適化するためのベストプラクティスの適用方法を学びます。このコースでは、チャンクの最適化、埋め込み戦略、および RAG の有効性に直接影響を与える検索テクニックなどの高度なトピックをカバーしています。デモンストレーションと実践的な例を通じて、学習者は Bedrock の評価機能を実際に体験し、RAG アプリケーションを改善するためのデータ駆動型の意思決定を学びます。この知識は、正確で関連性が高く、信頼性のある応答を提供する本番環境レベルの生成 AI ソリューションを構築するために不可欠です。
