การสาธิต Amazon OpenSearch และ LangChain

ก่อนที่คุณจะเริ่ม

ตรวจสอบให้แน่ใจว่าคุณได้ติดตั้ง Python และ streamlit แล้ว
โคลนที่เก็บนี้

ตั้งค่า Amazon OpenSearch

สร้างคอลเลกชัน Amazon OpenSearch Serverless (พิมพ์ Vector search แล้วเลือกตัวเลือก สร้างอย่างง่าย ) - เอกสารประกอบ

สร้างดัชนีด้วยการกำหนดค่าด้านล่าง:

โหลดข้อมูลลงใน OpenSearch

ดาวน์โหลดจดหมาย Amazon 2022 ถึงผู้ถือหุ้นและวางไว้ในไดเร็กทอรีเดียวกัน

สร้างไฟล์ .env และระบุข้อมูลต่อไปนี้เกี่ยวกับการตั้งค่า Amazon OpenSearch ของคุณ:

opensearch_index_name= '  '
opensearch_url= '  '
engine= ' faiss '
vector_field= ' vector_field '
text_field= ' text '
metadata_field= ' metadata '

ตรวจสอบให้แน่ใจว่าคุณได้กำหนดค่า Amazon Bedrock สำหรับการเข้าถึงจากเครื่องภายในของคุณ นอกจากนี้ คุณต้องเข้าถึงโมเดลการฝัง amazon.titan-embed-text-v1 และโมเดล anthropic.claude-v2 ใน Amazon Bedrock - โปรดปฏิบัติตามคำแนะนำเหล่านี้เพื่อดูรายละเอียด

โหลดข้อมูล PDF:

python3 -m venv myenv
source myenv/bin/activate
pip3 install -r requirements.txt

python3 load.py

ตรวจสอบข้อมูลในคอลเลกชัน OpenSearch

เรียกใช้แอปค้นหาความหมาย

streamlit run app_semantic_search.py --server.port 8080

คุณสามารถถามคำถามเช่น:

What is Amazon ' s doing in the field of generative AI?
What were the key challenges Amazon faced in 2022?
What were some of the important investments and initiatives mentioned in the letter?

เรียกใช้แอปพลิเคชัน RAG

ในเทอร์มินัลอื่น:

 source myenv/bin/activate
streamlit run app_rag.py --server.port 8081

คุณสามารถถามคำถามเช่น:

What is Amazon ' s doing in the field of generative AI?
What were the key challenges Amazon faced in 2022?
What were some of the important investments and initiatives mentioned in the letter?