기업들은 DeepSeek R1과 같은 대규모 언어 모델을 도입하여 비즈니스 프로세스를 변형하고 고객 경험을 향상시키며 이전에 없던 속도로 혁신을 주도하고 있다. 그러나 독립형 대규모 언어 모델(대규모 언어 모델, LLM)은 환각, 오래된 지식 및 독점 데이터에 대한 액세스 없음과 같은 주요 제한 사항이 있습니다. 정보 검색 증강 생성(Retrieval Augmented Generation, RAG)은 의미 검색과 생성적 AI를 결합하여 이러한 갭을 해결합니다. 이 블로그에서는 Amazon SageMaker AI를 활용하여 Amazon S3 벡터 및 DeepSeek R1을 사용하여 기업 규모의 RAG 어플리케이션을 구축하는 방법에 대해 설명합니다. Amazon SageMaker AI는 향상된 학습 기능, 모델 최적화 및 배포를 위한 인프라를 제공하여 기업이 RAG 어플리케이션을 구축하고 실행하는 데 필요한 모든 도구를 제공합니다. Amazon S3 벡터와 DeepSeek R1을 사용하면 기업은 LLM의 성능을 향상시키고 더 빠르게 혁신을 이룰 수 있습니다. Amazon SageMaker AI 및 관련 도구를 사용하여 기업들은 자사의 데이터와 성능에 맞는 RAG 어플리케이션을 구축할 수 있습니다.

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