AWS云计算问答式知识库系统的实现

   日期:2024-12-26    作者:a910356588 移动:http://mip.riyuangf.com/mobile/quote/55118.html

AWS平台上建立一个生成式人工智能专业文文档问答式网站,前端用Flask框架,后端用Fast API,前端调用后端的唯一API来完成大模型文档搜索的功能,使用AWS Bedrock里的Titan和Llama3模型,以及OpenAI 4.0 API来调用模型并提供内部的配置参数以供选择,向量数据库用langchain和faiss库,在Sagemaker中访问S3里PDF文件逐页导入内容,生成单独向量数据库文件搜索文档,以及用Amazon Kendra文档智能搜索服务实现搜索文档,作为另一种实现,通过配置参数来选择,最后将前端和后端用Docker打包镜像文件,上传到AWS ECS中运行。请详细地设计这样的一种应用程序的实现和部署方式,并给出关键部分的Python代码实现。

AWS云计算问答式知识库系统的实现

这是一个相对复杂的任务,涉及多个AWS服务、AI模型、以及前后端技术的集成。我们可以将其拆分成几个模块,逐步实现。

1. 系统架构设计

首先,我们设计一个清晰的架构

  1. 前端 使用 Flask 创建一个简单的Web应用,提供用户交互界面,让用户上传PDF文档并输入查询内容。
  2. 后端 使用 FastAPI 提供API接口,处理来自前端的请求,调用各种AI模型进行推理,或者查询本地的向量数据库(FAISS)/Kendra服务。
  3. 文档存储 使用 S3 存储PDF文件SageMaker 中的模型和服务来提取文档内容并生成向量。
  4. 模型选择 提供Titan和Llama3模型在AWS Bedrock中进行选择,或者调用OpenAI 4.0的API。提供一个接口让前端选择并切换模型。
  5. 向量存储与搜索 使用 FAISSLangChain 来存储和查询文档的向量,另外通过 Kendra 提供文档智能搜索功能作为备选。
  6. 容器化与部署 使用 Docker 打包应用并将其部署到 AWS ECS,保证服务的可伸缩性和高可用性。

2. 前端部分:Flask应用

Flask应用将负责向用户展示上传文件和查询输入的页面。用户输入的查询请求将通过AJAX传递给后端API。

 

Flask应用提供了一个简单的HTML表单,用户输入查询并选择模型后,将请求发送到FastAPI后端进行处理。

 

3. 后端部分:FastAPI应用

FastAPI应用将负责接收前端的请求,调用AWS服务(如AWS Bedrock,OpenAI,FAISS,或Kendra,并返回查询结果。

 

4. FAISS 和 LangChain 集成

对于文档的向量化,我们使用 LangChainFAISS。首先,从S3获取PDF文件,使用SageMaker进行内容提取,然后将提取的文本进行嵌入向量化,最后存储到FAISS数据库中。

 

5. AWS Sagemaker与PDF处理

使用 SageMaker 进行PDF文本提取。可以使用 和 SDK 来调用预训练模型(如Tesseract OCR)。

 

6. 部署与容器化

使用 Docker 创建容器镜像,并将其上传到 ECR,然后通过 ECS 部署。

 
 

通过 ECS 设置 Fargate 服务,确保容器自动扩展和管理。

7. 总结


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