基于大模型的多意图增强搜索 | Amazon Web Services

本指南讨论了大型语言模型（LLMs）如Claude如何改进传统搜索系统，提升用户体验和搜索性能。文章强调了该解决方案能够识别用户意图并与相关搜索结果相匹配的能力，这对于需要适应变化的企业和具有不同搜索熟练度的用户来说非常有益。文章还强调了使用AWS服务可以确保实施此解决方案时的高可用性、成本节约、可靠性和安全性。此外，文章还提供了实用的见解、演示示例和代码片段，展示了成功的搜索场景，包括混合语言搜索以及按名称或属性搜索。这篇内容对于对人工智能和搜索技术交叉领域感兴趣的人，以及想了解如何应用这些技术来改进搜索系统的人来说，是非常有价值的。- 本文介绍了如何利用大模型的语义分析能力来改变传统业务系统的交互模式和优化搜索性能。 - 传统搜索系统存在使用门槛高、难以适应业务变化和匹配效果不佳等问题。 - 本方案利用大模型的语义理解和分析能力来优化传统搜索系统，提高用户体验和匹配能力。 - 方案包括意图识别和匹配处理两部分，可以根据机构名称或属性进行搜索。 - 该方案的优点包括降低用户使用门槛、简化业务数据变更、提高匹配能力。 - 方案架构基于AWS，提供高可用性和安全性。 - 示例展示了多意图识别和智能搜索的应用场景。