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Lab - Develop Conversation Pattern with Amazon Bedrock APIs

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Lab - Develop Conversation Pattern with Amazon Bedrock APIs

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Was Sie lernen werden

  • Use the Amazon Nova Lite model through Amazon Bedrock API for intelligent question answering

  • Identify the limitations of zero-shot prompting and enhance response accuracy by providing context

  • Implement both complete and streaming response generation methods for RAG-based systems

Kompetenzen, die Sie erwerben

  • Kategorie: Context Engineering
  • Kategorie: Enterprise Architecture
  • Kategorie: Natural Language Processing
  • Kategorie: Prompt Patterns
  • Kategorie: Cloud Computing
  • Kategorie: API Design
  • Kategorie: Software Development
  • Kategorie: Machine Learning
  • Kategorie: Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML)
  • Kategorie: Artificial Intelligence
  • Kategorie: Retrieval-Augmented Generation
  • Kategorie: Large Language Modeling

Werkzeuge, die Sie lernen werden

  • Kategorie: Prompt Engineering
  • Kategorie: Generative AI
  • Kategorie: Python Programming
  • Kategorie: Amazon Web Services

Wichtige Details

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Kürzlich aktualisiert!

September 2026

Unterrichtet in Englisch

Erfahren Sie, wie Mitarbeiter führender Unternehmen gefragte Kompetenzen erwerben.

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Erweitern Sie Ihr Fachwissen im Bereich Machine Learning

Dieser Kurs ist Teil der Spezialisierung AWS Generative AI Developer Advanced (berufsbezogenes Zertifikat)
Wenn Sie sich für diesen Kurs anmelden, werden Sie auch für dieses berufsbezogene Zertifikat angemeldet.
  • Lernen Sie neue Konzepte von Branchenexperten
  • Gewinnen Sie ein Grundverständnis bestimmter Themen oder Tools
  • Erwerben Sie berufsrelevante Kompetenzen durch praktische Projekte
  • Erwerben Sie ein Berufszertifikat von Amazon Web Services zur Vorlage

In diesem Kurs gibt es 1 Modul

In this lab, you explore how to use the Amazon Nova Lite model through Amazon Bedrock API for intelligent question answering. You first examine the limitations of zero-shot prompting, and then learn how to enhance response accuracy by providing relevant context. This lab demonstrates both complete and streaming response generation methods, simulating a simplified version of Retrieval-Augmented Generation (RAG) for enterprise-level question answering systems.

Das ist alles enthalten

1 Lektüre1 App-Element

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