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.
Lab - Develop Conversation Pattern with Amazon Bedrock APIs
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Lab - Develop Conversation Pattern with Amazon Bedrock APIs
Ce cours fait partie de Spécialisation "AWS Generative AI Developer Advanced"
Instructeur : AWS Instructor
Inclus avec En savoir plus
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niveau Avancées
Expérience recommandée
1 heure à compléter
Planning flexible
Apprenez à votre propre rythme
Ce que vous apprendrez
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
Compétences que vous acquerrez
- Catégorie : API Design
- Catégorie : Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML)
- Catégorie : Artificial Intelligence
- Catégorie : Prompt Patterns
- Catégorie : Software Development
- Catégorie : Machine Learning
- Catégorie : Large Language Modeling
- Catégorie : Cloud Computing
- Catégorie : Context Engineering
- Catégorie : Natural Language Processing
- Catégorie : Enterprise Architecture
- Catégorie : Retrieval-Augmented Generation
Outils que vous découvrirez
- Catégorie : Python Programming
- Catégorie : Amazon Web Services
- Catégorie : Generative AI
- Catégorie : Prompt Engineering
Détails à connaître
Certificat partageable
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Récemment mis à jour !
septembre 2026
Enseigné en Anglais
Découvrez comment les employés des entreprises prestigieuses maîtrisent des compétences recherchées
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- Apprenez de nouveaux concepts auprès d'experts du secteur
- Acquérez une compréhension de base d'un sujet ou d'un outil
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