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# 亚马逊 A SageMaker I Canvas
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[Amazon SageMaker AI Canvas](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/dg/canvas.html) 可帮助您使用机器学习生成预测，而无需编写任何代码。它提供了一个无需代码的可视化界面，使您能够准备数据、构建和部署机器学习模型，从而在统一的环境中简化 end-to-end机器学习生命周期。数据准备、模型开发、偏差检测、可解释性和监控的复杂性被抽象到直观的界面背后。用户无需成为 SageMaker AI 或机器学习运营 (MLOps) 专家，即可使用 AI Canv SageMaker as 开发、操作和监控模型。

在 A SageMaker I Canvas 中，RAG 功能是通过无代码的文档查询功能提供的。您可以使用 Amazon Kendra 索引作为底层企业搜索来丰富 A SageMaker I Canvas 中的聊天体验。有关更多信息，请参阅[通过文档查询从文档中提取信息](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/dg/canvas-fm-chat-query.html)。

将 SageMaker AI Canvas 连接到 Amazon Kendra 索引需要一次性设置。作为域配置的一部分，云管理员可以选择一个或多个 Kendra 索引，供用户在与 Canvas 交互时查询。 SageMaker 有关如何启用文档查询功能的说明，请参阅 [Amazon A SageMaker I Canvas 使用入门](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/dg/canvas-getting-started.html)。

SageMaker AI Canvas 管理亚马逊 Kendra 与所选基础模型之间的底层通信。有关 SageMaker AI Canvas 支持的基础模型的更多信息，请参阅 A [I Canvas 中的生成式 SageMaker AI 基础模型](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/dg/canvas-fm-chat.html)。下图显示了云管理员将 SageMaker AI Canvas 连接到 Amazon Kendra 索引后，文档查询功能的工作原理。



![\[Amazon A SageMaker I Canvas 中文档查询功能的工作流程。\]](http://docs.aws.amazon.com/zh_cn/prescriptive-guidance/latest/retrieval-augmented-generation-options/images/architecture-sagemaker-canvas-document-querying.png)


下图显示了如下工作流：

1. 用户在 SageMaker AI Canvas 中开始新的聊天，打开**查询文档**，选择目标索引，然后提交问题。

1. SageMaker AI Canvas 使用该查询在 Amazon Kendra 索引中搜索相关数据。

1. SageMaker AI Canvas 从亚马逊 Kendra 索引中检索数据及其来源。

1. SageMaker AI Canvas 更新提示以包含从 Amazon Kendra 索引中检索到的上下文，并将提示提交给基础模型。

1. 基础模型使用原始问题和检索到的上下文来生成答案。

1. SageMaker AI Canvas 向用户提供生成的答案。它包括对用于生成响应的数据源（例如文档）的引用。