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落地 Amazon Bedrock、Bedrock AgentCore、SageMaker 与 Amazon Q，再在 Microsoft Teams 中启动首个业务智能体——含需求、工具与时间盒。
我打开了带有 128 个 GB 统一内存和 40 个 GPU 核心的 Mac Studio M4 Max，安装了 Ollama，在本地运行 Llama 3.1 8B，并构建了一个专用 RAG 管道 - 所有这些都在一个安静的 6.48 W 空闲桌边盒子上进行。
了解检索增强生成 (RAG) 如何通过将大型语言模型的强大功能与您的专有数据相结合来改变企业 AI。
Balinder WaliaRead 
