Eine Wissensdatenbank abfragen und Daten abrufen - Amazon Bedrock

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Eine Wissensdatenbank abfragen und Daten abrufen

Nachdem Sie Ihre Wissensdatenbank eingerichtet haben, können Sie sie abfragen und Abschnitte aus Ihren Quelldaten abrufen, die für die Abfrage relevant sind, indem Sie RetrieveAPIOperation. Sie können anstelle des standardmäßigen Amazon Bedrock Knowledge Bases-Rankers auch ein Ranking-Modell verwenden, um Quellenblöcke beim Abrufen nach Relevanz zu ordnen.

Um zu erfahren, wie Sie Ihre Wissensdatenbank abfragen können, wählen Sie die Registerkarte für Ihre bevorzugte Methode und folgen Sie dann den Schritten:

Console
Testen Ihrer Wissensdatenbank

  1. Melden Sie sich als Benutzer mit IAM Amazon Bedrock-Berechtigungen an und öffnen Sie die Amazon Bedrock-Konsole AWS Management Console unter. https://console.aws.amazon.com/bedrock/

  2. Wählen Sie im linken Navigationsbereich Wissensdatenbanken aus.

  3. Führen Sie im Abschnitt Wissensdatenbanken eine der folgenden Aktionen aus:

    • Aktivieren Sie das Optionsfeld neben der Wissensdatenbank, die Sie testen möchten, und wählen Sie Wissensdatenbank testen. Ein Testfenster wird von rechts erweitert.

    • Wählen Sie die Wissensdatenbank aus, die Sie testen möchten. Ein Testfenster wird von rechts erweitert.

  4. Deaktivieren Sie im Testfenster die Option Antworten für Ihre Anfrage generieren, um Informationen zurückzugeben, die direkt aus Ihrer Wissensdatenbank abgerufen wurden.

  5. (Optional) Wählen Sie das Konfigurationssymbol ( ), um Konfigurationen zu öffnen. Sie können die folgenden Konfigurationen ändern:

    • Suchtyp — Geben Sie an, wie Ihre Wissensdatenbank abgefragt wird. Weitere Informationen finden Sie unter Art der Suche.

    • Maximale Anzahl abgerufener Ergebnisse — Geben Sie die maximale Anzahl der abzurufenden Ergebnisse an. Weitere Informationen finden Sie unter Maximale Anzahl der abgerufenen Ergebnisse.

    • Filter — Geben Sie bis zu 5 Filtergruppen und bis zu 5 Filter innerhalb jeder Gruppe an, die mit den Metadaten für Ihre Dateien verwendet werden sollen. Weitere Informationen finden Sie unter Manuelles Filtern von Metadaten.

  6. Geben Sie eine Abfrage in das Textfeld im Chatfenster ein und wählen Sie Ausführen aus, um Antworten aus der Wissensdatenbank zurückzugeben.

  7. Die Quell-Chunks werden direkt in der Reihenfolge ihrer Relevanz zurückgegeben. Aus Ihrer Datenquelle extrahierte Bilder können auch als Quellblock zurückgegeben werden.

  8. Um Details zu den zurückgegebenen Chunks anzuzeigen, wählen Sie Quelldetails anzeigen aus.

    • Um die Konfigurationen zu sehen, die Sie für die Abfrage festgelegt haben, erweitern Sie Abfragekonfigurationen.

    • Um Details zu einem Quell-Chunk anzuzeigen, erweitern Sie ihn, indem Sie auf den Rechtspfeil ( ) neben dem Block klicken. Sie können die folgenden Informationen sehen:

      • Der Rohtext aus dem Quellblock. Um diesen Text zu kopieren, wählen Sie das Kopiersymbol ( ). Wenn Sie Amazon S3 zum Speichern Ihrer Daten verwendet haben, wählen Sie das externe Linksymbol ( ), um zu dem S3-Objekt zu navigieren, das die Datei enthält.

      • Die mit dem Quell-Chunk verknüpften Metadaten, wenn Sie Amazon S3 zum Speichern Ihrer Daten verwendet haben. Die Attribut-/Feldschlüssel und Werte sind in der .metadata.json Datei definiert, die dem Quelldokument zugeordnet ist. Weitere Informationen finden Sie im Abschnitt Metadaten und Filterung unter. Abfragen und Antwortgenerierung konfigurieren und anpassen

Chat-Optionen

  • Wechseln Sie zur Generierung von Antworten auf der Grundlage der abgerufenen Quellblöcke, indem Sie die Option Antworten generieren aktivieren. Wenn Sie die Einstellung ändern, wird der Text im Chatfenster vollständig gelöscht.

  • Um das Chat-Fenster zu löschen, wählen Sie das Besensymbol ().

  • Um die gesamte Ausgabe im Chat-Fenster zu kopieren, wählen Sie das Kopiersymbol ( ).

API

Um eine Wissensdatenbank abzufragen und nur relevanten Text aus Datenquellen zurückzugeben, senden Sie eine RetrieveAnfrage mit einem Runtime-Endpunkt von Agents for Amazon Bedrock.

Die folgenden Felder sind erforderlich:

Feld Grundlegende Beschreibung
knowledgeBaseId Um die abzufragende Wissensdatenbank anzugeben.
retrievalQuery Enthält ein text Feld zur Angabe der Abfrage.
guardrailsConfiguration Fügen Sie der Anfrage guardrailsConfiguration Felder wie guardrailsId und guardrailsVersion hinzu, um Ihre Leitplanke zu verwenden

Die folgenden Felder sind optional:

Feld Anwendungsfall
nextToken Um den nächsten Stapel von Antworten zurückzugeben (siehe Antwortfelder unten).
retrievalConfiguration Um Abfragekonfigurationen für die Anpassung der Vektorsuche einzubeziehen. Weitere Informationen finden Sie unter KnowledgeBaseVectorSearchConfiguration.

Sie können ein Ranking-Modell gegenüber dem standardmäßigen Rankingmodell von Amazon Bedrock Knowledge Bases verwenden, indem Sie das rerankingConfiguration Feld in die aufnehmen. KnowledgeBaseVectorSearchConfiguration Das rerankingConfiguration Feld ist einem VectorSearchRerankingConfigurationObjekt zugeordnet, in dem Sie das zu verwendende Ranking-Modell, alle zusätzlichen einzuschließenden Anforderungsfelder, Metadatenattribute zum Herausfiltern von Dokumenten bei der Neubewertung und die Anzahl der Ergebnisse angeben können, die nach der Neurangierung zurückgegeben werden sollen. Weitere Informationen finden Sie unter VectorSearchRerankingConfiguration.

Anmerkung

Wenn der von Ihnen angegebene numberOfRerankedResults Wert größer als der numberOfResults Wert in ist, ist die maximale Anzahl von Ergebnissen KnowledgeBaseVectorSearchConfiguration, die zurückgegeben werden, der Wert für. numberOfResults Eine Ausnahme ist, wenn Sie die Abfragezerlegung verwenden (weitere Informationen finden Sie im Abfragen und Antwortgenerierung konfigurieren und anpassen Abschnitt Abfrageänderungen unter. Wenn Sie die Zerlegung von Abfragen verwenden, numberOfRerankedResults kann der bis zu fünfmal so hoch sein. numberOfResults

Die Antwort gibt die Quellblöcke aus der Datenquelle als Array von KnowledgeBaseRetrievalResultObjekten im Feld zurück. retrievalResults Jedes KnowledgeBaseRetrievalResultenthält die folgenden Felder:

Feld Beschreibung
Inhalt Enthält einen Textquellenblock im Feld text oder einen Bildquellen-Abschnitt im byteContent Feld. Wenn es sich bei dem Inhalt um ein Bild handelt, werden die Daten URI des Base64-codierten Inhalts im folgenden Format zurückgegeben:. data:image/jpeg;base64,${base64-encoded string}
Metadaten Enthält jedes Metadatenattribut als Schlüssel und den Metadatenwert als JSON Wert, dem der Schlüssel zugeordnet ist.
location Enthält das URI Oder URL des Dokuments, zu dem der Quell-Chunk gehört.
Bewertung Der Relevanzwert des Dokuments. Sie können diesen Wert verwenden, um die Rangfolge der Ergebnisse zu analysieren.

Wenn die Anzahl der Quellblöcke den Wert übersteigt, der in die Antwort passen kann, wird ein Wert in das nextToken Feld zurückgegeben. Verwenden Sie diesen Wert in einer anderen Anfrage, um den nächsten Ergebnisstapel zurückzugeben.

Wenn die abgerufenen Daten Bilder enthalten, gibt die Antwort auch die folgenden Antwortheader zurück, die Metadaten für Quellblöcke enthalten, die in der Antwort zurückgegeben wurden:

  • x-amz-bedrock-kb-byte-content-source— Enthält den Amazon S3 URI des Bildes.

  • x-amz-bedrock-kb-description— Enthält die Base64-kodierte Zeichenfolge für das Bild.

Anmerkung

Sie können bei der Konfiguration von Metadatenfiltern nicht nach diesen Metadaten-Antwort-Headern filtern.

Anmerkung

Wenn Sie beim Generieren von Antworten die Fehlermeldung erhalten, dass die Aufforderung die Zeichenbeschränkung überschreitet, können Sie die Aufforderung auf folgende Weise verkürzen: