Rufen Sie Daten ab und generieren Sie KI-Antworten mit Wissensdatenbanken - Amazon Bedrock

Die vorliegende Übersetzung wurde maschinell erstellt. Im Falle eines Konflikts oder eines Widerspruchs zwischen dieser übersetzten Fassung und der englischen Fassung (einschließlich infolge von Verzögerungen bei der Übersetzung) ist die englische Fassung maßgeblich.

Rufen Sie Daten ab und generieren Sie KI-Antworten mit Wissensdatenbanken

Mit den Wissensdatenbanken von Amazon Bedrock können Sie proprietäre Informationen in Ihre generativen KI-Anwendungen integrieren. Mithilfe der Retrieval Augment Generation (RAG) -Technik durchsucht eine Wissensdatenbank Ihre Daten nach den nützlichsten Informationen und verwendet sie dann, um Fragen in natürlicher Sprache zu beantworten.

Nachdem Sie eine Wissensdatenbank eingerichtet haben, können Sie die Wissensdatenbank auf folgende Weise nutzen:

  • Konfigurieren Sie Ihre RAG Anwendung so, RetrieveAndGenerateAPIdass sie Ihre Wissensdatenbank abfragt und anhand der abgerufenen Informationen Antworten generiert. Sie können Retrieve auch aufrufenAPI, um Ihre Wissensdatenbank mit Informationen abzufragen, die direkt aus der Wissensdatenbank abgerufen wurden.

  • Ordnen Sie Ihre Wissensdatenbank einem Agenten zu (weitere Informationen finden Sie unterAutomatisieren Sie Aufgaben in Ihrer Anwendung mithilfe von Konversationsagenten), um den Agenten um weitere RAG Fähigkeiten zu erweitern, indem Sie ihm helfen, die Schritte zu überdenken, die er ergreifen kann, um Endbenutzern zu helfen.

Eine Wissensdatenbank kann nicht nur verwendet werden, um Benutzeranfragen zu beantworten und Dokumente zu analysieren, sondern auch, um die für Basismodelle bereitgestellten Eingabeaufforderungen zu erweitern, indem der Eingabeaufforderung Kontext zur Verfügung gestellt wird. Bei der Beantwortung von Benutzeranfragen behält die Wissensdatenbank den Konversationskontext bei. Die Wissensdatenbank begründet Antworten auch mit Quellenangaben, sodass Benutzer weitere Informationen finden können, indem sie den genauen Text, auf dem eine Antwort basiert, nachschlagen und auch überprüfen, ob die Antwort sinnvoll und sachlich korrekt ist.

Führen Sie die folgenden Schritte aus, um Ihre Wissensdatenbank einzurichten und zu nutzen.

  1. Sammeln Sie Quelldokumente, um sie Ihrer Wissensdatenbank hinzuzufügen.

  2. Speichern Sie Ihre Quelldokumente in einer unterstützten Datenquelle.

  3. (Optional, wenn Sie Amazon S3 zum Speichern Ihrer Quelldokumente verwenden) Erstellen Sie für jedes Quelldokument eine Metadatendatei, um die Ergebnisse bei der Wissensdatenbank-Abfrage filtern zu können.

  4. (Optional) Richten Sie Ihren eigenen unterstützten Vektorspeicher ein, um die Darstellung Ihrer Daten mit Vektoreinbettungen zu indexieren. Sie können die Amazon Bedrock-Konsole verwenden, um einen Amazon OpenSearch Serverless Vector Store für Sie zu erstellen.

  5. Erstellen und konfigurieren Sie Ihre Wissensdatenbank. Sie müssen den Modellzugriff aktivieren, um ein Modell verwenden zu können, das für Wissensdatenbanken unterstützt wird.

    Wenn Sie Amazon Bedrock verwendenAPI, notieren Sie sich Ihr Modell Amazon Resource Name (ARN), das für die Konvertierung Ihrer Daten in Vektoreinbettungen und für den Abruf und die Generierung von Wissensdatenbanken erforderlich ist. Kopieren Sie die Modell-ID für das von Ihnen gewählte Modell für Wissensdatenbanken und erstellen Sie das Modell ARN anhand der Modell- (Ressourcen-) ID. Folgen Sie dabei den bereitgestellten ARNBeispielen für Ihren Modellressourcentyp.

    Wenn Sie die Amazon Bedrock-Konsole verwenden, müssen Sie kein Modell erstellenARN, da Sie im Rahmen der Schritte zur Erstellung einer Wissensdatenbank ein verfügbares Modell auswählen können.

  6. Richten Sie Ihre Anwendung oder Ihren Agenten so ein, dass er die Wissensdatenbank abfragt und erweiterte Antworten zurückgibt.

Themen