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Modificación de un origen de datos para la base de conocimientos de Amazon Bedrock
Puede actualizar un origen de datos para la base de conocimientos, por ejemplo, cambiando las configuraciones del origen de datos.
Puede actualizar un origen de datos de las siguientes maneras:
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Agregue, cambie o elimine archivos o contenido del origen de datos.
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Cambie las configuraciones de la fuente de datos o la KMS clave que se utilizará para cifrar los datos transitorios durante la ingesta de datos. Si cambias los detalles de configuración de origen o punto final, debes actualizar o crear un nuevo IAM rol con los permisos de acceso necesarios y el secreto de Secrets Manager (si corresponde).
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Defina su política de eliminación de orígenes de datos como “Eliminar” o “Retener”. Puede eliminar todos los datos del origen de datos que se convierten en incrustaciones vectoriales al eliminar una base de conocimientos o un recurso de origen de datos. Puede retener todos los datos del origen de datos que se convierten en incrustaciones vectoriales al eliminar una base de conocimientos o un recurso de origen de datos. Tenga en cuenta que el almacén vectorial en sí no se elimina si elimina una base de conocimientos o un recurso de origen de datos.
Cada vez que añada, modifique o elimine archivos del origen de datos, debe sincronizar el origen de datos para volver a indexarlo en la base de conocimientos. La sincronización es incremental, por lo que Amazon Bedrock solo procesa los documentos añadidos, modificados o eliminados desde la última sincronización. Antes de iniciar la ingesta, compruebe que el origen de datos cumpla las siguientes condiciones:
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Los archivos son del formato admitido. Para obtener más información, consulte Formatos de documentos admitidos.
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Los archivos no deben superar el Tamaño del archivo de trabajo de ingesta especificado en los Amazon Bedrock endpoints and quotas en la Referencia general de AWS.
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Si el origen de datos contiene archivos de metadatos, compruebe las siguientes condiciones para asegurarse de que no se omitan los archivos de metadatos:
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Cada archivo
.metadata.json
comparte el mismo nombre y extensión que el archivo de origen al que está asociado. -
Si el índice vectorial de su base de conocimientos se encuentra en un almacén vectorial de Amazon OpenSearch Serverless, compruebe que el índice vectorial esté configurado con el
faiss
motor. Si el índice vectorial está configurado con el motornmslib
, deberá realizar una de las siguientes acciones:-
Cree una nueva base de conocimientos en la consola y deje que Amazon Bedrock cree automáticamente un índice vectorial en Amazon OpenSearch Serverless por usted.
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Crear otro índice vectorial en el almacén vectorial y seleccionar
faiss
como el motor. A continuación, cree una nueva base de conocimientos y especifique el nuevo índice vectorial.
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Si el índice vectorial de la base de conocimientos se encuentra en un clúster de bases de datos de Amazon Aurora, compruebe que la tabla del índice contenga una columna para cada propiedad de metadatos de los archivos de metadatos antes de iniciar la ingesta.
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Para obtener información sobre cómo actualizar una fuente de datos, elija la pestaña correspondiente al método que prefiera y, a continuación, siga estos pasos: