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Configuraciones de consulta
Puede modificar las configuraciones al consultar la base de conocimientos para personalizar la recuperación y la generación de respuestas. Para obtener más información sobre una configuración y cómo modificarla en la consola o la API, seleccione uno de los siguientes temas.
El tipo de búsqueda define cómo se consultan las fuentes de datos de la base de conocimientos. Son posibles los siguientes tipos de búsqueda:
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Predeterminado: Amazon Bedrock decide la estrategia de búsqueda por ti.
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Híbrido: combina la búsqueda de incrustaciones vectoriales (búsqueda semántica) con la búsqueda en el texto sin procesar. Actualmente, la búsqueda híbrida solo se admite en los almacenes vectoriales de Amazon OpenSearch Serverless que contienen un campo de texto filtrable. Si usa un almacén de vectores diferente o su almacén de vectores de Amazon OpenSearch Serverless no contiene un campo de texto filtrable, la consulta utiliza la búsqueda semántica.
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Semántica: solo busca incrustaciones vectoriales.
Para aprender a definir el tipo de búsqueda, selecciona la pestaña correspondiente al método que prefieras y sigue los pasos.
La descomposición de consultas es una técnica que se utiliza para dividir consultas complejas en subconsultas más pequeñas y fáciles de gestionar. Este enfoque puede ayudar a recuperar información más precisa y relevante, especialmente cuando la consulta inicial es multifacética o demasiado amplia. Si se activa esta opción, es posible que se ejecuten varias consultas en la base de conocimientos, lo que puede ayudar a obtener una respuesta final más precisa.
Por ejemplo, para una pregunta como «¿Quién obtuvo un puntaje más alto en la Copa Mundial de la FIFA 2022, Argentina o Francia?» , las bases de conocimiento de Amazon Bedrock pueden generar primero las siguientes subconsultas antes de generar una respuesta final:
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¿Cuántos goles marcó Argentina en la final de la Copa Mundial de la FIFA 2022?
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¿Cuántos goles marcó Francia en la final de la Copa Mundial de la FIFA 2022?
Al generar respuestas basadas en la recuperación de información, puede utilizar los parámetros de inferencia para tener un mayor control sobre el comportamiento del modelo durante la inferencia e influir en los resultados del modelo. Para aprender a modificar los parámetros de inferencia, seleccione la pestaña correspondiente al método que prefiera y siga los pasos.
Cuando consulta una base de conocimientos, Amazon Bedrock devuelve hasta cinco resultados en la respuesta de forma predeterminada. Cada resultado corresponde a un fragmento de origen. Para modificar el número máximo de resultados que se van a devolver, selecciona la pestaña correspondiente al método que prefieras y sigue los pasos.
Las fuentes de datos pueden incluir campos o atributos de metadatos de documentos para filtrar, como «last_updated» o el número de días transcurridos desde la última actualización de un documento a partir de la fecha actual. Para usar filtros al consultar una base de conocimientos, compruebe que la base de conocimientos cumpla los siguientes requisitos:
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Al configurar el conector de la fuente de datos, la mayoría de los conectores rastrean los principales campos de metadatos de los documentos. Si utiliza un bucket de Amazon S3 como fuente de datos, el bucket debe incluir al menos un
.metadata.json
archivo con el mismo nombre que el documento fuente 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 elnmslib
motor, 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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Cree otro índice vectorial en el almacén de vectores y selecciónelo
faiss
como motor. A continuación, cree una nueva base de conocimientos y especifique el nuevo índice vectorial.
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Puede utilizar los siguientes operadores de filtrado para filtrar los resultados al realizar consultas:
Operadores de filtrado | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
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Operador | Consola | Nombre del filtro de API | Tipos de datos de atributos compatibles | Resultados filtrados | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Igual a | = | equals | cadena, número, booleano | El atributo coincide con el valor que usted proporciona | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
No es igual | != | No es igual | cadena, número, booleano | El atributo no coincide con el valor que has proporcionado | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Mayor que | > | Mayor que | number | El atributo es mayor que el valor que usted proporciona | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Mayor o igual a | >= | greaterThanOrIgual | number | El atributo es mayor o igual al valor que usted proporciona | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Menor que | < | Menor que | number | El atributo es menor que el valor que usted proporciona | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Menor o igual a | <= | lessThanOrIgual | number | El atributo es menor o igual al valor que usted proporciona | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
En | : | en | lista de cadenas | El atributo está en la lista que usted proporciona | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
No está | !: | No en | lista de cadenas | El atributo no está en la lista que has proporcionado | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Empieza por | ^ | Empieza con | cadena | El atributo comienza con la cadena que proporciones (solo se admite en las tiendas vectoriales de Amazon OpenSearch Serverless) |
Para combinar los operadores de filtrado, puede usar los siguientes operadores lógicos:
Logical operators (Operadores lógicos) | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
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Operador | Consola | Nombre del campo del filtro de API | Resultados filtrados | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Y | y | Y todos | Los resultados cumplen con todas las expresiones de filtrado del grupo | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Or (Disyunción) | o | O todos | Los resultados cumplen con al menos una de las expresiones de filtrado del grupo |
Para aprender a filtrar los resultados mediante metadatos, selecciona la pestaña correspondiente al método que prefieras y sigue los pasos.
Cuando consulta una base de conocimientos y solicita la generación de respuestas, Amazon Bedrock utiliza una plantilla de solicitud que combina las instrucciones y el contexto con la consulta del usuario para crear la solicitud que se envía al modelo para la generación de respuestas. Puede diseñar la plantilla de solicitud con las siguientes herramientas:
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Marcadores de posición rápidos: variables predefinidas en las bases de conocimiento de Amazon Bedrock que se rellenan dinámicamente en tiempo de ejecución durante la consulta a la base de conocimientos. En el indicador del sistema, verá estos marcadores de posición rodeados por el símbolo.
$
En la siguiente lista se describen los marcadores de posición que puede utilizar:Variable Sustituido por Modelo ¿Obligatorio? $query$ La consulta del usuario enviada a la base de conocimientos. AnthropicClaude Instant, Anthropic Claude v2.x Sí Anthropic Claude 3 Sonnet No (incluido automáticamente en la entrada del modelo) $search_results$ Los resultados recuperados de la consulta del usuario. Todos Sí $output_format_instructions$ Instrucciones subyacentes para formatear la generación de respuestas y las citas. Se diferencia según el modelo. Si define sus propias instrucciones de formato, le sugerimos que elimine este marcador de posición. Sin este marcador de posición, la respuesta no contendrá citas. Todos No $current_time$ La hora actual. Todos No -
Etiquetas XML: Anthropic los modelos admiten el uso de etiquetas XML para estructurar y delinear las solicitudes. Utilice nombres de etiquetas descriptivos para obtener resultados óptimos. Por ejemplo, en la línea de comandos predeterminada del sistema, verá la
<database>
etiqueta que se utiliza para delinear una base de datos de preguntas formuladas anteriormente. Para obtener más información, consulte Uso de etiquetas XMLen la guía del Anthropic usuario .
Para obtener pautas generales de ingeniería rápida, consulte Directrices sobre ingeniería de peticiones.
Seleccione la pestaña correspondiente al método que prefiera y siga los pasos.
Puede implementar protecciones en su base de conocimientos para sus casos de uso y políticas de IA responsables. Puede crear varias barreras de protección adaptadas a diferentes casos de uso y aplicarlas en diferentes condiciones de solicitud y respuesta, proporcionando una experiencia de usuario coherente y estandarizando los controles de seguridad en toda su base de conocimientos. Puede configurar los temas rechazados para que no se admitan temas no deseados y filtros de contenido para bloquear el contenido dañino en las entradas y respuestas del modelo. Para obtener más información, consulte Barandillas para Amazon Bedrock.
nota
Actualmente, Claude 3 Sonnet y Haiku no admiten el uso de barreras contextuales como bases de conocimiento.
Para obtener pautas generales de ingeniería rápida, consulte. Directrices sobre ingeniería de peticiones
Seleccione la pestaña correspondiente al método que prefiera y siga los pasos.