Requisitos previos para crear evaluaciones de bases de conocimientos en Amazon Bedrock - Amazon Bedrock
Permisos necesarios para crear un trabajo de evaluación de Amazon Bedrock Knowledge Bases

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Requisitos previos para crear evaluaciones de bases de conocimientos en Amazon Bedrock

Para crear un trabajo de evaluación que utilice bases de conocimiento, necesita acceder a recursos de nivel de servicio específicos y a modelos básicos de Amazon Bedrock. Utilice los temas enlazados para obtener más información sobre cómo empezar a configurarlo.

Antes de comenzar el trabajo de evaluación del modelo, asegúrese de haber ingerido y sincronizado todos los datos de su base de conocimientos.

Recursos de nivel de servicio necesarios para iniciar un trabajo de evaluación de modelos que utilice Amazon Bedrock Knowledge Bases

  1. Necesita acceder al menos a uno de los siguientes modelos de bases Amazon Bedrock. Para obtener más información sobre cómo acceder a los modelos, consulteAcceso a los modelos fundacionales de Amazon Bedrock.

    • Mistral Large – mistral.mistral-large-2402-v1:0

    • Anthropic Claude 3.5 Sonnet – anthropic.claude-3-5-sonnet-20240620-v1:0

    • Anthropic Claude 3 Haiku – anthropic.claude-3-haiku-20240307-v1:0

    • Meta Llama 3.1 70B Instruct – meta.llama3-1-70b-instruct-v1:0

  2. Cree un conjunto de datos rápido. El conjunto de datos de solicitudes representa las consultas de los usuarios que desea utilizar para ver en qué medida la base de conocimientos recupera la información y genera respuestas. Para obtener más información, consulte Utilice un conjunto de datos rápido para una evaluación de la base de conocimientos en Amazon Bedrock.

  3. Para crear un trabajo de evaluación de modelos que utilice las bases de conocimiento de Amazon Bedrock https://console.aws.amazon.com/bedrock/ AWS Command Line Interface, necesita acceso al AWS SDK compatible o a uno compatible. Para obtener más información sobre las acciones y los recursos de IAM necesarios, consulte la sección Permisos necesarios para crear un trabajo de evaluación de Amazon Bedrock Knowledge Bases que aparece a continuación.

  4. Cuando se inicia el trabajo de evaluación del modelo, se utiliza un rol de servicio para realizar acciones en su nombre. Para obtener más información sobre las acciones de IAM obligatorias y los requisitos de la política de confianza, consulteRequisitos de función de servicio para los trabajos de evaluación de bases de conocimientos.

  5. Amazon Simple Storage Service: todos los datos utilizados en el trabajo de evaluación del modelo deben colocarse en un bucket de Amazon S3. El trabajo de evaluación de modelos creado con la consola Amazon Bedrock requiere que especifique los permisos CORS correctos en el bucket.

  6. Durante un trabajo de evaluación de la base de conocimientos, Amazon Bedrock hace una copia temporal de sus datos, que Amazon Bedrock cifra mediante un. AWS KMS key Puede hacer que Amazon Bedrock cifre estos datos con una clave que sea propiedad de Amazon Bedrock o puede proporcionar una clave de su propiedad. Si desea utilizar su propia clave, debe añadir los permisos necesarios a la política de claves de KMS. Para obtener más información, consulte Cifrado de datos para trabajos de evaluación de bases de conocimientos.

Permisos necesarios para crear un trabajo de evaluación de Amazon Bedrock Knowledge Bases

En esta sección se describen los requisitos de la política de IAM necesarios para el usuario, grupo o rol que desee crear un trabajo de evaluación de Amazon Bedrock Knowledge Bases. Si busca información detallada sobre la función de servicio y los requisitos de la política de confianza, consulte. Requisitos de función de servicio para los trabajos de evaluación de bases de conocimientos

La siguiente política contiene el conjunto mínimo de acciones y recursos de IAM en Amazon Bedrock y Amazon S3 que se requieren para crear un trabajo de evaluación de Amazon Bedrock Knowledge Bases mediante la consola de Amazon Bedrock.

{
    "Version": "2012-10-17",
    "Statement": [
        {
            "Sid": "BedrockConsole",
            "Effect": "Allow",
            "Action": [
                "bedrock:CreateEvaluationJob",
                "bedrock:GetEvaluationJob",
                "bedrock:ListEvaluationJobs",
                "bedrock:StopEvaluationJob",
                "bedrock:GetCustomModel",
                "bedrock:ListCustomModels",
                "bedrock:CreateProvisionedModelThroughput",
                "bedrock:UpdateProvisionedModelThroughput",
                "bedrock:GetProvisionedModelThroughput",
                "bedrock:ListProvisionedModelThroughputs",
                "bedrock:GetImportedModel",
                "bedrock:ListImportedModels",
                "bedrock:ListTagsForResource",
                "bedrock:UntagResource",
                "bedrock:TagResource"
            ],
            "Resource": [
                "arn:aws:bedrock:us-west-2::foundation-model/model-id-of-foundational-model",
                "arn:aws:bedrock:us-west-2:account-id:inference-profile/*",
                "arn:aws:bedrock:us-west-2:account-id:provisioned-model/*",
                "arn:aws:bedrock:us-west-2:account-id:imported-model/*"
            ]
        },
        {
            "Sid": "BedrockKnowledgeBaseConsole",
            "Effect": "Allow",
            "Action": [
                "bedrock:GetKnowledgeBase",
                "bedrock:ListKnowledgeBases"
            ],
            "Resource": [
                "arn:aws:bedrock:us-west-2:account-id:knowledge-base/*"
            ]
        },
        {
            "Sid": "AllowConsoleS3AccessForModelEvaluation",
            "Effect": "Allow",
            "Action": [
                "s3:GetObject",
                "s3:GetBucketCORS",
                "s3:ListBucket",
                "s3:ListBucketVersions",
                "s3:GetBucketLocation"
            ],
            "Resource": [
                "arn:aws:s3:::my_output_bucket",
                "arn:aws:s3:::input_datasets/prompts.jsonl"
            ]
        }
    ]
}