Implemente un plan de vectorización de datos de streaming

Implemente un plan de vectorización de datos de streaming

1. Asegúrese de que los siguientes recursos estén configurados correctamente:

   1. Clúster de MSK aprovisionado o sin servidor con uno o más temas que contienen datos.

2. Configuración de Bedrock: acceso al modelo de Bedrock deseado. Los modelos Bedrock compatibles actualmente son:

   • Amazon Titan Embeddings G1 - Text

   • Amazon Titan Text Embeddings V2

   • Amazon Titan Multimodal Embeddings G1

   • Cohere Embed inglés

   • Cohere Embed multilingüe

3. AWS OpenSearch colección:

   • Puede utilizar una colección de OpenSearch servicios aprovisionados o sin servidor.

   • La colección OpenSearch de servicios debe tener al menos un índice.

   • Si planea usar una colección OpenSearch sin servidor, asegúrese de crear una colección de búsqueda vectorial. Para obtener más información sobre cómo configurar un índice vectorial, consulta los requisitos previos de tu propio almacén de vectores para obtener una base de conocimientos. Para obtener más información sobre la vectorización, consulta la explicación de las capacidades de las bases de datos vectoriales de Amazon OpenSearch Service.

     nota

     Al crear un índice vectorial, debe usar el nombre del campo vectorial. embedded_data

   • Si planea usar una colección OpenSearch aprovisionada, debe añadir el rol de aplicación MSF (que contiene la política de acceso de Opensearch) que creó el blueprint, como usuario maestro de su colección. OpenSearch Además, confirme que la política de acceso OpenSearch esté configurada para «Permitir» acciones. Esto es necesario para permitir el control de acceso al grano fino.

   • Si lo desea, puede habilitar el acceso al OpenSearch panel de control para ver los resultados. Consulte esta sección para activar el control de acceso de grano fino.

4. Inicie sesión con un rol que permita CreateStack los permisos aws:.

5. Ve al panel de control de la consola de MSF y selecciona Crear aplicación de streaming.

6. En Elegir un método para configurar la aplicación de procesamiento de transmisiones, seleccione Usar un plano.

7. Seleccione el plano de la aplicación de IA en tiempo real en el menú desplegable de planos.

8. Proporcione las configuraciones deseadas. Consulte Cree configuraciones de página.

9. Seleccione Deploy Blueprint para iniciar una CloudFormation implementación.

10. Una vez completada la CloudFormation implementación, vaya a la aplicación Flink implementada. Compruebe las propiedades de tiempo de ejecución de la aplicación.

11. Puede elegir cambiar o añadir las propiedades de tiempo de ejecución a su aplicación. Consulte Configuración de propiedades en tiempo de ejecución para obtener detalles sobre cómo configurar estas propiedades.

    nota

    Nota:

    Si está utilizando OpenSearch aprovisionadas, asegúrese de haber activado el control de acceso detallado.

    Si el clúster aprovisionado es privado, agréguelo https:// a la URL del punto de enlace de la OpenSearch VPC aprovisionada y cámbielo para que apunte sink.os.endpoint a este punto de enlace.

    Si el clúster aprovisionado es público, asegúrate de que tu aplicación de MSF pueda acceder a Internet. Para obtener más información, consulte >>>>>> express-brokers-publication-merge type="documentation» url="managed- flink/latest/java/vpc -internet.html ">Acceso a Internet y a los servicios para una aplicación Managed Service for Apache Flink conectada a VPC.

12. Una vez que esté satisfecho con todas las configuraciones, seleccione. Run La aplicación empezará a ejecutarse.

13. Introduce mensajes en tu clúster de MSK.

14. Navegue hasta el clúster de Opensearch y vaya al panel de OpenSearch control.

15. En el panel de control, selecciona Discover en el menú de la izquierda. Deberías ver los documentos persistentes junto con sus incrustaciones vectoriales.

16. Consulte Cómo utilizar las colecciones de búsqueda vectorial para ver cómo puede utilizar los vectores almacenados en el índice.