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Configurations de requêtes
Vous pouvez modifier les configurations lorsque vous interrogez la base de connaissances afin de personnaliser la récupération et la génération de réponses. Pour en savoir plus sur une configuration et sur la manière de la modifier dans la console ou dans l'API, sélectionnez l'une des rubriques suivantes.
Le type de recherche définit la manière dont les sources de données de la base de connaissances sont interrogées. Les types de recherche suivants sont possibles :
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Par défaut : Amazon Bedrock décide de la stratégie de recherche qui vous convient.
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Hybride — Combine la recherche d'intégrations vectorielles (recherche sémantique) avec la recherche dans le texte brut. La recherche hybride n'est actuellement prise en charge que pour les boutiques vectorielles Amazon OpenSearch Serverless qui contiennent un champ de texte filtrable. Si vous utilisez une autre boutique vectorielle ou si votre boutique vectorielle Amazon OpenSearch Serverless ne contient pas de champ de texte filtrable, la requête utilise la recherche sémantique.
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Sémantique — Recherche uniquement les intégrations vectorielles.
Pour savoir comment définir le type de recherche, sélectionnez l'onglet correspondant à la méthode de votre choix et suivez les étapes.
La décomposition des requêtes est une technique utilisée pour décomposer une requête complexe en sous-requêtes plus petites et plus faciles à gérer. Cette approche peut aider à obtenir des informations plus précises et pertinentes, en particulier lorsque la requête initiale comporte plusieurs facettes ou est trop large. L'activation de cette option peut entraîner l'exécution de plusieurs requêtes dans votre base de connaissances, ce qui peut contribuer à une réponse finale plus précise.
Par exemple, pour une question du type « Qui a obtenu le meilleur score lors de la Coupe du Monde de la FIFA 2022, l'Argentine ou la France ? » , les bases de connaissances Amazon Bedrock peuvent d'abord générer les sous-requêtes suivantes, avant de générer une réponse finale :
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Combien de buts l'Argentine a-t-elle marqués lors de la finale de la Coupe du Monde de la FIFA 2022 ?
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Combien de buts la France a-t-elle marqués lors de la finale de la Coupe du Monde de la FIFA 2022 ?
Lorsque vous générez des réponses basées sur la récupération d'informations, vous pouvez utiliser des paramètres d'inférence pour mieux contrôler le comportement du modèle pendant l'inférence et influencer les sorties du modèle. Pour savoir comment modifier les paramètres d'inférence, sélectionnez l'onglet correspondant à la méthode de votre choix et suivez les étapes.
Lorsque vous interrogez une base de connaissances, Amazon Bedrock renvoie par défaut jusqu'à cinq résultats dans la réponse. Chaque résultat correspond à un segment source. Pour modifier le nombre maximum de résultats à renvoyer, sélectionnez l'onglet correspondant à la méthode de votre choix et suivez les étapes.
Vos sources de données peuvent inclure des attributs/champs de métadonnées de document à filtrer, tels que « last_updated » ou le nombre de jours écoulés depuis la dernière mise à jour d'un document par rapport à la date actuelle. Pour utiliser des filtres lorsque vous interrogez une base de connaissances, vérifiez que celle-ci répond aux exigences suivantes :
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Lorsque vous configurez votre connecteur de source de données, la plupart des connecteurs explorent les principaux champs de métadonnées de vos documents. Si vous utilisez un compartiment Amazon S3 comme source de données, le compartiment doit inclure au moins un
.metadata.json
fichier portant le même nom que le document source auquel il est associé. -
Si l'index vectoriel de votre base de connaissances se trouve dans un magasin de vecteurs Amazon OpenSearch Serverless, vérifiez que l'index vectoriel est configuré avec le
faiss
moteur. Si l'index vectoriel est configuré avec lenmslib
moteur, vous devrez effectuer l'une des opérations suivantes :-
Créez une nouvelle base de connaissances dans la console et laissez Amazon Bedrock créer automatiquement un index vectoriel dans Amazon OpenSearch Serverless pour vous.
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Créez un autre index vectoriel dans le magasin de vecteurs et sélectionnez-le
faiss
comme moteur. Créez ensuite une nouvelle base de connaissances et spécifiez le nouvel index vectoriel.
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Vous pouvez utiliser les opérateurs de filtrage suivants pour filtrer les résultats lorsque vous effectuez une requête :
Opérateurs de filtrage | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
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Opérateur | Console | Nom du filtre d'API | Types de données d'attributs pris en charge | Résultats filtrés | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Égal à | = | equals | chaîne, nombre, booléen | L'attribut correspond à la valeur que vous fournissez | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Pas égal | != | N'est pas égal | chaîne, nombre, booléen | L'attribut ne correspond pas à la valeur que vous fournissez | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Supérieure à | > | Plus grand que | nombre | L'attribut est supérieur à la valeur que vous fournissez | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Supérieur ou égal | >= | greaterThanOrÉgal | nombre | L'attribut est supérieur ou égal à la valeur que vous fournissez | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Inférieur à | < | Inférieur à | nombre | L'attribut est inférieur à la valeur que vous fournissez | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Inférieur ou égal | <= | lessThanOrÉgal | nombre | L'attribut est inférieur ou égal à la valeur que vous fournissez | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Entrée | : | dans | liste de chaînes | L'attribut se trouve dans la liste que vous fournissez | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Pas dans | !: | Pas dedans | liste de chaînes | L'attribut ne figure pas dans la liste que vous fournissez | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Starts with | ^ | Commence par | chaîne | L'attribut commence par la chaîne que vous fournissez (uniquement pris en charge pour les boutiques vectorielles Amazon OpenSearch Serverless) |
Pour combiner les opérateurs de filtrage, vous pouvez utiliser les opérateurs logiques suivants :
Pour savoir comment filtrer les résultats à l'aide de métadonnées, sélectionnez l'onglet correspondant à la méthode de votre choix et suivez les étapes.
Lorsque vous interrogez une base de connaissances et que vous demandez la génération de réponses, Amazon Bedrock utilise un modèle d'invite qui combine les instructions et le contexte avec la requête de l'utilisateur pour créer l'invite envoyée au modèle pour la génération de réponses. Vous pouvez créer le modèle d'invite à l'aide des outils suivants :
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Espaces réservés rapides : variables prédéfinies dans les bases de connaissances d'Amazon Bedrock qui sont renseignées dynamiquement lors de l'exécution lors de la requête de la base de connaissances. Dans l'invite du système, vous verrez ces espaces réservés entourés du
$
symbole. La liste suivante décrit les espaces réservés que vous pouvez utiliser :Variable Remplacé par Modèle Obligatoire ? $requête$ La requête de l'utilisateur envoyée à la base de connaissances. AnthropicClaude Instant, Anthropic Claude version 2.x Oui Anthropic Claude 3 Sonnet Non (inclus automatiquement dans la saisie du modèle) $search_results$ Les résultats récupérés pour la requête de l'utilisateur. Tous Oui $output_format_instructions$ Instructions sous-jacentes pour le formatage de la génération de réponses et des citations. Diffère selon le modèle. Si vous définissez vos propres instructions de mise en forme, nous vous suggérons de supprimer cet espace réservé. Sans cet espace réservé, la réponse ne contiendra pas de citations. Tous Non $heure_actuelle$ L'heure actuelle. Tous Non -
Balises XML : Anthropic les modèles prennent en charge l'utilisation de balises XML pour structurer et délimiter vos invites. Utilisez des noms de balises descriptifs pour des résultats optimaux. Par exemple, dans l'invite système par défaut, vous verrez la
<database>
balise utilisée pour délimiter une base de données de questions précédemment posées). Pour plus d'informations, consultez la section Utiliser des balises XMLdans le guide de Anthropic l'utilisateur .
Pour les directives générales d'ingénierie rapide, voir Directives d’ingénierie de requête.
Sélectionnez l'onglet correspondant à la méthode de votre choix et suivez les étapes.
Vous pouvez mettre en œuvre des mesures de protection pour votre base de connaissances pour vos cas d'utilisation et des politiques responsables en matière d'IA. Vous pouvez créer plusieurs garde-fous adaptés à différents cas d'utilisation et les appliquer à de multiples conditions de demande et de réponse, afin de fournir une expérience utilisateur cohérente et de standardiser les contrôles de sécurité dans votre base de connaissances. Vous pouvez configurer les sujets refusés pour interdire les sujets indésirables et les filtres de contenu pour bloquer le contenu préjudiciable dans les entrées et les réponses du modèle. Pour plus d’informations, consultez Rambardes pour Amazon Bedrock.
Note
L'utilisation de barrières contextuelles pour les bases de connaissances n'est actuellement pas prise en charge sur Claude 3, Sonnet et Haiku.
Pour les directives générales d'ingénierie rapide, voir Directives d’ingénierie de requête.
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