Terjemahan disediakan oleh mesin penerjemah. Jika konten terjemahan yang diberikan bertentangan dengan versi bahasa Inggris aslinya, utamakan versi bahasa Inggris.
Sementara model foundation memiliki pengetahuan umum, Anda dapat lebih meningkatkan responsnya dengan menggunakan Retrieval Augmented Generation (RAG). RAG adalah teknik yang menggunakan informasi dari sumber data untuk meningkatkan relevansi dan akurasi respons yang dihasilkan. Dengan Amazon Bedrock Knowledge Bases, Anda dapat mengintegrasikan informasi kepemilikan ke dalam aplikasi Generative-AI Anda. Ketika kueri dibuat, basis pengetahuan mencari data Anda untuk menemukan informasi yang relevan untuk menjawab kueri. Informasi yang diambil kemudian dapat digunakan untuk meningkatkan respons yang dihasilkan. Anda dapat membangun aplikasi berbasis RAG Anda sendiri dengan menggunakan kemampuan Amazon Bedrock Knowledge Bases.
Dengan Pangkalan Pengetahuan Amazon Bedrock, Anda dapat:
-
Menjawab pertanyaan pengguna dengan mengembalikan informasi yang relevan dari sumber data.
-
Gunakan informasi yang diambil dari sumber data untuk membantu menghasilkan respons yang akurat dan relevan terhadap kueri pengguna.
-
Tingkatkan permintaan Anda sendiri dengan memasukkan informasi relevan yang dikembalikan ke dalam prompt.
-
Sertakan kutipan dalam respons yang dihasilkan sehingga sumber data asli dapat direferensikan dan akurasi dapat diperiksa.
-
Sertakan dokumen dengan sumber daya visual yang banyak, dari mana gambar dapat diekstraksi dan diambil sebagai tanggapan terhadap pertanyaan. Jika Anda menghasilkan respons berdasarkan data yang diambil, model dapat memberikan wawasan tambahan berdasarkan gambar-gambar ini.
-
Ubah bahasa alami menjadi kueri (seperti kueri SQL) yang disesuaikan untuk database terstruktur. Kueri ini digunakan untuk mengambil data dari penyimpanan data terstruktur.
-
Perbarui sumber data Anda dan konsumsi perubahan ke basis pengetahuan secara langsung sehingga dapat segera diakses.
-
Gunakan model reranking untuk memengaruhi hasil yang diambil dari sumber data Anda.
-
Sertakan basis pengetahuan dalam alur kerja Amazon Bedrock Agents.
Untuk menyiapkan basis pengetahuan, Anda harus menyelesaikan langkah-langkah umum berikut:
-
(Opsional) Jika Anda menghubungkan basis pengetahuan Anda ke sumber data yang tidak terstruktur, siapkan penyimpanan vektor Anda sendiri yang didukung untuk mengindeks representasi embeddings vektor data Anda. Anda dapat melewati langkah ini jika Anda berencana untuk menggunakan konsol Amazon Bedrock untuk membuat penyimpanan vektor Amazon OpenSearch Tanpa Server untuk Anda.
-
Hubungkan basis pengetahuan Anda ke n sumber data tidak terstruktur atau terstruktur.
-
Sinkronkan sumber data Anda dengan basis pengetahuan Anda.
-
Siapkan aplikasi atau agen Anda untuk melakukan hal berikut:
-
Kueri basis pengetahuan dan kembalikan sumber yang relevan.
-
Kueri basis pengetahuan dan hasilkan respons bahasa alami berdasarkan hasil yang diambil.
-
(Jika Anda menanyakan basis pengetahuan yang terhubung ke penyimpanan data terstruktur) Ubah kueri menjadi kueri khusus bahasa data terstruktur (seperti kueri SQL).
-
Topik
