Crea una knowledge base nelle Knowledge Bases di Amazon Bedrock - Amazon Bedrock

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Crea una knowledge base nelle Knowledge Bases di Amazon Bedrock

Le knowledge base di Amazon Bedrock ti consentono di integrare informazioni proprietarie nelle tue applicazioni di intelligenza artificiale generativa per creare soluzioni Retrieval Augmented Generation (). RAG Una knowledge base effettua ricerche nei dati per trovare le informazioni più utili e può utilizzarle per rispondere a domande in linguaggio naturale.

Nota

Non è possibile creare una knowledge base con un utente root. Accedi con un IAM utente prima di iniziare questi passaggi.

Quando si crea una knowledge base, si impostano le configurazioni e le autorizzazioni della knowledge base, si sceglie un'origine dati a cui connettersi, il modello di incorporamento per convertire i dati in incorporamenti e l'archivio vettoriale in cui conservare gli incorporamenti vettoriali. Scegliete la scheda relativa al metodo preferito, quindi seguite i passaggi:

Console
Per configurare le configurazioni e le autorizzazioni per una knowledge base

  1. Accedi all' AWS Management Console utilizzo di un IAMruolo con le autorizzazioni di Amazon Bedrock e apri la console Amazon Bedrock all'indirizzo. https://console.aws.amazon.com/bedrock/

  2. Nel riquadro di navigazione a sinistra, scegli Knowledge base.

  3. Nella sezione Knowledge base, seleziona il pulsante Crea.

  4. (Facoltativo) Modifica il nome predefinito e fornisci una descrizione per la tua knowledge base.

  5. Scegli un ruolo AWS Identity and Access Management (IAM) che fornisca ad Amazon Bedrock l'autorizzazione ad accedere ad altri AWS servizi richiesti. Puoi lasciare che Amazon Bedrock crei il ruolo di servizio o scegliere un ruolo personalizzato che hai creato.

  6. Scegli una fonte di dati a cui collegare la tua knowledge base.

  7. (Facoltativo) Aggiungi tag alla tua knowledge base. Per ulteriori informazioni, consulta Etichettare le risorse di Amazon Bedrock.

  8. (Facoltativo) Configura i servizi per i quali fornire i registri delle attività per la tua knowledge base.

  9. Vai alla sezione successiva e segui i passaggi indicati Connect una fonte di dati alla tua knowledge base per configurare un'origine dati.

  10. Scegli un modello di incorporamento per convertire i dati in incorporamenti vettoriali.

  11. (Facoltativo) Espandi la sezione Configurazioni aggiuntive per visualizzare le seguenti opzioni di configurazione (non tutti i modelli supportano tutte le configurazioni):

  12. Scegliete un archivio vettoriale per memorizzare gli incorporamenti vettoriali che verranno utilizzati per le query. Sono disponibili le seguenti opzioni:

    • Crea rapidamente un nuovo archivio vettoriale: scegli uno degli archivi vettoriali disponibili per Amazon Bedrock da creare.

      • Amazon OpenSearch Serverless — Amazon Bedrock Knowledge Bases crea una raccolta e un indice di ricerca vettoriale Amazon OpenSearch Serverless e la configura con i campi richiesti per te.

      • Amazon Aurora Postgre ServerlessSQL: Amazon Bedrock configura un archivio vettoriale Amazon Aurora Postgre Serverless. SQL Questo processo prende dati di testo non strutturati da un bucket Amazon S3, li trasforma in blocchi di testo e vettori e quindi li archivia in un database Postgre. SQL Per ulteriori informazioni, consulta Creazione rapida di una SQL Knowledge Base Aurora Postgre per Amazon Bedrock.

      • Amazon Neptune Analytics: Amazon Bedrock utilizza tecniche di Retrieval Augmented Generation RAG () combinate con grafici per migliorare le applicazioni di intelligenza artificiale generativa in modo che gli utenti finali possano ottenere risposte più accurate e complete.

    • Scegli un archivio vettoriale che hai creato: seleziona un archivio vettoriale supportato e identifica i nomi dei campi vettoriali e i nomi dei campi di metadati nell'indice vettoriale. Per ulteriori informazioni, consulta Prerequisiti per il tuo archivio vettoriale per una knowledge base.

      Nota

      Se la tua origine dati è un'istanza Confluence SharePoint, Microsoft o Salesforce, l'unico servizio di archiviazione vettoriale supportato è Amazon Serverless. OpenSearch

  13. Se l'origine dati contiene immagini, specifica un Amazon S3 URI in cui archiviare le immagini che il parser estrarrà dai dati. Le immagini possono essere restituite durante l'interrogazione.

    Nota

    I dati multimodali sono supportati solo con Amazon S3 e origini dati personalizzate.

  14. Controlla i dettagli della tua knowledge base. Puoi modificare qualsiasi sezione prima di procedere e creare la tua knowledge base.

    Nota

    Il tempo necessario per creare la knowledge base dipende dalle configurazioni specifiche. Una volta completata la creazione della knowledge base, lo stato della knowledge base cambia e indica che è pronta o disponibile.

    Una volta che la knowledge base è pronta e disponibile, sincronizza la fonte di dati per la prima volta e ogni volta che vuoi mantenere aggiornati i tuoi contenuti. Seleziona la tua knowledge base nella console e seleziona Sincronizza nella sezione panoramica delle fonti di dati.

API

Per creare una knowledge base, invia una CreateKnowledgeBaserichiesta a un endpoint di compilazione Agents for Amazon Bedrock.

Nota

Se ti connetti a un'origine dati non strutturata e preferisci lasciare che Amazon Bedrock crei e gestisca un archivio vettoriale per te in Amazon OpenSearch Service, usa la console. Per ulteriori informazioni, consulta Crea una knowledge base nelle Knowledge Bases di Amazon Bedrock.

I seguenti campi sono obbligatori:

Campo Descrizione di base
nome Un nome per la knowledge base
roleArn Il ruolo ARN di servizio di una Knowledge Base.
knowledgeBaseConfiguration Contiene le configurazioni per la knowledge base. Vedi i dettagli di seguito.
storageConfiguration (Richiesto solo se ti connetti a un'origine dati non strutturata).Contiene le configurazioni per il servizio di origine dati scelto.

NellaknowledgeBaseConfiguration, specifica l'origine dati a cui type intendi connettere la knowledge base, quindi specifica il modello ARN di incorporamento da utilizzare e le relative configurazioni. Per ulteriori informazioni, consulta VectorKnowledgeBaseConfiguration. È possibile specificare i seguenti tipi:

  • VECTOR— Per fonti di dati non strutturate. Specificare il modello ARN di incorporamento da utilizzare e le relative configurazioni. Per ulteriori informazioni, consulta VectorKnowledgeBaseConfiguration.

  • STRUCTURED— Per archivi di dati strutturati. Specificare il tipo di data store strutturato da utilizzare e le configurazioni per tale data store.

I seguenti campi sono facoltativi:

Campo Caso d'uso
description Una descrizione per la knowledge base.
clientToken Per garantire che la API richiesta venga completata una sola volta. Per ulteriori informazioni, vedere Garantire l'idempotenza.
tags Per associare i tag al flusso. Per ulteriori informazioni, consulta Etichettare le risorse di Amazon Bedrock.

Il knowledgeBaseConfiguration campo è mappato a un KnowledgeBaseConfigurationoggetto. In esso, specifica VECTOR nel type campo. Nel VectorKnowledgeBaseConfiguration, specificare il modello ARN di incorporamento da utilizzare e le relative configurazioni.

Il storageConfiguration campo è mappato a un StorageConfigurationoggetto. In esso, specifica nel type campo l'archivio vettoriale a cui intendi connetterti e includi il campo che corrisponde a quell'archivio vettoriale. Consulta ogni tipo di configurazione dell'archivio vettoriale all'indirizzo StorageConfigurationper i dettagli sulle informazioni che devi fornire.

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