Recupera dati e genera risposte AI con Amazon Bedrock Knowledge Bases - Amazon Bedrock

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Recupera dati e genera risposte AI con Amazon Bedrock Knowledge Bases

Sebbene i modelli di base abbiano una conoscenza generale, puoi migliorare ulteriormente le loro risposte utilizzando Retrieval Augmented Generation (). RAG RAGè una tecnica che utilizza informazioni provenienti da fonti di dati per migliorare la pertinenza e l'accuratezza delle risposte generate. Con Amazon Bedrock Knowledge Bases, puoi integrare informazioni proprietarie nelle tue applicazioni di intelligenza artificiale generativa. Quando viene effettuata una query, una knowledge base cerca i dati per trovare informazioni pertinenti per rispondere alla domanda. Le informazioni recuperate possono quindi essere utilizzate per migliorare le risposte generate. Puoi creare la tua applicazione RAG basata sulle funzionalità di Amazon Bedrock Knowledge Bases.

Con Amazon Bedrock Knowledge Bases, puoi:

  • Rispondi alle domande degli utenti restituendo informazioni pertinenti da fonti di dati.

  • Utilizza le informazioni recuperate dalle fonti di dati per generare una risposta accurata e pertinente alle domande degli utenti.

  • Migliora le tue richieste inserendo nel prompt le informazioni pertinenti restituite.

  • Includi le citazioni nella risposta generata in modo da poter fare riferimento alla fonte di dati originale e verificarne l'accuratezza.

  • Includi documenti con numerose risorse visive, da cui è possibile estrarre immagini e recuperarle nelle risposte alle domande. Se si genera una risposta basata sui dati recuperati, il modello può fornire ulteriori informazioni sulla base di queste immagini.

  • Converti il linguaggio naturale in interrogazioni (ad esempio SQL query) personalizzate per database strutturati. Queste query vengono utilizzate per recuperare dati dagli archivi di dati strutturati.

  • Aggiorna le tue fonti di dati e inserisci le modifiche direttamente nella knowledge base in modo che sia possibile accedervi immediatamente.

  • Utilizza i modelli di riclassificazione per influenzare i risultati recuperati dalla tua fonte di dati.

  • Includi la knowledge base in un flusso di lavoro di Amazon Bedrock Agents.

Per configurare una knowledge base, devi completare i seguenti passaggi generali:

  1. (Facoltativo) Se colleghi la tua knowledge base a una fonte di dati non strutturata, configura il tuo archivio vettoriale supportato per indicizzare la rappresentazione dei dati tramite incorporamenti vettoriali. Puoi saltare questo passaggio se prevedi di utilizzare la console Amazon Bedrock per creare un Amazon OpenSearch Serverless vector store per te.

  2. Connect la tua knowledge base a una fonte di dati non strutturata o strutturata.

  3. Sincronizza la tua fonte di dati con la tua knowledge base.

  4. Configura l'applicazione o l'agente per eseguire le seguenti operazioni:

    • Interroga la knowledge base e restituisci le fonti pertinenti.

    • Interroga la knowledge base e genera risposte in linguaggio naturale in base ai risultati recuperati.

    • (Se si esegue una query su una knowledge base connessa a un archivio dati strutturato) Trasforma una query in una query specifica per un linguaggio di dati strutturati (ad esempio una query). SQL

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