Recupera dati e genera risposte AI con le knowledge base - Amazon Bedrock

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Recupera dati e genera risposte AI con le knowledge base

Puoi integrare informazioni proprietarie nelle tue applicazioni di intelligenza artificiale generativa con le knowledge base di Amazon Bedrock. Utilizzando la tecnica Retrieval Augment Generation (RAG), una knowledge base cerca i dati per trovare le informazioni più utili e poi li utilizza per rispondere a domande in linguaggio naturale.

Dopo aver configurato una knowledge base, è possibile sfruttarla nei seguenti modi:

  • Configurate RAG l'applicazione per utilizzarla RetrieveAndGenerateAPIper interrogare la knowledge base e generare risposte a partire dalle informazioni recuperate. È inoltre possibile chiamare il servizio Retrieve API per interrogare la knowledge base con informazioni recuperate direttamente dalla knowledge base.

  • Associate la vostra knowledge base a un agente (per ulteriori informazioni, consultateAutomatizza le attività nella tua applicazione utilizzando agenti conversazionali) per aggiungere RAG funzionalità all'agente aiutandolo a comprendere le fasi che può intraprendere per aiutare gli utenti finali.

Una knowledge base può essere utilizzata non solo per rispondere alle domande degli utenti e analizzare i documenti, ma anche per ampliare i prompt forniti ai modelli di base fornendo un contesto al prompt. Quando risponde alle domande degli utenti, la knowledge base conserva il contesto della conversazione. La knowledge base inoltre basa le risposte sulle citazioni in modo che gli utenti possano trovare ulteriori informazioni cercando il testo esatto su cui si basa una risposta e verificare anche che la risposta abbia senso e sia effettivamente corretta.

Per configurare e utilizzare la knowledge base, attieniti alla procedura seguente.

  1. Raccogli i documenti originali da aggiungere alla tua knowledge base.

  2. Archivia i tuoi documenti di origine in una fonte di dati supportata.

  3. (Facoltativo se utilizzi Amazon S3 per archiviare i documenti di origine) Crea un file di metadati per ogni documento di origine per consentire il filtraggio dei risultati durante le interrogazioni della knowledge base.

  4. (Facoltativo) Configura il tuo archivio vettoriale supportato per indicizzare la rappresentazione dei dati mediante incorporamenti vettoriali. Puoi utilizzare la console Amazon Bedrock per creare un archivio vettoriale Amazon OpenSearch Serverless per te.

  5. Crea e configura la tua knowledge base. È necessario abilitare l'accesso al modello per utilizzare un modello supportato per le knowledge base.

    Se utilizzi Amazon BedrockAPI, prendi nota del tuo modello Amazon Resource Name (ARN) necessario per convertire i dati in incorporamenti vettoriali e per il recupero e la generazione della knowledge base. Copia l'ID del modello scelto per le knowledge base e costruisci il modello ARN utilizzando l'ID del modello (risorsa), seguendo gli esempi forniti ARN per il tipo di risorsa del modello.

    Se utilizzi la console Amazon Bedrock, non è necessario creare un modelloARN, poiché puoi selezionare un modello disponibile come parte dei passaggi per la creazione di una knowledge base.

  6. Configura l'applicazione o l'agente per interrogare la knowledge base e restituire risposte aumentate.

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