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ナレッジベースをクエリし、取得したデータに基づいてレスポンスを生成する

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ナレッジベースをクエリし、取得したデータに基づいてレスポンスを生成する - Amazon Bedrock

翻訳は機械翻訳により提供されています。提供された翻訳内容と英語版の間で齟齬、不一致または矛盾がある場合、英語版が優先します。

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重要

ガードレールは、入力と LLM から生成されたレスポンスにのみ適用されます。これらは、実行時にナレッジベースから取得したリファレンスには適用されません。

ナレッジベースを設定したら、 RetrieveAndGenerate API オペレーションを使用してクエリを実行し、ソースデータから取得したチャンクに基づいてレスポンスを生成できます。レスポンスは、元のソースデータへの引用とともに返されます。デフォルトの Amazon Bedrock ナレッジベースのランク付けの代わりに再ランク付けモデルを使用して、取得中の関連性についてソースチャンクをランク付けすることもできます。

注記

RetrieveAndGenerate フロー中にRetrieveレスポンスから返されたイメージは、レスポンス生成のプロンプトに含まれます。RetrieveAndGenerate レスポンスにはイメージを含めることはできませんが、イメージを含むソースを引用できます。

ナレッジベースをクエリする方法については、任意の方法のタブを選択し、ステップに従います。

Console
ナレッジベースをテストするには
  1. Amazon Bedrock アクセス許可を持つ IAM ロール AWS Management Console を使用して にサインインし、https://console.aws.amazon.com/bedrock/ で Amazon Bedrock コンソールを開きます。

  2. 左側のナビゲーションペインで、ナレッジベースを選択します。

  3. [ナレッジベース] セクションで、次のいずれかの操作を行います。

    • テストするナレッジベースの横にあるラジオボタンを選択して、[ナレッジベースをテストする] を選択します。右側からテスウィンドウが表示されます。

    • テストするナレッジベースを選択します。右側からテスウィンドウが表示されます。

  4. ナレッジベースから取得した情報を基にしたレスポンスを生成するには、[クエリに対するレスポンスを生成する] を有効にします。Amazon Bedrock はデータソースに基づいてレスポンスを生成し、提供された情報を脚注とともに引用します。

  5. レスポンスの生成に使用するモデルを選択するには、モデルの選択を選択します。次に、[適用] を選択します。

  6. (オプション) 設定アイコン ( ) を選択して、[設定] を開きます。設定の詳細については、「」を参照してくださいクエリとレスポンスの生成を設定してカスタマイズする

  7. チャットウィンドウのテキストボックスにクエリを入力して [実行] を選択すると、ナレッジベースからのレスポンスが表示されます。

  8. 脚注を選択すると、レスポンスのその部分の引用元からの抜粋が表示されます。ファイルを含む S3 オブジェクトに移動するリンクを選択します。

  9. 返されたチャンクの詳細を表示するには、「ソースの詳細を表示」を選択します。

    • クエリの設定を表示するには、[クエリ設定] を展開します。

    • ソースチャンクの詳細を表示するには、ソースチャンクの横の右矢印 ( ) を選択して展開します。以下の情報が表示されます。

      • ソースチャンクからの未加工テキスト。このテキストをコピーするには、コピーアイコン ( ) を選択します。Amazon S3 を使用してデータを保存した場合は、外部リンクアイコン ( ) を選択して、 ファイルを含む S3 オブジェクトに移動します。

      • Amazon S3 を使用してデータを保存した場合、ソースチャンクに関連付けられたメタデータ。属性/フィールドのキーと値は、ソースドキュメントに関連付けられている .metadata.json ファイルで定義されます。詳細については、「」の「メタデータとフィルタリング」セクションを参照してくださいクエリとレスポンスの生成を設定してカスタマイズする

チャットオプション
  • レスポンス生成に別のモデルを使用するには、モデルの変更を選択します。モデルを変更すると、チャットウィンドウ内のテキストは完全に消去されます。

  • 「レスポンスの生成」をクリアして、ソースチャンクを直接取得するように切り替えます。設定を変更すると、チャットウィンドウ内のテキストは完全に消去されます。

  • チャットウィンドウ内のテキストを消去するには、ほうきアイコン ( ) を選択します。

  • チャットウィンドウ内のすべての出力をコピーするには、コピーアイコン ( ) を選択します。

API

ナレッジベースにクエリを実行し、基盤モデルを使用してデータソースからの結果に基づいてレスポンスを生成するには、Amazon Bedrock エージェントランタイムエンドポイントを使用して、RetrieveAndGenerate リクエストを送信します。

RetrieveAndGenerateStream API はストリーミング形式でデータを返し、結果全体を待たずに生成されたレスポンスにチャンクでアクセスできます。

以下のフィールドが必要です。

注記

API レスポンスには引用イベントが含まれています。citation メンバーは非推奨になりました。代わりに フィールドgeneratedResponseretrievedReferencesフィールドを使用することをお勧めします。参考までに、「CitationEvent」を参照してください。

フィールド 基本的な説明
input クエリを指定するtextフィールドが含まれます。
retrieveAndGenerateConfiguration RetrieveAndGenerateConfiguration が含まれ、取得と生成の設定を指定します。詳細については、以下を参照してください。

次のフィールドはオプションです。

フィールド ユースケース
sessionId 前のセッションと同じ値を使用して、そのセッションを続行し、モデルのコンテキストを維持します。
sessionConfiguration セッションの暗号化にカスタム KMS キーを含めるには。

RetrieveAndGenerateConfigurationknowledgeBaseConfigurationフィールドを含めます。このフィールドは、次のフィールドを含む KnowledgeBaseRetrieveAndGenerateConfiguration オブジェクトにマッピングされます。

  • 以下のフィールドが必要です。

    フィールド 基本的な説明
    knowledgeBaseId クエリするナレッジベースの ID。
    modelArn 生成に使用する基盤モデルまたは推論プロファイルの ARN。
  • 次のフィールドはオプションです。

    フィールド ユースケース
    retrievalConfiguration ベクトル検索をカスタマイズするためのクエリ設定が含まれます。詳細については、「KnowledgeBaseRetrievalConfiguration」を参照してください。
    orchestrationConfiguration 取得と生成の前にモデルがプロンプトを処理する方法の設定を指定するには。詳細については、「OrchestrationConfiguration」を参照してください。
    generationConfiguration レスポンス生成の設定を指定するには。詳細については、「GenerationConfiguration」を参照してください。

KnowledgeBaseRetrievalConfiguration 内の KnowledgeBaseVectorSearchConfigurationrerankingConfigurationフィールドを含めることで、デフォルトの Amazon Bedrock ナレッジベースランキングモデルで再ランク付けモデルを使用できます。rerankingConfiguration フィールドは VectorSearchRerankingConfiguration オブジェクトにマッピングされます。このオブジェクトでは、使用する再ランク付けモデル、含める追加のリクエストフィールド、再ランク付け中にドキュメントを除外するメタデータ属性、および再ランク付け後に返される結果の数を指定できます。詳細については、「VectorSearchRerankingConfiguration」を参照してください。

注記

指定したnumberOfRerankedResults値が KnowledgeBaseVectorSearchConfiguration numberOfResultsの値より大きい場合、返される結果の最大数は の値ですnumberOfResults。例外は、クエリ分解を使用する場合です (詳細については、「」の「クエリの変更」セクションを参照してくださいクエリとレスポンスの生成を設定してカスタマイズする。クエリ分解を使用する場合、 は の最大 5 倍numberOfRerankedResultsになりますnumberOfResults

レスポンスは、生成されたレスポンスを outputフィールドに返し、引用されたソースチャンクを citationsフィールドの配列として返します。各 Citation オブジェクトには、次のフィールドが含まれます。

フィールド 基本的な説明
generatedResponsePart textResponsePart フィールドには、引用textが関連する が含まれます。span フィールドは、引用を含む出力の部分の先頭と末尾のインデックスを提供します。
retrievedReferences RetrievedReference オブジェクトの配列。各オブジェクトには、ドキュメントmetadataに関連付けられたソースチャンクcontentの と、データソース内のドキュメントlocationの URI または URL が含まれます。コンテンツがイメージの場合、base64 でエンコードされたコンテンツのデータ URI は 形式で返されますdata:image/jpeg;base64,${base64-encoded string}

レスポンスは値も返します。このsessionId値は、同じ会話を維持するために別のリクエストで再利用できます。

リクエストguardrailConfigurationに を含めた場合、コンテンツがブロックされたかどうかが guardrailAction フィールドから通知されます。

取得したデータにイメージが含まれている場合、レスポンスは、レスポンスで返されたソースチャンクのメタデータを含む次のレスポンスヘッダーも返します。

  • x-amz-bedrock-kb-byte-content-source – イメージの Amazon S3 URI が含まれます。

  • x-amz-bedrock-kb-description – イメージの base64 でエンコードされた文字列が含まれます。

ナレッジベースをテストするには
  1. Amazon Bedrock アクセス許可を持つ IAM ロール AWS Management Console を使用して にサインインし、https://console.aws.amazon.com/bedrock/ で Amazon Bedrock コンソールを開きます。

  2. 左側のナビゲーションペインで、ナレッジベースを選択します。

  3. [ナレッジベース] セクションで、次のいずれかの操作を行います。

    • テストするナレッジベースの横にあるラジオボタンを選択して、[ナレッジベースをテストする] を選択します。右側からテスウィンドウが表示されます。

    • テストするナレッジベースを選択します。右側からテスウィンドウが表示されます。

  4. ナレッジベースから取得した情報を基にしたレスポンスを生成するには、[クエリに対するレスポンスを生成する] を有効にします。Amazon Bedrock はデータソースに基づいてレスポンスを生成し、提供された情報を脚注とともに引用します。

  5. レスポンスの生成に使用するモデルを選択するには、モデルの選択を選択します。次に、[適用] を選択します。

  6. (オプション) 設定アイコン ( ) を選択して、[設定] を開きます。設定の詳細については、「」を参照してくださいクエリとレスポンスの生成を設定してカスタマイズする

  7. チャットウィンドウのテキストボックスにクエリを入力して [実行] を選択すると、ナレッジベースからのレスポンスが表示されます。

  8. 脚注を選択すると、レスポンスのその部分の引用元からの抜粋が表示されます。ファイルを含む S3 オブジェクトに移動するリンクを選択します。

  9. 返されたチャンクの詳細を表示するには、「ソースの詳細を表示」を選択します。

    • クエリの設定を表示するには、[クエリ設定] を展開します。

    • ソースチャンクの詳細を表示するには、ソースチャンクの横の右矢印 ( ) を選択して展開します。以下の情報が表示されます。

      • ソースチャンクからの未加工テキスト。このテキストをコピーするには、コピーアイコン ( ) を選択します。Amazon S3 を使用してデータを保存した場合は、外部リンクアイコン ( ) を選択して、 ファイルを含む S3 オブジェクトに移動します。

      • Amazon S3 を使用してデータを保存した場合、ソースチャンクに関連付けられたメタデータ。属性/フィールドのキーと値は、ソースドキュメントに関連付けられている .metadata.json ファイルで定義されます。詳細については、「」の「メタデータとフィルタリング」セクションを参照してくださいクエリとレスポンスの生成を設定してカスタマイズする

チャットオプション
  • レスポンス生成に別のモデルを使用するには、モデルの変更を選択します。モデルを変更すると、チャットウィンドウ内のテキストは完全に消去されます。

  • 「レスポンスの生成」をクリアして、ソースチャンクを直接取得するように切り替えます。設定を変更すると、チャットウィンドウ内のテキストは完全に消去されます。

  • チャットウィンドウ内のテキストを消去するには、ほうきアイコン ( ) を選択します。

  • チャットウィンドウ内のすべての出力をコピーするには、コピーアイコン ( ) を選択します。

注記

レスポンスの生成中にプロンプトが文字制限を超えたというエラーが表示された場合は、次の方法でプロンプトを短縮できます。

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