Amazon Neptune Analytics グラフを使用して Amazon Bedrock ナレッジベースを作成する

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。

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。

「ナレッジベース」セクションで「作成」を選択し、「ベクトルストアでナレッジベース」を選択します。

（オプション) ナレッジベースの詳細で、デフォルトの名前を変更し、ナレッジベースの説明を入力します。

IAM アクセス許可で、他の必要な にアクセスするためのアクセス許可を Amazon Bedrock に付与する IAM ロールを選択します AWS のサービス。Amazon Bedrock でサービスロールを作成するか、Neptune Analytics 用に作成した独自のカスタムロールを使用するかを選択できます。例については、Amazon Neptune Analytics でベクトルデータベースにアクセスするためのアクセス許可を参照してください。

必ずデータソースとして Amazon S3 を選択し、次へを選択してデータソースを設定します。

ナレッジベースを に接続し、Amazon Neptune Analytics と統合するためのデータソースとして使用されるファイルの S3 URI を指定します。提供できる追加の手順とオプション情報については、「」を参照してくださいデータソースをナレッジベースに接続する。

埋め込みモデルセクションで、埋め込みモデルを選択してデータをベクトル埋め込みに変換します。必要に応じて、追加設定セクションを使用してベクトルディメンションを指定できます。埋め込みタイプでは、浮動小数点ベクトル埋め込みを使用することをお勧めします。

ベクトルデータベースセクションで、ベクトルストアを作成する方法を選択し、クエリに使用される埋め込みを保存するベクトルストアとして Amazon Neptune Analytics (GraphRAG) を選択します。ベクトルストアを作成するには、次のいずれかの方法を使用できます。

Next を選択し、ナレッジベースの詳細を確認します。次に進みナレッジベースを作成する前に、任意のセクションを編集できます。

ナレッジベースの作成 を選択します。Amazon Bedrock がナレッジベースを作成しているときに、進行中のステータスが表示されます。データソースを同期するには、作成が完了するまで待つ必要があります。

Amazon Bedrock がナレッジベースの作成を完了したら、 の手順に従ってデータソースを設定しますデータソースをナレッジベースに接続する。

まず、コンテキストエンリッチメント設定を使用してデータソースを作成します。このオペレーションを実行するには、Amazon Bedrock エージェントのビルドタイムエンドポイントを使用してCreateDataSourceリクエストを送信します。CLI コマンドの例を以下に示します。

aws bedrock-agent create-data-source \
    --name graph_rag_source \
    --description data_source_for_graph_rag \
    --knowledge-base-id LDBBY2K5AG \
    --cli-input-json "file://input.json"

以下のコードは、input.json ファイルの内容を示しています。

{
    "dataSourceConfiguration": { 
        "s3Configuration": { 
            "bucketArn": "arn:aws:s3:::<example-graphrag-datasets>",
            "bucketOwnerAccountId": "<ABCDEFGHIJ>",
            "inclusionPrefixes": [ <"example-dataset"> ]
        },
        "type": "S3",
    },
    "VectorIngestionConfiguration": {
        "contextEnrichmentConfiguration":
            "type": "BEDROCK_FOUNDATION_MODEL",
            "bedrockFoundationModelConfiguration": {
                "modelArn": "arn:aws:bedrock:<region>::foundation-model/anthropic.claude-3-haiku-20240307-v1:0",
                "enrichmentStrategyConfiguration": {
                    "method": "CHUNK_ENTITY_EXTRACTION"
            }
        }
    }
}

ナレッジベースを作成するには、Amazon Bedrock エージェントのビルドタイムエンドポイントを使用してCreateKnowledgeBaseリクエストを送信します。CLI コマンドの例を以下に示します。

aws bi create-knowledge-base \
--name <"knowledge-base-graphrag"> \
--role-arn arn:aws:iam::<accountId>:role/<BedrockExecutionRoleForKnowledgeBase> \
--cli-input-json "file://input.json"

以下は、input.json ファイルの内容を示しています。

{
    "storageConfiguration": {
        "type": "NEPTUNE_ANALYTICS"
        "neptuneAnalyticsConfiguration": {
            "graphArn": "arn:aws:neptune-graph:<region>:<>:graph/<graphID>",
            "fieldMapping": {
                "metadataField": "metadata",
                "textField": "text"
            },
        }
    },
    "knowledgeBaseConfiguration": {
        "type": "VECTOR",
        "vectorKnowledgeBaseConfiguration": {
            "embeddingModelArn": "arn:aws:bedrock:<region>::foundation-model/cohere.embed-english-v3"
        }
    }
}

GraphRAG ベースのアプリケーションが実行されている場合、ナレッジベース API オペレーションを引き続き使用して、より包括的で関連性があり、説明可能なレスポンスをエンドユーザーに提供できます。以下のセクションでは、CLI コマンドを使用して取り込みを開始し、クエリの取得を実行する方法を示します。