Pré-requisitos para criar avaliações da base de conhecimento no Amazon Bedrock - Amazon Bedrock
Permissões necessárias para criar um trabalho de avaliação do Amazon Bedrock Knowledge Bases

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Pré-requisitos para criar avaliações da base de conhecimento no Amazon Bedrock

Para criar um trabalho de avaliação que usa bases de conhecimento, você precisa acessar recursos específicos de nível de serviço e modelos da Amazon Bedrock Foundation. Use os tópicos vinculados para saber mais sobre como configurar.

Antes de iniciar o trabalho de avaliação do modelo, verifique se você ingeriu e sincronizou todos os dados da sua base de conhecimento.

Recursos de nível de serviço necessários para iniciar um trabalho de avaliação de modelo que usa uma base de conhecimento Amazon Bedrock

  1. Você precisa acessar pelo menos um dos seguintes modelos de fundação Amazon Bedrock. Para saber mais sobre como obter acesso aos modelos, consulteAcessar modelos de base do Amazon Bedrock.

    • Mistral Large – mistral.mistral-large-2402-v1:0

    • Anthropic Claude 3.5 Sonnet – anthropic.claude-3-5-sonnet-20240620-v1:0

    • Anthropic Claude 3 Haiku – anthropic.claude-3-haiku-20240307-v1:0

    • Meta Llama 3.1 70B Instruct – meta.llama3-1-70b-instruct-v1:0

  2. Crie um conjunto de dados imediato. Seu conjunto de dados de solicitações representa as consultas do usuário que você deseja usar para ver se a base de conhecimento recupera informações e gera respostas. Para obter mais informações, consulte Use um conjunto de dados imediato para uma avaliação da base de conhecimento no Amazon Bedrock.

  3. Para criar um trabalho de avaliação de modelo que usa uma base de conhecimento Amazon Bedrock, você precisa acessar o https://console.aws.amazon.com/bedrock/, AWS Command Line Interface, ou um AWS SDK compatível. Para obter mais informações sobre as ações e os recursos necessários do IAM, consulte a seção Permissões necessárias para criar um trabalho de avaliação do Amazon Bedrock Knowledge Bases a seguir.

  4. Quando o trabalho de avaliação do modelo é iniciado, uma função de serviço é usada para realizar ações em seu nome. Para saber mais sobre as ações necessárias do IAM e os requisitos da política de confiança, consulteRequisitos de função de serviço para trabalhos de avaliação da base de conhecimento.

  5. Amazon Simple Storage Service — Todos os dados usados no trabalho de avaliação do modelo devem ser colocados em um bucket do Amazon S3. O trabalho de avaliação do modelo criado usando o console Amazon Bedrock exige que você especifique as permissões corretas do CORS no bucket.

  6. Durante um trabalho de avaliação da base de conhecimento, o Amazon Bedrock faz uma cópia temporária dos seus dados, que o Amazon Bedrock criptografa usando um. AWS KMS key Você pode fazer com que o Amazon Bedrock criptografe esses dados com uma chave que o Amazon Bedrock possui, ou você pode fornecer uma chave de sua propriedade. Se quiser usar sua própria chave, você deve adicionar as permissões necessárias à política de chaves do KMS. Para ter mais informações, consulte Criptografia de dados para trabalhos de avaliação da base de conhecimento.

Permissões necessárias para criar um trabalho de avaliação do Amazon Bedrock Knowledge Bases

Esta seção aborda os requisitos de política do IAM necessários para o usuário, grupo ou função que deseja criar um trabalho de avaliação do Amazon Bedrock Knowledge Bases. Se você estiver procurando detalhes sobre a função de serviço e os requisitos da política de confiança, consulteRequisitos de função de serviço para trabalhos de avaliação da base de conhecimento.

A política a seguir contém o conjunto mínimo de ações e recursos do IAM no Amazon Bedrock e no Amazon S3 que são necessários para criar um trabalho de avaliação do Amazon Bedrock Knowledge Bases usando o console Amazon Bedrock.

{
    "Version": "2012-10-17",
    "Statement": [
        {
            "Sid": "BedrockConsole",
            "Effect": "Allow",
            "Action": [
                "bedrock:CreateEvaluationJob",
                "bedrock:GetEvaluationJob",
                "bedrock:ListEvaluationJobs",
                "bedrock:StopEvaluationJob",
                "bedrock:GetCustomModel",
                "bedrock:ListCustomModels",
                "bedrock:CreateProvisionedModelThroughput",
                "bedrock:UpdateProvisionedModelThroughput",
                "bedrock:GetProvisionedModelThroughput",
                "bedrock:ListProvisionedModelThroughputs",
                "bedrock:GetImportedModel",
                "bedrock:ListImportedModels",
                "bedrock:ListTagsForResource",
                "bedrock:UntagResource",
                "bedrock:TagResource"
            ],
            "Resource": [
                "arn:aws:bedrock:us-west-2::foundation-model/model-id-of-foundational-model",
                "arn:aws:bedrock:us-west-2:account-id:inference-profile/*",
                "arn:aws:bedrock:us-west-2:account-id:provisioned-model/*",
                "arn:aws:bedrock:us-west-2:account-id:imported-model/*"
            ]
        },
        {
            "Sid": "BedrockKnowledgeBaseConsole",
            "Effect": "Allow",
            "Action": [
                "bedrock:GetKnowledgeBase",
                "bedrock:ListKnowledgeBases"
            ],
            "Resource": [
                "arn:aws:bedrock:us-west-2:account-id:knowledge-base/*"
            ]
        },
        {
            "Sid": "AllowConsoleS3AccessForModelEvaluation",
            "Effect": "Allow",
            "Action": [
                "s3:GetObject",
                "s3:GetBucketCORS",
                "s3:ListBucket",
                "s3:ListBucketVersions",
                "s3:GetBucketLocation"
            ],
            "Resource": [
                "arn:aws:s3:::my_output_bucket",
                "arn:aws:s3:::input_datasets/prompts.jsonl"
            ]
        }
    ]
}