Recupere dados e gere respostas de IA com bases de conhecimento - Amazon Bedrock

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Recupere dados e gere respostas de IA com bases de conhecimento

Você pode integrar informações proprietárias em seus aplicativos de IA generativa com as bases de conhecimento do Amazon Bedrock. Usando a técnica Retrieval Augment Generation (RAG), uma base de conhecimento pesquisa seus dados para encontrar as informações mais úteis e depois as usa para responder perguntas de linguagem natural.

Depois de configurar uma base de conhecimento, você pode tirar proveito da base de conhecimento das seguintes formas:

  • Configure seu RAG aplicativo para usar o RetrieveAndGenerateAPIpara consultar sua base de conhecimento e gerar respostas a partir das informações que ela recupera. Você também pode ligar para o Retrieve API para consultar sua base de conhecimento com informações recuperadas diretamente da base de conhecimento.

  • Associe sua base de conhecimento a um agente (para obter mais informações, consulteAutomatize tarefas em seu aplicativo usando agentes conversacionais) para adicionar RAG recursos ao agente, ajudando-o a raciocinar sobre as etapas que ele pode seguir para ajudar os usuários finais.

Uma base de conhecimento pode ser usada não apenas para responder às consultas dos usuários e analisar documentos, mas também para aumentar as solicitações fornecidas aos modelos básicos, fornecendo contexto às solicitações. Ao responder às consultas dos usuários, a base de conhecimento retém o contexto da conversa. A base de conhecimento também fundamenta as respostas em citações para que os usuários possam encontrar mais informações pesquisando o texto exato no qual a resposta se baseia e também verificando se a resposta faz sentido e está factualmente correta.

Execute as etapas a seguir para configurar e usar uma base de conhecimento.

  1. Reúna documentos de origem para adicionar à sua base de conhecimento.

  2. Armazene seus documentos de origem em uma fonte de dados compatível.

  3. (Opcional se estiver usando o Amazon S3 para armazenar seus documentos de origem) Crie um arquivo de metadados para cada documento de origem para permitir a filtragem dos resultados durante a consulta da base de conhecimento.

  4. (Opcional) Configure seu próprio armazenamento vetorial compatível para indexar a representação de incorporações vetoriais de seus dados. Você pode usar o console Amazon Bedrock para criar um armazenamento vetorial Amazon OpenSearch Serverless para você.

  5. Crie e configure sua base de conhecimento. Você deve habilitar o acesso ao modelo para usar um modelo compatível com bases de conhecimento.

    Se você usa o Amazon BedrockAPI, anote seu modelo Amazon Resource Name (ARN) que é necessário para converter seus dados em incorporações vetoriais e para recuperação e geração da base de conhecimento. Copie o ID do modelo escolhido para bases de conhecimento e construa o modelo ARN usando o ID do modelo (recurso), seguindo os ARNexemplos fornecidos para o tipo de recurso do modelo.

    Se você usa o console Amazon Bedrock, não é necessário criar um modeloARN, pois você pode selecionar um modelo disponível como parte das etapas para criar uma base de conhecimento.

  6. Configure a aplicação ou o agente para consultar a base de conhecimento e retornar respostas aumentadas.

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