将自己的向量存储用于知识库的先决条件

1. 要在 Amazon OpenSearch Serverless 中配置权限并创建矢量搜索集合 AWS Management Console，请按照《亚马逊 OpenSearch 服务开发者指南》中使用矢量搜索集合中的步骤 1 和步骤 2 进行操作。设置集合时，请注意以下事项：

   1. 为集合指定您选择的名称和描述。

   2. 要将您的集合设置为私有，请在安全性部分选择标准创建。然后，在网络访问设置部分，选择 VPC 作为访问类型，然后选择一个 VPC 端点。有关为亚马逊 OpenSearch 无服务器集合设置 VPC 终端节点的更多信息，请参阅《亚马逊 OpenSearch 服务开发者指南》中的使用接口终端节点 (AWS PrivateLink) 访问亚马逊 OpenSearch 无服务器。

2. 集合创建完后，记下创建知识库时的集合 ARN。

3. 在左侧导航窗格中，选择无服务器下的集合。然后选择向量搜索集合。

4. 选择索引选项卡。然后选择创建向量索引。

5. 在向量索引详细信息部分的向量索引名称字段中，输入索引名称。

6. 在向量字段部分，选择添加向量字段。Amazon Bedrock 会将您的数据来源的向量嵌入数据存储在此字段中。提供以下配置：

   • 向量字段名称 - 提供字段的名称（例如 embeddings）。

   • 引擎 - 用于搜索的向量引擎。选择 faiss。

   • 维度 – 向量中的维度数。请参阅下表确定向量应包含的维度数：

     模型	Dimensions
     Titan G1 嵌入式-文本	1,536
     Titan V2 嵌入-文本	1024
     Cohere Embed English	1024
     Cohere Embed 多语言	1024

   • 距离指标 – 用于衡量向量之间相似性的指标。建议使用欧式距离。

7. 展开元数据管理部分并添加两个用于配置向量索引的字段，以存储知识库可通过向量检索的其他元数据。下表介绍了需要为每个字段指定的字段和值：

   字段描述	映射字段	数据类型	可筛选
   Amazon Bedrock 会对数据中的原始文本进行分块，然后将这些文本块存储在此字段中。	您选择的名称（例如 text）	字符串	True
   Amazon Bedrock 会将与知识库相关的元数据存储在此字段中。	您选择的名称（例如 bedrock-metadata）	字符串	False

8. 记下创建知识库时为向量索引名称、向量字段名称和元数据管理映射字段名称选择的名称。然后选择创建。

1. 按照使用 Aurora PostgreSQL 作为知识库中的步骤创建 Amazon Aurora 数据库（DB）集群、架构和表。创建表时，请使用以下列和数据类型对表进行配置。您可以使用自己喜欢的列名来代替下表中列出的列名。记下您选择的列名，以便在知识库设置期间提供这些名称。

   列名称	数据类型	知识库设置中的相应字段（控制台）	知识库设置中的相应字段 (API)	描述
   id	UUID（主键）	主键	primaryKeyField	包含每条记录的唯一标识符。
   嵌入	Vector	向量字段	vectorField	包含数据来源的向量嵌入。
   chunks	文本	文本字段	textField	包含来自数据来源的原始文本块。
   metadata	JSON	Bedrock 托管的元数据字段	metadataField	包含执行来源归因以及启用数据摄取和查询所需的元数据

2. （可选）如果您向文件添加了要筛选的元数据，则还必须为文件中的每个元数据属性创建一列，并指定数据类型（文本、数字或布尔值）。例如，如果数据来源中存在属性 genre，您应添加名为 genre 的列，并指定 text 作为数据类型。在数据摄取期间，这些列将被填入相应的属性值。

3. 按照使用 A mazon Aurora 进行 AWS Secrets Manager 密码管理中的步骤为您的 Aurora 数据库集群配置密钥和 AWS Secrets Manager。

4. 创建数据库集群并设置密钥后，记下以下信息。

   知识库设置中的字段（控制台）	知识库设置中的字段 (API)	描述
   Amazon Aurora 数据库集群 ARN	resourceArn	数据库集群的 ARN。
   数据库名称	databaseName	数据库的名称
   表名称	tableName	数据库集群中的表的名称
   键 ARN	credentialsSecretArn	您的数据库集群的 AWS Secrets Manager 密钥的 ARN

为你设置一个秘密 Pinecone configuration

1. 按照创建密钥中的步骤操作，将 AWS Secrets Manager 密钥设置为apiKey，将值设置为 API 密钥以访问您的 Pinecone 索引。

2. 要查找您的 API 密钥，请打开 Pinecone 控制台并选择 API 密钥。

3. 创建密钥后，请记下 KMS 密钥的 ARN。

4. 按照 解密包含知识库的矢量存储的 AWS Secrets Manager 密钥的权限 中的步骤，向您的服务角色授予解密 KMS 密钥 ARN 的权限。

5. 稍后，当您创建知识库时，需要在凭证密钥 ARN 字段中输入该 ARN。

为你设置一个秘密 Redis Enterprise Cloud configuration

1. 按照 Transport Layer Security (TLS) (传输层安全性协议（TLS）)中的步骤启用 TLS 以将您的数据库与 Amazon Bedrock 搭配使用。

2. 按照创建 AWS Secrets Manager 密钥中的步骤操作。使用您的相应值设置以下密钥 Redis Enterprise Cloud 秘密中的配置：

   • username— 访问您的用户名 Redis Enterprise Cloud 数据库。要查找您的用户名，请在 Redis 控制台中查看数据库的安全部分。

   • password— 访问您的密码 Redis Enterprise Cloud 数据库。要查找您的密码，请在 Redis 控制台中查看数据库的安全部分。

   • serverCertificate – 来自 Redis Cloud 证书颁发机构的证书的内容。按照下载证书中的步骤从 Redis 管理控制台下载服务器证书。

   • clientPrivateKey – 来自 Redis Cloud 证书颁发机构的证书的私钥。按照下载证书中的步骤从 Redis 管理控制台下载服务器证书。

   • clientCertificate – 来自 Redis Cloud 证书颁发机构的证书的公钥。按照下载证书中的步骤从 Redis 管理控制台下载服务器证书。

3. 创建密钥后，请记下它的 ARN。稍后，当您创建知识库时，需要在凭证密钥 ARN 字段中输入该 ARN。