在 Amazon Bedrock 知識庫中建立知識庫

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在 Amazon Bedrock 知識庫中建立知識庫 - Amazon Bedrock

Amazon Bedrock 知識庫可讓您將專屬資訊整合到生成式 AI 應用程式，以建立擷取增強產生 (RAG) 解決方案。知識庫會搜尋您的資料，以尋找最有用的資訊，並可用來回答自然語言問題。

注意

您無法使用根使用者建立知識庫。請先使用 IAM使用者登入，再開始這些步驟。

當您建立知識庫時，您可以設定知識庫的組態和許可、選擇要連接的資料來源、將資料轉換為內嵌的內嵌模型，以及將向量內嵌保留在其中的向量存放區。選擇您偏好方法的索引標籤，然後遵循下列步驟：

Console

設定知識庫的組態和許可

AWS Management Console 使用IAM具有 Amazon Bedrock 許可的角色登入，並在開啟 Amazon Bedrock 主控台https://console.aws.amazon.com/bedrock/。
在左側導覽窗格中，選擇知識庫。
在知識庫區段中，選取建立按鈕。
（選用）變更預設名稱並提供知識庫的描述。
選擇提供 Amazon Bedrock 存取其他必要 AWS 服務許可的 AWS Identity and Access Management (IAM) 角色。您可以讓 Amazon Bedrock 建立服務角色，或選擇您已建立的自訂角色。
選擇資料來源以連接您的知識庫。
（選用）將標籤新增至您的知識庫。如需詳細資訊，請參閱標記 Amazon Bedrock 資源。
（選用）設定服務，為您的知識庫交付活動日誌。
前往下一節，並遵循中的步驟將資料來源連接至您的知識庫來設定資料來源。
選擇內嵌模型，將您的資料轉換為向量內嵌。
（選用）展開其他組態區段以查看下列組態選項（並非所有模型都支援所有組態）：
- 內嵌類型 – 是否要將資料轉換為浮點 (float32) 向量內嵌（更精確但更昂貴）或二進位向量內嵌（更不精確但成本更低）。若要了解哪些內嵌模型支援二進位向量，請參閱支援的內嵌模型。
- 向量維度 – 較高的值可提高準確度，但會增加成本和延遲。
選擇向量存放區以存放將用於查詢的向量內嵌。您有下列選項：
- 快速建立新的向量存放區 – 選擇其中一個可供 Amazon Bedrock 建立的向量存放區。
  - Amazon OpenSearch Serverless – Amazon Bedrock 知識庫會建立 Amazon OpenSearch Serverless 向量搜尋集合和索引，並使用必要欄位進行設定。
  - Amazon Aurora PostgreSQL Serverless – Amazon Bedrock 會設定 Amazon Aurora PostgreSQL Serverless 向量存放區。此程序會從 Amazon S3 儲存貯體取得非結構化文字資料，將其轉換為文字區塊和向量，然後將其存放在 PostgreSQL 資料庫中。如需詳細資訊，請參閱快速建立 Amazon Bedrock 的 Aurora PostgreSQL 知識庫。
  - Amazon Neptune Analytics – Amazon Bedrock 使用擷取增強產生 (RAG) 技術與圖形結合，以增強生成 AI 應用程式，讓最終使用者可以取得更準確且全面的回應。
- 選擇您建立的向量存放區 – 選取支援的向量存放區，並在向量索引中識別向量欄位名稱和中繼資料欄位名稱。如需詳細資訊，請參閱適用於知識庫之自有向量存放區的先決條件。
  
  注意
  如果您的資料來源是 Confluence、Microsoft SharePoint或 Salesforce 執行個體，則唯一支援的向量存放區服務是 Amazon OpenSearch Serverless。
如果您的資料來源包含映像，請指定 Amazon S3，URI以存放剖析器將從資料擷取的映像。可在查詢期間傳回映像。

注意
多模式資料僅支援 Amazon S3 和自訂資料來源。
檢查知識庫的詳細資訊。您可以在繼續和建立知識庫之前編輯任何區段。

注意
建立知識庫所需的時間取決於您的特定組態。建立知識庫完成後，知識庫的狀態會變更為就緒或可用狀態。
一旦知識庫準備就緒且可用，請第一次同步資料來源，並隨時將內容保持在最新狀態。在主控台中選取您的知識庫，然後在資料來源概觀區段中選取同步。

API

若要建立知識庫，請使用 Amazon Bedrock 建置時間端點的代理程式傳送CreateKnowledgeBase請求。

注意

如果您要連線到非結構化資料來源，且偏好讓 Amazon Bedrock 在 Amazon OpenSearch Service 中為您建立和管理向量存放區，請使用主控台。如需詳細資訊，請參閱在 Amazon Bedrock 知識庫中建立知識庫。

下列是必要欄位：

欄位	基本描述
name	知識庫的名稱
roleArn	知識庫服務角色ARN的。
knowledgeBaseConfiguration	包含知識庫的組態。請參閱以下詳細資訊。
storageConfiguration	（只有在您連線到非結構化資料來源時才需要）。包含您選擇的資料來源服務的組態。

在中knowledgeBaseConfiguration，指定您計劃將知識庫連接到的資料來源type的，然後指定要使用的內嵌模型ARN的和組態。如需詳細資訊，請參閱 VectorKnowledgeBaseConfiguration。您可以指定下列類型：

VECTOR – 用於非結構化資料來源。指定要使用ARN的內嵌模型的和組態。如需詳細資訊，請參閱VectorKnowledgeBaseConfiguration。
STRUCTURED – 適用於結構化資料存放區。指定要使用的結構化資料存放區的類型，以及該資料存放區的組態。

下列欄位為選用：

欄位	使用案例
description	知識庫的描述。
clientToken	為確保API請求僅完成一次。如需詳細資訊，請參閱確保等冪。
標籤	將標籤與流程建立關聯。如需詳細資訊，請參閱標記 Amazon Bedrock 資源。

knowledgeBaseConfiguration 欄位會映射至KnowledgeBaseConfiguration物件。在其中，VECTOR在 type 欄位中指定。在中VectorKnowledgeBaseConfiguration，指定要使用ARN的內嵌模型的及其組態。

storageConfiguration 欄位會映射至StorageConfiguration物件。在其中，在 type 欄位中指定您計劃連接的向量存放區，並包含與該向量存放區對應的欄位。如需您需要提供的資訊StorageConfiguration詳細資訊，請參閱中的每個向量存放區組態類型。

anchor anchor

設定知識庫的組態和許可

AWS Management Console 使用IAM具有 Amazon Bedrock 許可的角色登入，並在開啟 Amazon Bedrock 主控台https://console.aws.amazon.com/bedrock/。
在左側導覽窗格中，選擇知識庫。
在知識庫區段中，選取建立按鈕。
（選用）變更預設名稱並提供知識庫的描述。
選擇提供 Amazon Bedrock 存取其他必要 AWS 服務許可的 AWS Identity and Access Management (IAM) 角色。您可以讓 Amazon Bedrock 建立服務角色，或選擇您已建立的自訂角色。
選擇資料來源以連接您的知識庫。
（選用）將標籤新增至您的知識庫。如需詳細資訊，請參閱標記 Amazon Bedrock 資源。
（選用）設定服務，為您的知識庫交付活動日誌。
前往下一節，並遵循中的步驟將資料來源連接至您的知識庫來設定資料來源。
選擇內嵌模型，將您的資料轉換為向量內嵌。
（選用）展開其他組態區段以查看下列組態選項（並非所有模型都支援所有組態）：
- 內嵌類型 – 是否要將資料轉換為浮點 (float32) 向量內嵌（更精確但更昂貴）或二進位向量內嵌（更不精確但成本更低）。若要了解哪些內嵌模型支援二進位向量，請參閱支援的內嵌模型。
- 向量維度 – 較高的值可提高準確度，但會增加成本和延遲。
選擇向量存放區以存放將用於查詢的向量內嵌。您有下列選項：
- 快速建立新的向量存放區 – 選擇其中一個可供 Amazon Bedrock 建立的向量存放區。
  - Amazon OpenSearch Serverless – Amazon Bedrock 知識庫會建立 Amazon OpenSearch Serverless 向量搜尋集合和索引，並使用必要欄位進行設定。
  - Amazon Aurora PostgreSQL Serverless – Amazon Bedrock 會設定 Amazon Aurora PostgreSQL Serverless 向量存放區。此程序會從 Amazon S3 儲存貯體取得非結構化文字資料，將其轉換為文字區塊和向量，然後將其存放在 PostgreSQL 資料庫中。如需詳細資訊，請參閱快速建立 Amazon Bedrock 的 Aurora PostgreSQL 知識庫。
  - Amazon Neptune Analytics – Amazon Bedrock 使用擷取增強產生 (RAG) 技術與圖形結合，以增強生成 AI 應用程式，讓最終使用者可以取得更準確且全面的回應。
- 選擇您建立的向量存放區 – 選取支援的向量存放區，並在向量索引中識別向量欄位名稱和中繼資料欄位名稱。如需詳細資訊，請參閱適用於知識庫之自有向量存放區的先決條件。
  
  注意
  如果您的資料來源是 Confluence、Microsoft SharePoint或 Salesforce 執行個體，則唯一支援的向量存放區服務是 Amazon OpenSearch Serverless。
如果您的資料來源包含映像，請指定 Amazon S3，URI以存放剖析器將從資料擷取的映像。可在查詢期間傳回映像。

注意
多模式資料僅支援 Amazon S3 和自訂資料來源。
檢查知識庫的詳細資訊。您可以在繼續和建立知識庫之前編輯任何區段。

注意
建立知識庫所需的時間取決於您的特定組態。建立知識庫完成後，知識庫的狀態會變更為就緒或可用狀態。
一旦知識庫準備就緒且可用，請第一次同步資料來源，並隨時將內容保持在最新狀態。在主控台中選取您的知識庫，然後在資料來源概觀區段中選取同步。

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文件慣用形式

使用您自己的向量存放區的先決條件

連接資料來源

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自訂 Cookie 偏好設定

必要

效能

功能

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