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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：
設定知識庫的組態和許可
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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/
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在左側導覽窗格中，選擇知識庫。
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在知識庫區段中，選取建立按鈕。
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（選用） 變更預設名稱並提供知識庫的描述。
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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。
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選擇資料來源以連接您的知識庫。
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（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。
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（選用） 設定 服務，為您的知識庫交付活動日誌。
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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。
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選擇內嵌模型，將您的資料轉換為向量內嵌。
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（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）：
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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。
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向量維度 – 較高的值可提高準確度，但會增加成本和延遲。
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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：
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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。
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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。
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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。
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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。
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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。
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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。
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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。
