Erstellen Sie schnell eine Aurora SQL Postgre-Wissensdatenbank für Amazon Bedrock

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Der Retrieval Augmented Generation (RAG) -Workflow von Amazon Bedrock stützt sich auf Vektordaten, die in einer Aurora SQL Postgre-Datenbank gespeichert sind, um den Inhaltsabruf zu ermöglichen. Bisher war die Einrichtung von Aurora Postgre SQL als Vektordatenspeicher für Bedrock Knowledge Bases ein mehrstufiger Prozess, der zahlreiche manuelle Aktionen auf verschiedenen Benutzeroberflächen erforderte. Dies machte es für Datenwissenschaftler und Entwickler schwierig, Aurora für ihre Bedrock-Projekte zu nutzen.

Um die Benutzererfahrung zu verbessern, AWS wurde eine neue CloudFormation basierte Schnellerstellungsoption entwickelt, die den Einrichtungsprozess vereinfacht. Mit Aurora Quick Create können Sie jetzt mit einem einzigen Klick einen vorkonfigurierten Aurora SQL Postgre-DB-Cluster als Vektorspeicher für Ihre Amazon Bedrock Knowledge Bases bereitstellen.

Unterstützte Regionen und Aurora Postgre-Versionen SQL

Die Aurora-Schnellerstellungsoption ist in allen AWS Regionen verfügbar, die Amazon Bedrock Knowledge Bases unterstützen. Standardmäßig wird ein Aurora SQL Postgre-DB-Cluster mit Version 15.7 erstellt. Weitere Informationen zu unterstützten Regionen finden Sie unter Unterstützte Modelle und Regionen für Amazon Bedrock Knowledge Bases.

Den Schnellerstellungsprozess verstehen

Der Quick Create-Prozess stellt automatisch die folgenden Ressourcen bereit, um eine Amazon Aurora SQL Postgre-Datenbank als Vektordatenspeicher für Ihre Bedrock Knowledge Base einzurichten:

Ein Aurora SQL Postgre-DB-Cluster in Ihrem Konto, konfiguriert mit Standardeinstellungen.

• ACUs(Aurora-Kapazitätseinheiten) sind auf einen Wert von 0 bis 16 eingestellt. Dadurch kann Ihr Vektorspeicher auf Null herunterskaliert werden, wenn er nicht verwendet wird, wodurch Rechenkosten eingespart werden. Das ACUs kann später in der RDS Amazon-Konsole angepasst werden.

• HNSWIndex (Hierarchical Navigable Small World), der die euklidische Entfernung als Ähnlichkeitsmaß für die in Aurora gespeicherten Bedrock-Vektoreinbettungen verwendet.

• Die DB-Instance ist eine serverlose v2-Instance.

• Der Cluster ist dem Standard VPC und den Subnetzen zugeordnet und die RDS Daten API sind aktiviert.

• Die Cluster-Admin-Anmeldeinformationen werden von AWS Secrets Manager verwaltet.

Neben den Standardeinstellungen sind die folgenden Einstellungen für Sie eingerichtet. Während Sie den Prozess durchlaufen, werden Ihnen Bildschirme angezeigt, in denen der Arbeitsablauf erklärt wird.

• Den Aurora-Cluster mit den erforderlichen Datenbankobjekten einrichten:

  • Erstellen Sie die pgvector-Erweiterung, das Schema, die Rolle und die Tabellen, die für die Bedrock Knowledge Base erforderlich sind.

  • Registrieren Sie einen Datenbankbenutzer mit eingeschränkten Rechten, damit Bedrock mit dem Cluster interagieren kann.

• Während des gesamten Ressourcenbereitstellungsprozesses wird ein Fortschrittsbanner angezeigt, mit dem Sie den Status der folgenden Unterereignisse verfolgen können:

  • Erstellung eines Aurora-Clusters

  • Den Aurora-Cluster säen

  • Erstellung einer Wissensdatenbank

  Das Banner bleibt sichtbar, bis die Wissensdatenbank vollständig erstellt ist, auch wenn Sie die Seite verlassen und zurückkehren.

• Sie können View details auf das Fortschrittsbanner klicken, um den Status der einzelnen Schritte zu sehen. Weitere Informationen zu Ereignissen bei der Erstellung der Wissensdatenbank erhalten Sie, wenn Sie CloudFormation auf den Link im Bildschirm „Details anzeigen“ klicken. Sobald der Vorgang abgeschlossen ist, ist Ihre neue Bedrock Knowledge Base einsatzbereit.

• Den Stapel IDs für alle schnell erstellten Ressourcen finden Sie in den Tags der Bedrock Knowledge Base, falls Sie darauf verweisen müssen.

Eine Bedrock Knowledge Base mit der Konfiguration für den neu bereitgestellten Aurora-Cluster, während der Vector Store erstellt wird.

Vorteile der Verwendung von Aurora Quick Create

• Der CloudFormation basierte Schnellerstellungsprozess reduziert die Zeit und Komplexität, die für die Verwendung von Aurora als Vektorspeicher erforderlich sind, erheblich.

• Aurora bietet hervorragende Leistung, Vektorskalierbarkeit und Kostenvorteile mit der Möglichkeit, ohne Rechenkosten zu skalieren, wenn es nicht verwendet wird.

• Der Schnellerstellungsprozess optimiert die end-to-end Benutzererfahrung und ermöglicht es Ihnen, Ihre Bedrock Knowledge Bases mit Aurora einfach zu erstellen und zu konfigurieren.

• Kunden können auf der CloudFormation Vorlage aufbauen, um die Bereitstellung mit ihren eigenen Konfigurationen anzupassen.

Einschränkungen des Aurora-Schnellerstellungsprozesses

• Mit der Aurora-Schnellerstellungsoption wird der DB-Cluster mit Standardkonfigurationen bereitgestellt. Diese Standardeinstellungen entsprechen jedoch möglicherweise nicht Ihren spezifischen Anforderungen oder Ihrem beabsichtigten Anwendungsfall. Quick Create bietet keine Optionen zum Ändern der Konfigurationen während des Bereitstellungsprozesses. Die Konfigurationen werden automatisch festgelegt, um die Bereitstellung zu optimieren. Wenn Sie die Aurora-DB-Cluster-Konfiguration anpassen müssen, können Sie dies nach der ersten Bereitstellung durch Quick Create in der RDS Amazon-Konsole tun.

• Der Quick Create Flow vereinfacht zwar den Einrichtungsprozess, die Erstellung des Aurora-DB-Clusters dauert jedoch immer noch etwa 10 Minuten, genau wie bei einer manuellen Bereitstellung. Dies ist auf den Zeitaufwand zurückzuführen, der für die Bereitstellung der Aurora-Infrastruktur benötigt wird.

• Die Schnellerstellungsoption ist für Experimente und eine schnelle Einrichtung konzipiert. Die mit Quick Create erstellten Ressourcen sind möglicherweise nicht für den Produktionseinsatz geeignet, und Sie können sie nicht direkt in eine Produktionsumgebung in Ihrer VPC Umgebung migrieren.