Wissensdatenbanken für Amazon Bedrock - Amazon Bedrock

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Wissensdatenbanken für Amazon Bedrock

Wissensdatenbanken für Amazon Bedrock ermöglichen es Ihnen, proprietäre Informationen in Ihre generativen KI-Anwendungen zu integrieren. Mithilfe der Retrieval Augment Generation (RAG) -Technik durchsucht eine Wissensdatenbank Ihre Daten nach den nützlichsten Informationen und verwendet sie dann, um Fragen in natürlicher Sprache zu beantworten. Nach der Einrichtung können Sie eine Wissensdatenbank auf folgende Weise nutzen:

  • Konfigurieren Sie Ihre RAG-Anwendung so, dass sie die RetrieveAndGenerateAPI verwendet, um Ihre Wissensdatenbank abzufragen und Antworten aus den abgerufenen Informationen zu generieren. Sie können auch die Retrieve-API aufrufen, um Ihre Wissensdatenbank mit Informationen abzufragen, die direkt aus der Wissensdatenbank abgerufen wurden.

  • Weisen Sie Ihre Wissensdatenbank einem Agenten zu (weitere Informationen finden Sie unter Agents für Amazon Bedrock), um dem Agenten RAG-Funktionen hinzuzufügen um ihm somit zu helfen, Schritte zu durchdenken, die er für Endbenutzern ergreifen kann.

Eine Wissensdatenbank kann nicht nur verwendet werden, um Benutzeranfragen zu beantworten und Dokumente zu analysieren, sondern auch, um die für Foundation-Modelle bereitgestellten Eingabeaufforderungen zu erweitern, indem der Aufforderung Kontext zur Verfügung gestellt wird. Bei der Beantwortung von Benutzeranfragen behält die Wissensdatenbank den Konversationskontext bei. Die Wissensdatenbank begründet Antworten auch mit Quellenangaben, sodass Benutzer weitere Informationen finden können, indem sie den genauen Text, auf dem eine Antwort basiert, nachschlagen und auch überprüfen, ob die Antwort sinnvoll und sachlich korrekt ist.

Führen Sie die folgenden Schritte aus, um Ihre Wissensdatenbank einzurichten und zu nutzen.

  1. Sammeln Sie Quelldokumente, um sie Ihrer Wissensdatenbank hinzuzufügen.

  2. Speichern Sie Ihre Quelldokumente in einer unterstützten Datenquelle und konfigurieren Sie die Verbindungsinformationen, um eine Verbindung zu Ihren Daten herzustellen und sie zu crawlen.

  3. (Optional, wenn Sie Amazon S3 zum Speichern Ihrer Quelldokumente verwenden) Erstellen Sie für jedes Quelldokument eine Metadatendatei, um die Ergebnisse bei der Wissensdatenbank-Abfrage filtern zu können.

  4. (Optional) Richten Sie einen Vektorindex in einem unterstützten Vektorspeicher ein, um Ihre Daten zu indizieren. Sie können die Amazon Bedrock-Konsole verwenden, um eine Amazon OpenSearch Serverless-Vektordatenbank für Sie zu erstellen.

  5. Erstellen und konfigurieren Sie Ihre Wissensdatenbank.

  6. Erfassen Sie Ihre Daten, indem Sie es Wissensdatenbanken ermöglichen, Einbettungen mit einem Einbettungsmodell zu generieren und diese in einem unterstützten Vektorspeicher zu speichern.

  7. Richten Sie Ihre Anwendung oder Ihren Agenten so ein, dass er die Wissensdatenbank abfragt und erweiterte Antworten zurückgibt.

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