Bases de conocimiento de Amazon Bedrock - Amazon Bedrock

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Bases de conocimiento de Amazon Bedrock

Las bases de conocimiento de Amazon Bedrock le permiten acumular fuentes de datos en un repositorio de información. Con las bases de conocimiento, puede compilar fácilmente una aplicación que aproveche la generación aumentada de recuperación (RAG), una técnica en la que la recuperación de información desde los orígenes de datos aumenta la generación de respuestas del modelo. Una vez configurada, puede aprovechar una base de conocimientos de las siguientes maneras.

  • Configure su aplicación RAG para que utilice la RetrieveAndGenerateAPI para consultar su base de conocimientos y generar respuestas a partir de la información que recupera.

  • Cargue el documento y configure el RAG para consultar su base de conocimientos y generar respuestas sobre el documento que ha cargado. El documento se elimina al finalizar el análisis y no se almacena en la base de conocimientos.

  • Asocie su base de conocimientos a un agente (para obtener más información, consulte Agentes para Amazon Bedrock) para agregar la capacidad de RAG al agente, ayudándole a analizar las medidas que puede tomar para ayudar a los usuarios finales.

  • Cree un flujo de orquestación personalizado en su aplicación mediante la API Retrieve para recuperar información directamente de la base de conocimientos.

Una base de conocimientos se puede utilizar no solo para responder a las consultas de los usuarios y analizar documentos, sino también para ampliar las solicitudes que se proporcionan a los modelos básicos al proporcionarles un contexto. Las respuestas de la base de conocimientos también vienen acompañadas de citas, de forma que los usuarios pueden encontrar más información consultando el texto exacto en el que se basa una respuesta y comprobar también que la respuesta tenga sentido y sea correcta desde el punto de vista fáctico.

Para configurar y usar la base de conocimientos, siga los pasos que se indican a continuación.

  1. Reúna los documentos fuente para añadirlos a su base de conocimientos.

  2. (Opcional) Cree un archivo de metadatos para cada documento fuente para poder filtrar los resultados durante la consulta a la base de conocimientos.

  3. Cargue sus datos en su bucket de Amazon S3.

  4. (Opcional) Configure un índice vectorial en un almacén vectorial compatible para indexar los datos. Puede omitir este paso si piensa utilizar la consola Amazon Bedrock para crear una base de datos vectorial Amazon OpenSearch Serverless para usted.

  5. Cree y configure su base de conocimientos.

  6. Ingiera sus datos generando incrustaciones con un modelo fundacional y almacenándolas en un almacén vectorial compatible.

  7. Configure su aplicación o agente para consultar la base de conocimientos y obtener respuestas aumentadas.

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