Les traductions sont fournies par des outils de traduction automatique. En cas de conflit entre le contenu d'une traduction et celui de la version originale en anglais, la version anglaise prévaudra. # Récupération de données et génération de réponses basées sur l’IA avec Amazon Bedrock Knowledge Bases Bien que les modèles de fondation aient des connaissances générales, vous pouvez encore améliorer leurs réponses à l’aide de la génération à enrichissement contextuel (RAG). RAG est une technique qui améliore la pertinence et la précision des réponses générées à l’aide d’informations provenant de sources de données. Avec Amazon Bedrock Knowledge Bases, vous pouvez intégrer des informations propriétaires à vos applications d’IA générative. Lorsqu’une requête est effectuée, une base de connaissances recherche dans vos données les informations pertinentes pour y répondre. Les informations récupérées permettent ensuite d’améliorer les réponses générées. Les bases de connaissances Amazon Bedrock aident à créer des applications d'intelligence artificielle agentiques sécurisées de niveau professionnel en tirant parti de la récupération sécurisée sur des ensembles de données à grande échelle. Amazon Bedrock Knowledge Bases propose deux types de bases de connaissances : + **Base de connaissances gérée** — Amazon Bedrock gère l'infrastructure sous-jacente d'ingestion, d'indexation, de stockage et de récupération des données afin que vous puissiez vous concentrer sur la logique de votre application et de votre agent. La base de connaissances gérée offre des fonctionnalités avancées, notamment l'ingestion de données multimodales, l'auto-scaling du stockage, la récupération agentique pour le raisonnement multi-sauts, etc., tout en continuant à proposer des personnalisations clés afin que vous puissiez adapter les agents à votre cas d'utilisation. Vous connectez vos sources de données et Amazon Bedrock gère par défaut l'intégration, le reclassement et le raisonnement à l'aide de modèles gérés par des services (avec la possibilité de choisir vos propres modèles). Managed Knowledge Base s'intègre nativement à AgentCore Gateway afin que n'importe quel framework d' MCP-compatible agents puisse découvrir et invoquer votre base de connaissances en tant qu'outil sans code personnalisé. Managed Knowledge propose des connecteurs pour Amazon S3, Confluence SharePoint, Google Drive et Web Crawler OneDrive, ainsi qu'un filtrage des autorisations au niveau du document à l'aide de listes de contrôle d'accès (sauf pour Web Crawler) au moment de la récupération. La fonction d'analyse intelligente sélectionne automatiquement la stratégie d'analyse par type de document, y compris les fichiers PDF, PPTX, DOCX, les documents contenant des éléments visuels intégrés, les fichiers audio, vidéo et les documents numérisés. Agentic Retrieval prend en charge le raisonnement par sauts multiples, décompose les requêtes complexes en sous-requêtes, effectue des recherches itératives dans plusieurs bases de connaissances et évalue le caractère suffisant des réponses. L'intégration native à AgentCore Observability offre une surveillance intégrée, des traces de récupération, des traces agentiques et des métriques par base de connaissances. + **Self-managed Base de connaissances** — Cela vous permet de configurer et de gérer votre propre pipeline RAG, y compris le magasin vectoriel (tel qu'Amazon OpenSearch Serverless, Amazon Aurora et Amazon Neptune), et d'avoir un contrôle total sur les configurations d'ingestion, d'analyse, d'indexation et de stockage des données. Vous devrez configurer et gérer l'infrastructure et les configurations associées, telles que l'analyse des données multimodales. Notez que plusieurs fonctionnalités telles que les connecteurs tiers, les autorisations au niveau des documents et l'intégration native de AgentCore Gateway ne sont disponibles que pour les bases de connaissances gérées. Avec Amazon Bedrock Knowledge Bases, vous pouvez effectuer les actions suivantes : + Répondez aux requêtes utilisateur en renvoyant des informations pertinentes provenant de sources de données. + Générez une réponse précise et pertinente aux requêtes utilisateur à l’aide des informations récupérées à partir de sources de données. + Améliorez vos propres invites en y introduisant les informations pertinentes renvoyées. + Incluez des citations dans la réponse générée afin que la source de données d’origine puisse être référencée et que l’exactitude puisse être vérifiée. + Incluez des documents contenant de nombreuses ressources visuelles, à partir desquels des images peuvent être extraites et récupérées en réponse à des requêtes. Si vous générez une réponse basée sur les données récupérées, le modèle peut fournir des insights supplémentaires basés sur ces images. + Effectuez des recherches à l'aide d'images pour trouver du contenu visuellement similaire, ou combinez du texte et des images dans des requêtes pour obtenir des résultats plus précis à l'aide de modèles d'intégration multimodaux. + Influencez les résultats récupérés à partir de votre source de données à l’aide de modèles de reclassement. **Topics** + [Fonctionnement des bases de connaissances](kb-how-it-works.md) + [Modèles et régions pris en charge](knowledge-base-supported.md) + [Discussion avec votre document sans aucune configuration](knowledge-base-chatdoc.md) + [Configuration d’autorisations de création et de gestion de bases de connaissances](knowledge-base-prereq-permissions-general.md) + [Créez une base de connaissances gérée](kb-build-managed.md) + [Créez une base de connaissances avec des magasins de vecteurs](knowledge-base-build.md) + [Création d’une base de connaissances en la connectant à un magasin de données structuré](knowledge-base-build-structured.md) + [Création d’une base de connaissances avec un index GenAI Amazon Kendra](knowledge-base-build-kendra-genai-index.md) + [Création d’une base de connaissances avec des graphiques d’analytique Amazon Neptune](knowledge-base-build-graphs.md) + [Test de votre base de connaissances avec des requêtes et des réponses](knowledge-base-test.md) + [Déploiement de votre base de connaissances pour votre application](knowledge-base-deploy.md) + [Affichage d’informations sur une base de connaissances](kb-info.md) + [Modification d’une base de connaissances](kb-update.md) + [Suppression d’une base de connaissances](kb-delete.md)