Basi di conoscenza per Amazon Bedrock - Amazon Bedrock

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Basi di conoscenza per Amazon Bedrock

Le basi di conoscenza per Amazon Bedrock ti offrono la possibilità di accumulare fonti di dati in un repository di informazioni. Con le knowledge base, puoi creare facilmente un'applicazione che sfrutti la Retrieval Augmented Generation (RAG), una tecnica in cui il recupero di informazioni da origini dati aumenta la generazione di risposte del modello. Una volta configurata, è possibile sfruttare una knowledge base nei seguenti modi:

  • Configura la tua applicazione RAG per utilizzare l'RetrieveAndGenerateAPI per interrogare la tua knowledge base e generare risposte a partire dalle informazioni recuperate.

  • Carica il documento e configura RAG per interrogare la tua knowledge base e generare risposte sul documento che hai caricato. Il documento viene eliminato al termine dell'analisi e non viene archiviato nella knowledge base.

  • Associare la knowledge base a un agente (per ulteriori informazioni, consulta Agenti per Amazon Bedrock) per aggiungere funzionalità RAG all'agente aiutandolo a comprendere i passaggi che può intraprendere per aiutare gli utenti finali.

  • Creare un flusso di orchestrazione personalizzato nell'applicazione utilizzando l'API Retrieve per recuperare le informazioni direttamente dalla knowledge base.

Una knowledge base può essere utilizzata non solo per rispondere alle domande degli utenti e analizzare i documenti, ma anche per ampliare i prompt forniti ai modelli di base fornendo un contesto al prompt. Le risposte della knowledge base sono inoltre accompagnate da citazioni, in modo che gli utenti possano trovare ulteriori informazioni cercando il testo esatto su cui si basa una risposta e verificare, inoltre, che la risposta abbia senso e sia effettivamente corretta.

Per configurare e utilizzare la knowledge base, attieniti alla procedura seguente.

  1. Raccogli i documenti sorgente da aggiungere alla tua knowledge base.

  2. (Facoltativo) Crea un file di metadati per ogni documento di origine per consentire il filtraggio dei risultati durante le interrogazioni della knowledge base.

  3. Carica i dati in un bucket Amazon S3.

  4. (Facoltativo) Imposta un indice vettoriale in un archivio vettoriale supportato per indicizzare i dati. Puoi saltare questo passaggio se prevedi di utilizzare la console Amazon Bedrock per creare un database vettoriale Amazon OpenSearch Serverless per te.

  5. Crea e configura la tua knowledge base.

  6. Inserisci i tuoi dati generando incorporamenti con un modello di fondazione e archiviandoli in un archivio vettoriale supportato.

  7. Configura l'applicazione o l'agente per interrogare la knowledge base e restituire risposte aumentate.

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