Bases de conhecimento do Amazon Bedrock - Amazon Bedrock

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Bases de conhecimento do Amazon Bedrock

As bases de conhecimento do Amazon Bedrock oferecem a capacidade de reunir fontes de dados em um repositório de informações. Com as bases de conhecimento, você pode criar facilmente uma aplicação que aproveita a geração aumentada de recuperação (RAG), uma técnica na qual a recuperação de informações de fontes de dados aumenta a geração de respostas do modelo. Depois de configurada, você pode aproveitar uma base de conhecimento conforme descrito a seguir.

  • Configure seu aplicativo RAG para usar a RetrieveAndGenerateAPI para consultar sua base de conhecimento e gerar respostas a partir das informações que ela recupera.

  • Carregue seu documento e configure o RAG para consultar sua base de conhecimento e gerar respostas sobre o documento que você carregou. O documento é excluído após a conclusão da análise e não é armazenado na base de conhecimento.

  • Associe a base de conhecimento a um agente (consulte Agentes para Amazon Bedrock para obter mais informações) para adicionar o recurso de RAG ao agente, ajudando-o a raciocinar sobre as etapas que ele pode seguir para ajudar os usuários finais.

  • Crie um fluxo de orquestração personalizado na aplicação usando a API Retrieve para recuperar informações diretamente da base de conhecimento.

Uma base de conhecimento pode ser usada não apenas para responder às consultas dos usuários e analisar documentos, mas também para aumentar as solicitações fornecidas aos modelos básicos, fornecendo contexto às solicitações. As respostas da base de conhecimento também acompanham citações, para que os usuários possam encontrar mais informações pesquisando o texto exato no qual a resposta se baseia e também verificar se a resposta faz sentido e está factualmente correta.

Execute as etapas a seguir para configurar e usar uma base de conhecimento.

  1. Reúna documentos de origem para adicionar à sua base de conhecimento.

  2. (Opcional) Crie um arquivo de metadados para cada documento de origem para permitir a filtragem dos resultados durante a consulta à base de conhecimento.

  3. Faça upload dos dados para o bucket do Amazon S3.

  4. (Opcional) Configure um índice vetorial em um armazenamento de vetores compatível para indexar seus dados. Você pode pular essa etapa se planeja usar o console Amazon Bedrock para criar um banco de dados vetorial Amazon OpenSearch Serverless para você.

  5. Crie e configure sua base de conhecimento.

  6. Ingira os dados gerando incorporações com um modelo de base e armazenando-as em um armazenamento de vetores compatível.

  7. Configure a aplicação ou o agente para consultar a base de conhecimento e retornar respostas aumentadas.

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