Bases de connaissances pour Amazon Bedrock
Grâce aux bases de connaissances pour Amazon Bedrock, vous pouvez fournir aux FM et aux agents des informations contextuelles issues des sources de données privées de votre entreprise pour la RAG afin de donner des réponses plus pertinentes, plus précises et plus personnalisées.Support entièrement géré pour un flux de travail RAG de bout en bout
Pour fournir aux modèles de fondation (FM) des informations exclusives et à jour, les organisations utilisent la génération augmentée de récupération (RAG), une technique qui permet d’extraire les données des sources de données de l’entreprise et d’enrichir les invites afin de générer des réponses plus pertinentes et plus précises. Les bases de connaissances pour Amazon Bedrock sont une fonctionnalité entièrement gérée qui vous aide à mettre en œuvre l'intégralité du flux de travail RAG, de l'ingestion à la récupération et à l'augmentation rapide, sans avoir à créer d'intégrations personnalisées aux sources de données et à gérer les flux de données. Vous pouvez également poser des questions et résumer les données d’un seul document, sans créer de base de données vectorielles. Vous pouvez aussi bénéficier de la gestion intégrée du contexte de session, de sorte que votre application peut facilement prendre en charge les conversations à plusieurs tours.
Connectez en toute sécurité les FM et les agents aux sources de données
Pointez vers l’emplacement de vos données dans Amazon Simple Storage Service (Amazon S3) pour que les bases de connaissance pour Amazon Bedrock récupèrent automatiquement les documents provenant de sources multiples, les divisent en blocs de texte, convertissent le texte en intégrations et stockent les intégrations dans votre base de données vectorielles. Si vous ne possédez pas de base de données vectorielles existante, Amazon Bedrock crée pour vous un magasin vectoriel Amazon OpenSearch sans serveur. Vous pouvez également spécifier un magasin vectoriel existant dans l’une des bases de données prises en charge, notamment Amazon OpenSearch sans serveur, Pinecone et Redis Enterprise Cloud, avec la prise en charge d’Amazon Aurora et de MongoDB.
Récupérez facilement les données pertinentes et augmentez les invites
Vous pouvez utiliser l'API Retrieve pour récupérer des résultats pertinents pour une requête utilisateur à partir de bases de connaissances. L'API RetrieveAndGenerate va encore plus loin en utilisant directement les résultats récupérés pour augmenter l'invite FM et renvoyer la réponse. Vous pouvez également ajouter des bases de connaissances aux agents pour Amazon Bedrock afin de fournir des informations contextuelles aux agents.
Fournir l'attribution de la source
Toutes les informations extraites des bases de connaissances pour Amazon Bedrock sont accompagnées de citations afin d'améliorer la transparence et de minimiser les hallucinations.
