Базы знаний для Amazon Bedrock

Чтобы снабдить базовые модели (ФМ) актуальной и конфиденциальной информацией, организации используют технологию Retrieval Augmented Generation (RAG), которая получает данные из источников данных компании и обогащает их, чтобы обеспечить более релевантные и точные ответы. Базы знаний для Amazon Bedrock — это полностью управляемая функция, которая помогает реализовать весь рабочий процесс RAG от получения до извлечения и быстрого дополнения без необходимости создавать собственные интеграции с источниками данных и управлять потоками данных. Кроме того, можно задавать вопросы и обобщать данные из одного документа, не создавая векторную базу данных. Вы также можете встроить управление контекстом сеанса, что позволит вашему приложению легко поддерживать различные варианты ведения диалога.

Просто укажите местоположение ваших данных в Amazon S3, и базы знаний для Amazon Bedrock автоматически выберут документы из нескольких источников, разделят их на блоки текста, преобразуют текст во вложения и сохранят вложения в векторной базе данных. Если у вас нет векторной базы данных, Amazon Bedrock создаст для вас векторное хранилище в бессерверном Amazon OpenSearch. Можно также указать существующее векторное хранилище в одной из поддерживаемых баз данных, включая бессерверный Amazon OpenSearch, Pinecone и Redis Enterprise Cloud, с поддержкой Amazon Aurora и MongoDB.

Retrieve API можно использовать для получения актуальных результатов пользовательского запроса из баз знаний. RetrieveAndGenerate API обладает расширенной функциональностью, напрямую используя полученные результаты для дополнения подсказки базовой модели и возврата ответа. Можно также добавить базы знаний в агенты для Amazon Bedrock, чтобы предоставлять операторам контекстную информацию.

Вся информация, полученная из баз знаний для Amazon Bedrock, снабжена ссылками для повышения прозрачности и минимизации галлюцинаций.