Amazon Bedrock Bilgi Tabanları

Altyapı modellerini (FM) güncel ve tescilli bilgilerle donatmak için kuruluşlar, şirket veri kaynaklarından veri alan ve daha alakalı ve doğru yanıtlar sağlamak amacıyla istemi zenginleştiren bir teknik olan Retrieval Augmented Generation'ı (RAG) kullanır. Amazon Bedrock için Bilgi Tabanları, veri kaynaklarına özel entegrasyonlar oluşturmak ve veri akışlarını yönetmek zorunda kalmadan alımdan geri almaya ve istem artırmaya kadar tüm RAG iş akışını uygulamanıza yardımcı olan tam olarak yönetilen bir özelliktir. Alternatif olarak, bir vektör veri tabanı oluşturmadan soru sorabilir ve tek bir belgeden verileri özetleyebilirsiniz. Ayrıca, uygulamanızın çok sıralı konuşmaları kolayca destekleyebilmesi için Oturum bağlam yönetimine yerleşik olarak da sahip olabilirsiniz.

Amazon Simple Storage Service'te (Amazon S3) verilerinizin konumuna işaret ettiğinizde Amazon Bedrock İçin Bilgi Tabanları; belgeleri birden fazla kaynaktan otomatik olarak alır, metin bloklarına böler, metni yerleştirmelere dönüştürür ve yerleştirmeleri vektör veri tabanınızda depolar. Mevcut bir vektör veri tabanınız yoksa Amazon Bedrock sizin için bir Amazon OpenSearch Sunucusuz vektör deposu oluşturur. Amazon Aurora ve MongoDB desteğiyle Amazon OpenSearch Sunucusuz, Pinecone ve Redis Enterprise Cloud dahil olmak üzere desteklenen veri tabanlarından birinde mevcut bir vektör deposunu da belirtebilirsiniz.

Bilgi tabanlarından bir kullanıcı sorgusuyla ilgili sonuçları almak için Retrieve API'sini kullanabilirsiniz. RetrieveAndGenerate API'si, altyapı modeli istemini artırmak ve yanıtı döndürmek için alınan sonuçları doğrudan kullanarak bir adım daha ileri gider. Temsilcilere bağlamsal bilgiler sağlamak için Amazon Bedrock için Temsilcileri'ne bilgi tabanları da ekleyebilirsiniz.

Amazon Bedrock İçin Bilgi Tabanları'ndan alınan tüm bilgiler, şeffaflığı artırmak ve halüsinasyonları en aza indirmek için alıntılarla sağlanır.