Publicado en: Sep 13, 2023
Hoy anunciamos una versión preliminar de la base de conocimientos de Amazon Bedrock, que le permite conectar los orígenes de datos privados de su organización con los modelos fundacionales (FM) para permitir la generación aumentada de recuperación en sus aplicaciones de IA generativa a fin de ofrecer respuestas de los FM más relevantes y contextuales.
Para casos de uso, como la respuesta a preguntas sobre los datos privados de una organización, los clientes suelen utilizar una técnica llamada generación aumentada de recuperación (RAG), que consiste en pasar la consulta de un usuario final para buscar en los orígenes de datos internos del cliente y recuperar el texto relevante. Para recuperar información semánticamente precisa de la búsqueda, los clientes primero convierten su corpus de datos en incrustaciones (o vectores) mediante un FM de conversión de texto a incrustaciones y los almacenan en una base de datos vectorial. En la actualidad, los clientes realizan varios pasos indiferenciados para implementar RAG. La base de conocimientos de Amazon Bedrock evita la necesidad de integrar diferentes sistemas. Los desarrolladores pueden especificar la ubicación de sus documentos, como un bucket de Amazon S3, y Bedrock gestionará tanto el flujo de trabajo de ingesta (búsqueda de documentos, fragmentación, creación de incrustaciones y almacenamiento en una base de datos vectorial) como la orquestación de la versión ejecutable (creación de incrustaciones para la consulta del usuario final, búsqueda de fragmentos relevantes de la base de datos vectorial y traspaso de estos a un FM). Los clientes pueden elegir entre una variedad de bases de datos vectoriales, incluido el motor vectorial para Amazon OpenSearch sin servidor, Pinecone y Redis Enterprise Cloud.
La base de conocimientos de Amazon Bedrock está disponible actualmente en versión preliminar para todos los clientes que tienen acceso a los agentes de Amazon Bedrock. Para obtener más información, consulte la entrada del blog de la Base de conocimientos de Amazon Bedrock y la página de detalles del producto Amazon Bedrock.