Publicado en: Mar 29, 2024
Nos complace anunciar que las bases de conocimiento de Amazon Bedrock ahora le permiten crear solicitudes personalizadas para tener un mayor control sobre la personalización de las respuestas generadas por el modelo fundacional (FM). Además, puede configurar la cantidad de fragmentos recuperados, lo que mejora la precisión al proporcionar contexto adicional al FM.
Las solicitudes tienen un impacto significativo en la forma en que los FM procesan la información y generan respuestas. Con las solicitudes personalizadas, puede adaptar las instrucciones de las solicitudes agregando contexto, entradas de usuario o indicadores de salida, para que el modelo genere respuestas que se ajusten mejor a las necesidades de sus casos de uso. Es decir que puede definir el idioma y el formato de salida (ej., “Generar la respuesta en español”) y ahorrarse el esfuerzo de configurar pasos separados de posprocesamiento y orquestación. Las solicitudes personalizadas son un parámetro opcional, sin el cual se usa la solicitud predeterminada del sistema.
Además, los usuarios ahora pueden controlar la cantidad de información necesaria para generar una respuesta final ajustando la cantidad de fragmentos recuperados. El proceso de dividir textos de entrada largos en segmentos o fragmentos más pequeños se denomina fraccionamiento. Anteriormente, al consultar una base de conocimientos, la API Retrieve devolvía hasta cinco fracciones. Las bases de conocimiento ahora admiten hasta cien fracciones recuperadas; de esta manera se puede recuperar información más relevante y completa.
Estas dos capacidades ya están disponibles en las regiones de AWS Este de EE. UU. (Norte de Virginia) y Oeste de EE. UU. (Oregón). Para obtener más información, consulte la documentación de las bases de conocimiento para Amazon Bedrock. Para empezar, visite la consola de Amazon Bedrock o utilice la API RetrieveAndGenerate y la API Retrieve.