Publicado en: May 2, 2024
Las bases de conocimiento para Amazon Bedrock conectan de forma segura los modelos fundacionales (FM) con los orígenes de datos internos de la empresa para la generación aumentada de recuperación (RAG) a fin de ofrecer respuestas más relevantes y precisas. Hoy anunciamos la compatibilidad con el almacenamiento vectorial para MongoDB Atlas en las bases de conocimiento (KB) de Amazon Bedrock.
La integración nativa de las bases de conocimiento con bases de datos vectoriales le permite innovar y crear experiencias únicas basadas en la búsqueda vectorial, lo que reduce la necesidad de crear integraciones de fuentes de datos personalizadas. La búsqueda vectorial le permite generar información profunda y precisa y encontrar información específica en un corpus de documentos. Con este lanzamiento, su base de datos vectorial de MongoDB Atlas ahora puede aprovechar las capacidades de la base de conocimientos, como agregar metadatos a los datos de origen para recuperar una lista filtrada de pasajes relevantes, personalizar las indicaciones y configurar la cantidad de resultados de recuperación. Puede conectar su cuenta de AWS a MongoDB Atlas a través de la Internet pública y a través de AWS PrivateLink para aumentar la seguridad.
Esta integración se suma a la lista de bases de datos vectoriales compatibles con las bases de conocimiento, incluidas Amazon Aurora, Amazon OpenSearch sin servidor, Pinecone y Redis. También puede usar esta integración con la API Retrieve de KB y la API RetrieveAndGenerate. La integración de MongoDB para las bases de conocimiento de Amazon Bedrock está disponible de forma general en las regiones de AWS Este de EE. UU. (Virginia del Norte) y Oeste de EE. UU. (Oregón). Para obtener más información, consulte el blog sobre la función de integración de MongoDB y la documentación de las bases de conocimiento. Para empezar, visite MongoDB Atlas en AWS Marketplace y la consola de Amazon Bedrock.