投稿日: Nov 28, 2023
一般提供が開始された、フルマネージド型の Amazon Bedrock のナレッジベースは、検索拡張生成 (RAG) のために基盤モデル (FM) を社内データソースに安全に接続することで、より適切で状況に応じた正確な応答を提供します。ナレッジベースは、FM の強力な機能を拡張し、ビジネス、顧客、製品に関する FM の知識を補強します。
FM を最新の独自情報で強化するために、組織は検索拡張生成 (RAG) を使用します。これは、企業のデータソースからデータを取得し、プロンプトを充実させて、より適切で正確な応答を提供する手法です。
RAG を実装するには、データを埋め込みデータ (ベクトル) に変換し、埋め込みデータを専用のベクトルデータベースに保存し、データベースにカスタム統合を構築してユーザーのクエリに関連するテキストを検索および取得するという、いくつかの面倒な手順を実行する必要があります。これには時間がかかり、非効率的です。
Amazon Bedrock のナレッジベースはフルマネージド型の RAG 機能であり、状況に応じた適切な企業データを使用して FM の応答をカスタマイズできます。Amazon S3 内のデータの場所を指定すれば、Amazon Bedrock のナレッジベースがベクトルデータベースへの取り込みのワークフロー全体を処理します。既存のベクトルデータベースがない場合は、Amazon Bedrock が自動的に Amazon OpenSearch Serverless ベクトルストアを作成します。
お客様は、新しい Retrieve API を使用して、ナレッジベースからユーザークエリに対する適切な結果を取得できます。新しい RetrieveAndGenerate API はその一歩先を行き、取得した結果を直接使用して FM プロンプトを拡張し、応答を返します。
Amazon Bedrock の ナレッジベースは、Amazon OpenSearch Serverless、Pinecone、Redis Enterprise Cloud など、ベクターストレージの一般的なデータベースをサポートしています。
Amazon Bedrock のナレッジベースは、米国東部 (バージニア北部) および米国西部 (オレゴン) で利用できます。
Amazon Bedrock で RAG を使用する方法の詳細については、「ナレッジベースとしての Amazon Bedrock」を参照してください。