Base de conhecimento do Amazon Bedrock conecta modelos básicos às fontes de dados

Hoje, estamos anunciando a demonstração da base de conhecimento do Amazon Bedrock. O novo recurso permite conectar fontes de dados privadas da organização aos modelos de base (FMs) para permitir a geração aumentada de recuperação em aplicações de IA generativa a fim de fornecer respostas de FM mais relevantes e contextuais. 

Para casos de uso como respostas a perguntas sobre dados privados da organização, os clientes costumam usar uma técnica chamada Retrieval Augmented Generation (RAG – Geração aumentada de recuperação), que consiste em repassar a consulta de um usuário final para pesquisas nas fontes de dados internas do cliente e recuperação do texto relevante. Para recuperar informações semanticamente precisas da pesquisa, os clientes primeiro convertem os corpus de dados em incorporações (ou vetores) usando um FM para fazer essa conversão e armazenam os resultados em um banco de dados de vetores. Atualmente, os clientes executam várias etapas rotineiras para implementar o RAG. A base de conhecimento do Amazon Bedrock elimina a necessidade de integração de sistemas diferentes. Os desenvolvedores podem especificar a localização dos documentos, como um bucket do Amazon S3, e o Bedrock gerencia o fluxo de trabalho de ingestão (busca de documentos, divisão em partes, criação de incorporações e armazenamento em um banco de dados de vetores) e a orquestração do runtime (criação de incorporações para consultas pelo usuário final, localização de partes relevantes do banco de dados de vetores e passagem dessas partes para um FM). Os clientes podem escolher entre diversos bancos de dados de vetores, incluindo o mecanismo de pesquisa vetorial para Amazon OpenSearch Serverless, o Pinecone e o Redis Enterprise Cloud.

Atualmente, a base de conhecimento do Amazon Bedrock está disponível em demonstração para todos os clientes que têm acesso a agentes do Amazon Bedrock. Para saber mais, consulte a publicação de blog sobre a base de conhecimento do Amazon Bedrock e a página de detalhes de produto do Amazon Bedrock.