Publicado: Dec 21, 2023
Hoje, a AWS anuncia dois métodos para integrar bancos de dados Amazon Aurora PostgreSQL com o Amazon Bedrock para apoiar aplicações de IA generativa. No primeiro método, o Amazon Aurora ML oferece acesso direto via SQL aos modelos de base disponíveis por meio do Amazon Bedrock. No segundo, as Bases de conhecimento do Amazon Bedrock oferecem suporte ao Amazon Aurora como um repositório vetorial para geração aumentada de recuperação (RAG).
O Amazon Aurora ML expõe modelos de ML como funções SQL, permitindo que você use SQL padrão para passar dados aos modelos e retorne a saída do modelo como resultados de consulta. Por exemplo, o Aurora ML e o Bedrock juntos podem habilitar a sumarização de notas de suporte ao cliente no Aurora em tempo real para acelerar a resolução de casos. Agora, o Amazon Aurora também é uma opção de banco de dados de vetores para as bases de conhecimento do Amazon Bedrock, permitindo que você conecte com segurança fontes de dados privadas da organização aos modelos de base para geração aumentada de recuperação (RAG). Por meio das bases de conhecimento, você também pode optar por adicionar o Amazon Aurora aos Agentes do Amazon Bedrock a fim de executar ações de várias etapas para aplicações de IA generativa.
A integração do Aurora ML com o Amazon Bedrock está disponível nas regiões Leste dos EUA (Norte da Virgínia), Oeste dos EUA (Oregon), Ásia-Pacífico (Singapura), Ásia-Pacífico (Tóquio) e Europa (Frankfurt). As bases de conhecimento do Amazon Bedrock com o Amazon Aurora PostgreSQL estão disponíveis nas regiões Leste dos EUA (Norte da Virgínia) e Oeste dos EUA (Oregon).
Para começar a usar o Aurora ML, os clientes devem instalar a extensão do Aurora ML e seguir estas instruções. Para começar a usar o Amazon Bedrock, os clientes devem navegar até o Amazon Bedrock no console da AWS. Para saber mais, acesse a página do Amazon Aurora ou a página do Amazon Bedrock.