Publicado: Mar 28, 2024
As bases de conhecimento do Amazon Bedrock são um recurso totalmente gerenciado de Retrieval-Augmented Generation (RAG – Geração Aumentada de Recuperação) que permite conectar modelos de base (FMs) às fontes de dados internas da empresa para fornecer respostas mais relevantes, específicas ao contexto e precisas. As bases de conhecimento agora oferecem suporte à filtragem de metadados, o que melhora a precisão da recuperação ao garantir que os documentos sejam relevantes para a consulta.
As aplicações de RAG processam as consultas dos usuários pesquisando em um grande conjunto de documentos. No entanto, em muitas situações, talvez seja necessário recuperar documentos com atributos e/ou conteúdo específicos. Com a filtragem de metadados, os usuários podem restringir os resultados da pesquisa especificando quais documentos incluir ou excluir de uma consulta, resultando em respostas mais relevantes geradas pelo FM. Por exemplo, para aumentar a relevância dos resultados da pesquisa para uma consulta como “Como registrar uma reclamação” em uma região específica, você pode aplicar um filtro para recuperar somente os documentos pertencentes ao estado específico.
Esse recurso permite definir atributos de metadados personalizados que filtram os resultados da pesquisa antes de executar uma consulta. Você pode especificar metadados personalizados para cada documento correspondente ao ingerir dados na base de conhecimento. No lançamento, os atributos de metadados oferecem suporte aos tipos de dados booleanos, duplos, inteiros e de string. Oito dos operadores relacionais mais comuns podem ser usados para filtragem, que são detalhados na documentação abaixo.
Atualmente, a filtragem de metadados está disponível nas regiões da AWS Leste dos EUA (N. da Virgínia) e Oeste dos EUA (Oregon). Para saber mais sobre esse atributo e como começar a usá-lo, consulte a documentação das bases de conhecimento do Amazon Bedrock e acesse o console do Amazon Bedrock.