Cơ sở kiến thức cho Amazon Bedrock hiện hỗ trợ các khả năng RAG nâng cao
Cơ sở kiến thức cho Amazon Bedrock là một khả năng Tạo có kết hợp truy xuất thông tin ngoài (RAG) được quản lý đầy đủ, giúp bạn kết nối các mô hình nền tảng (FM) với nguồn dữ liệu nội bộ của công ty để cung cấp phản hồi phù hợp và chính xác. Hoạt động phân đoạn cho phép xử lý các tài liệu dài bằng cách chia chúng thành những phần nhỏ hơn, bảo đảm khả năng truy xuất kiến thức chính xác từ câu hỏi của người dùng. Hôm nay, chúng tôi phát hành các tùy chọn phân đoạn nâng cao. Đầu tiên là phân đoạn tùy chỉnh. Với tùy chọn này, khách hàng có thể viết mã phân đoạn của riêng họ dưới dạng hàm Lambda, thậm chí sử dụng các thành phần sẵn có từ các khung như LangChain và LlamaIndex. Ngoài ra, chúng tôi còn phát hành các tùy chọn phân đoạn tích hợp như phân đoạn theo ngữ nghĩa và theo hệ thống phân cấp.
Thêm nữa, khách hàng có thể kích hoạt chức năng phân tích cú pháp thông minh để trích xuất thông tin từ dữ liệu phức tạp hơn, chẳng hạn như bảng. Khả năng này sử dụng các mô hình nền tảng của Amazon Bedrock để phân tích nội dung dạng bảng ở các định dạng tệp như PDF để cải thiện độ chính xác của hoạt động truy xuất. Bạn có thể tùy chỉnh câu lệnh phân tích cú pháp để trích xuất dữ liệu theo định dạng bạn chọn. Cơ sở kiến thức hiện cũng hỗ trợ tái cấu trúc truy vấn. Khả năng này chia các truy vấn thành các truy vấn phụ đơn giản hơn, truy xuất thông tin liên quan cho từng truy vấn phụ đó và tổng hợp các kết quả thành một câu trả lời đầy đủ cuối cùng. Với những cải tiến mới về độ chính xác cho các hoạt động phân đoạn, phân tích cú pháp và xử lý truy vấn nâng cao, Cơ sở kiến thức cho phép người dùng xây dựng các tài nguyên kiến thức chính xác và có mức liên quan cao, phù hợp với các trường hợp sử dụng của doanh nghiệp.
Khả năng này được hỗ trợ ở tất cả các Khu vực AWS có sẵn Cơ sở kiến thức. Để tìm hiểu thêm về các tính năng này và cách bắt đầu, hãy tham khảo tài liệu về Cơ sở kiến thức cho Amazon Bedrock và truy cập bảng điều khiển Amazon Bedrock.