Cơ sở kiến thức cho Amazon Bedrock

Để trang bị cho FM thông tin độc quyền và cập nhật nhất, các tổ chức sử dụng kỹ thuật Tạo sinh tăng cường truy xuất (RAG), một kỹ thuật tìm nạp dữ liệu từ các nguồn dữ liệu của công ty và làm phong phú thêm câu lệnh để cung cấp các phản hồi phù hợp và chính xác hơn. Cơ sở kiến thức dành cho Amazon Bedrock là một tính năng được quản lý toàn phần giúp bạn triển khai toàn bộ quy trình làm việc RAG từ tải nhập đến truy xuất và tăng cường câu lệnh mà không cần phải xây dựng các tích hợp tùy chỉnh cho các nguồn dữ liệu và quản lý luồng dữ liệu. Ngoài ra, bạn có thể đặt câu hỏi và tóm tắt dữ liệu từ một tài liệu duy nhất mà không cần thiết lập cơ sở dữ liệu véc-tơ. Bạn cũng có tính năng Quản lý ngữ cảnh của phiên được tích hợp sẵn, vì vậy ứng dụng của bạn có thể dễ dàng hỗ trợ các cuộc trò chuyện đa lượt.

Chỉ cần trỏ đến vị trí dữ liệu của bạn trong Amazon S3 và Cơ sở kiến thức cho Amazon Bedrock sẽ tự động tìm nạp tài liệu từ nhiều nguồn, chia tài liệu thành các khối dữ liệu văn bản, chuyển đổi văn bản thành các phần nhúng và lưu trữ phần nhúng trong cơ sở dữ liệu véc-tơ của bạn. Nếu bạn không có cơ sở dữ liệu véc-tơ hiện có, Amazon Bedrock sẽ tạo một kho véc-tơ Amazon OpenSearch phi máy chủ cho bạn. Hoặc bạn có thể chỉ định một kho véc-tơ hiện có trong một trong các cơ sở dữ liệu được hỗ trợ, bao gồm Amazon OpenSearch phi máy chủ, Pinecone và Đám mây Redis Enterprise và khả năng hỗ trợ cho Amazon Aurora và MongoDB sắp ra mắt.

Bạn có thể sử dụng API truy xuất để tìm nạp kết quả có liên quan cho truy vấn người dùng từ cơ sở kiến thức. API RetrieveAndGenerate tiến một bước xa hơn bằng cách trực tiếp sử dụng kết quả được truy xuất để tăng cường câu lệnh FM và trả về phản hồi. Bạn cũng có thể thêm cơ sở kiến thức vào Tác tử dành cho Amazon Bedrock để cung cấp thông tin theo ngữ cảnh cho các tác tử.

Tất cả thông tin được truy xuất từ Cơ sở kiến thức dành cho Amazon Bedrock được cung cấp với các trích dẫn để cải thiện tính minh bạch và giảm thiểu ảo giác.