Basis Pengetahuan Amazon Bedrock

Dengan Basis Pengetahuan Amazon Bedrock, Anda dapat memberikan informasi kontekstual kepada FM dan agen dari sumber data privat perusahaan Anda untuk RAG guna memberikan respons yang lebih relevan, akurat, dan disesuaikan

Hubungkan FM dan agen dengan aman ke sumber data

Jika Anda memiliki sumber data tidak terstruktur, Basis Pengetahuan Amazon Bedrock secara otomatis mengambil data dari sumber seperti Amazon Simple Storage Service (Amazon S3), Confluence (pratinjau), Salesforce (pratinjau), SharePoint (pratinjau), atau Web Crawler (pratinjau). Selain itu, Anda juga menerima penyerapan dokumen terprogram agar pelanggan dapat menyerap data streaming atau data dari sumber yang tidak didukung. Setelah konten diserap, Basis Pengetahuan Amazon Bedrock membaginya menjadi beberapa blok teks, mengonversi teks menjadi sematan, dan menyimpannya dalam basis data vektor Anda. Anda dapat memilih dari banyak penyimpanan vektor yang didukung, termasuk Amazon Aurora, Amazon OpenSearch Nirserver, Analitik Amazon Neptune, MongoDB, Pinecone, dan Redis Enterprise Cloud. Anda juga dapat memilih untuk terhubung ke indeks pencarian hibrida Amazon Kendra untuk pengambilan terkelola

Dengan menggunakan Basis Pengetahuan Amazon Bedrock, Anda juga dapat terhubung ke penyimpanan data terstruktur untuk menghasilkan respons yang berdasar. Hal ini dapat sangat berguna ketika Anda memiliki materi sumber seperti detail transaksional yang disimpan di gudang data dan danau data. Basis Pengetahuan Amazon Bedrock menggunakan Bahasa Alami ke SQL untuk mengonversi kueri ke perintah SQL dan menjalankan perintah untuk mengambil data, tanpa perlu memindahkannya dari sumber data sumber Anda.

layar untuk membuat dasar pengetahuan dan menyiapkan sumber data

Kustomisasikan Basis Pengetahuan Amazon Bedrock untuk memberikan respons yang akurat saat runtime

Dengan Basis Pengetahuan Amazon Bedrock sebagai solusi RAG terkelola penuh, Anda memiliki fleksibilitas untuk menyesuaikan dan meningkatkan akurasi pengambilan. Untuk sumber data tidak terstruktur yang berisi data multimodal seperti gambar dan dokumen yang kaya visual dengan tata letak yang kompleks (misalnya, dokumen yang berisi tabel, gambar, bagan, dan diagram), Anda dapat mengonfigurasi Basis Pengetahuan Bedrock untuk mengurai, menganalisis, dan mengekstrak wawasan yang bermakna. Anda dapat memilih Otomatisasi Data Bedrock atau model fondasi sebagai pengurai. Hal ini memungkinkan pemrosesan data multimodal kompleks yang lancar, sehingga memungkinkan Anda untuk membangun aplikasi GenAI yang sangat akurat.

Basis Pengetahuan Amazon Bedrock menawarkan berbagai opsi pemotongan data tingkat lanjut, termasuk pemotongan semantik, hierarkis, dan ukuran tetap. Untuk kontrol penuh, Anda dapat menulis kode potongan sendiri sebagai fungsi Lambda, dan bahkan menggunakan komponen yang sudah tersedia dari kerangka kerja seperti LangChain dan LlamaIndex. Jika Anda memilih Analitik Amazon Neptune sebagai penyimpanan vektor, Basis Pengetahuan Amazon Bedrock secara otomatis membuat sematan dan grafik yang menautkan konten terkait di seluruh sumber data Anda. Basis Pengetahuan Bedrock memanfaatkan hubungan konten ini dengan GraphRAG untuk meningkatkan akurasi pengambilan, sehingga dapat memberikan respons yang lebih komprehensif, relevan, dan dapat dijelaskan kepada pengguna akhir.