Amazon Bedrock のナレッジベースが高度な RAG 機能のサポートを開始
Amazon Bedrock のナレッジベースは、基盤モデル (FM) を社内データソースに接続し、関連性の高い正確な応答を提供できるようにするフルマネージド型の検索拡張生成 (RAG) 機能です。チャンキングを使用すると、長いドキュメントを小さなチャンクに分割して処理できるため、ユーザーの質問から正確な知識を取得できます。本日、高度なチャンキングのオプションを発表します。1 つ目はカスタムチャンキングです。これにより、お客様は独自のチャンキングコードを Lambda 関数で記述でき、LangChain や LlamaIndex などのフレームワークの既製のコンポーネントを使用することもできます。さらに、セマンティックチャンキングや階層型チャンキングなどの組み込みチャンキングオプションも発表します。
さらに、お客様はスマート解析を有効にして、テーブルなどのより複雑なデータから情報を抽出できます。この機能では、Amazon Bedrock 基盤モデルを使用して PDF などのファイル形式の表形式のコンテンツを解析し、検索の精度を向上させます。解析プロンプトをカスタマイズして、選択した形式でデータを抽出できます。ナレッジベースはクエリの再定式化もサポートするようになりました。この機能は、クエリをより単純なサブクエリに分割し、それぞれに関連する情報を取得して、その結果を最終的な包括的な回答にまとめます。これらのチャンキング、解析、高度なクエリ処理の新たな精度向上により、ナレッジベースを使用することで、ユーザーはエンタープライズのユースケースに適した非常に正確で関連性の高いナレッジリソースを構築できます。
これらの機能は、ナレッジベースが利用可能なすべての AWS リージョンでサポートされています。これらの機能および開始方法の詳細については、Amazon Bedrock のナレッジベースに関するドキュメントを参照するか、Amazon Bedrock コンソールにアクセスしてください。