ナレッジベースとしての Amazon Bedrock
Amazon Bedrock のナレッジベースを使用することで、RAG のために会社のプライベートデータソースからのコンテキスト情報を FM とエージェントに提供して、より正確で関連性の高い、カスタマイズされた応答を生成することができます。エンドツーエンドのRAGワークフローのフルマネージドサポート
組織は、基盤モデル (FM) に最新情報と専有情報を実装するために検索拡張生成 (RAG) を使用します。RAG は、企業のデータソースからデータを取得し、プロンプトを強化することで、より正確で関連性の高い応答を提供する手法です。Amazon Bedrockのナレッジベースは、データソースへのカスタム統合を構築してデータフローを管理することなく、取り込みから取得、迅速な拡張まで、RAGワークフロー全体を実装するのに役立つフルマネージド機能です。あるいは、ベクトルデータベースを設定せずに、質問をしたり、単一のドキュメントからデータを要約したりすることもできます。また、セッションコンテキスト管理が組み込まれているため、アプリケーションはマルチターンの会話を簡単にサポートできます。
![ナレッジベースの概要の正式な表現](https://d1.awsstatic.com/products/bedrock/Bedrock-knowledge-bases-fully-managed-support.cc2bb1181021a3193255f9d90d3a80f4508d81f3.jpg)
関連データを取得してプロンプトを強化
Retrieve API を使用して、ナレッジベースからユーザークエリに関連する結果を取得できます。RetrieveAndGenerate API はさらに一歩進んで、取得した結果を直接使用して FM プロンプトを拡張し、応答を返します。また、Amazon Bedrockのエージェントにナレッジベースを追加して、エージェントにコンテキスト情報を提供することもできます。
![API の取得と生成](https://d1.awsstatic.com/products/bedrock/Bedrock-knowledge-bases-retrieve-relevant-data-augment-prompts.94fef4c55a758b39a6bfbfe028938083119f8f65.png)
ソースの帰属を提供する
Amazon Bedrockのナレッジベースから取得したすべての情報には、透明性を高め、幻覚を最小限に抑えるために引用が付いています。
![ユーザーがエージェントと会話しているチャットウィンドウ](https://d1.awsstatic.com/products/bedrock/Bedrock-knowledge-bases-source-attribution.47bb1640c3fd90c688e7621a93d118c7049b9d1b.png)