Amazon Bedrock Bilgi Tabanları

Altyapı modellerini (FM) güncel ve tescilli bilgilerle donatmak için kuruluşlar, şirket veri kaynaklarından veri alan ve daha alakalı ve doğru yanıtlar sağlamak amacıyla istemi zenginleştiren bir teknik olan Retrieval Augmented Generation'ı (RAG) kullanır. Amazon Bedrock Bilgi Tabanları, veri kaynaklarına özel entegrasyonlar oluşturmak ve veri akışlarını yönetmek zorunda kalmadan alımdan geri almaya ve istem artırmaya kadar tüm RAG iş akışını uygulamanıza yardımcı olan tam olarak yönetilen, yerleşik oturum bağlamı yönetimi ve kaynak ilişkilendirmeye sahip bir özelliktir. Alternatif olarak, bir vektör veri tabanı oluşturmadan soru sorabilir ve tek bir belgeden verileri özetleyebilirsiniz. Verileriniz yapılandırılmış kaynaklar içeriyorsa Amazon Bedrock Bilgi Tabanları, verileri başka bir mağazaya taşımak zorunda kalmadan geri almak için bir sorgu komutu oluşturmak için yapılandırılmış sorgu diline yerleşik bir yönetilen doğal dil sağlar.

Yapılandırılmamış veri kaynaklarınız varsa Amazon Bedrock Bilgi Tabanları, Amazon Simple Storage Service (Amazon S3), Confluence (ön izleme), Salesforce (ön izleme), SharePoint (ön izleme) veya Web Gezgini (ön izleme) gibi kaynaklardan otomatik olarak veri alır. Ek olarak, müşterilerin desteklenmeyen kaynaklardan akış verilerini veya verileri almasını sağlamak için programlı belge alımı da alırsınız. İçerik alındıktan sonra Amazon Bedrock Bilgi Tabanları; içeriği metin bloklarına böler, metni katıştırmaya dönüştürür ve katıştırmaları vektör veri tabanınızda saklar. Amazon Aurora, Amazon Opensearch Sunucusuz, Amazon Neptune Analiz MongoDB, Pinecone ve Redis Enterprise Cloud dahil olmak üzere çok sayıda desteklenen vektör mağazası arasından seçim yapabilirsiniz. Yönetilen geri alma için Amazon Kendra hibrit arama dizinine bağlanmayı da seçebilirsiniz

Amazon Bedrock Bilgi Tabanlarını kullanarak, temelli yanıtlar oluşturmak için yapılandırılmış veri depolarınıza da bağlanabilirsiniz. Bu, özellikle veri ambarlarında ve veri göllerinde depolanan işlem detayları gibi kaynak materyaliniz olduğunda yararlı olabilir. Amazon Bedrock Bilgi Tabanları, sorguları SQL komutlarına dönüştürmek ve kaynak veri kaynağınızdan taşımanıza gerek kalmadan verileri almak üzere komutları yürütmek için Doğal Dil’den SQL'e kullanır.

Tamamen yönetilen RAG çözümünüz olarak Amazon Bedrock Bilgi Tabanları ile, geri alma doğruluğunu özelleştirme ve geliştirme esnekliğine sahipsiniz. Karmaşık düzenlere sahip görüntüler ve görsel açıdan zengin belgeler gibi çok modlu veriler içeren yapılandırılmamış veri kaynakları için (örn. tablolar, şekiller, grafikler ve diyagramlar içeren belgeler), anlamlı içgörüleri ayrıştırmak, analiz etmek ve çıkarmak için Bedrock Bilgi Tabanlarını yapılandırabilirsiniz. Ayrıştırıcı olarak Bedrock Veri Otomasyonu veya temel modellerini seçebilirsiniz. Bu, karmaşık çok modlu verilerin kesintisiz işlenmesini sağlayarak son derece hassas GenAI uygulamaları oluşturmanıza olanak tanır.

Amazon Bedrock Bilgi Tabanları, anlamsal, hiyerarşik ve sabit boyutlu parçalama dahil olmak üzere çeşitli gelişmiş veri parçalama seçenekleri sunar. Tam denetim için, kendi toplama kodlarınızı bir Lambda işlevi olarak yazabilir ve hatta LangChain ve LlamaIndex gibi çerçevelerdeki kullanıma hazır bileşenleri kullanabilirsiniz. Vektör deposu olarak Amazon Neptune Analiz’i seçerseniz, Amazon Bedrock Bilgi Tabanları otomatik olarak katıştırmalar ve veri kaynaklarınız arasında ilgili içeriği birbirine bağlayan grafikler oluşturur. Bedrock Bilgi Tabanları, geri alma doğruluğunu artırmak için GraphRag ile bu içerik ilişkilerinden yararlanır ve son kullanıcılara daha kapsamlı, alakalı ve açıklanabilir yanıtlar sağlar.

Geri Al API'sini kullanarak, resimler, diyagramlar, grafikler ve tablolar gibi görsel öğeler veya uygun olduğunda veri tabanlarından yapılandırılmış veriler dahil olmak üzere bilgi tabanlarından bir kullanıcı sorgusu için ilgili sonuçları alabilirsiniz. RetrieveAndGenerate API'si, altyapı modeli istemini artırmak ve yanıtı döndürmek için alınan sonuçları doğrudan kullanarak bir adım daha ileri gider. Temsilcilere bağlamsal bilgiler sağlamak için Amazon Bedrock Bilgi Tabanlarını, Amazon Bedrock Temsilcilerine de ekleyebilirsiniz. Filtreler sağlamayı veya döndürülen sonuçları yalnızca ilgili içerikle sınırlamak için örtük filtreler oluşturmak için FM kullanmayı da seçebilirsiniz. Amazon Bedrock Bilgi Tabanları, alınan belge parçalarının alaka düzeyini artırmak için yeniden sıralama modelleri sunar.

Amazon Bedrock Bilgi Tabanlarından alınan tüm bilgiler, şeffaflığı artırmak ve halüsinasyonları en aza indirmek için alıntılarla (görselleri de içerir) sağlanır.