Schnellerstellen einer Aurora-PostgreSQL-Wissensdatenbank für Amazon Bedrock

Einen DB-Cluster von Aurora PostgreSQL in Ihrem Konto, konfiguriert mit Standardeinstellungen

• ACUs (Aurora Capacity Units) sind auf einen Wert von 0 bis 16 eingestellt. Dadurch kann Ihr Vektorspeicher auf Null herunterskalieren, wenn er nicht verwendet wird, was Rechenkosten spart. Die ACUs können später in der Amazon-RDS-Konsole angepasst werden.

• Der HNSW-Index (Hierarchical Navigable Small World) verwendet die euklidische Entfernung als Ähnlichkeitsmaß für die in Aurora gespeicherten Bedrock-Vektoreinbettungen.

• Die DB-Instance ist eine Serverless-v2-Instance.

• Der Cluster ist mit der Standard-VPC und den Standard-Subnetzen verknüpft und die RDS-Daten-API ist aktiviert.

• Die Anmeldeinformationen des Cluster-Administrators werden von AWS Secrets Manager verwaltet.

• Seeding des Aurora-Clusters mit den erforderlichen Datenbankobjekten:

  • Erstellen Sie die pgvector-Erweiterung, das Schema, die Rolle und die Tabellen, die für die Bedrock-Wissensdatenbank erforderlich sind.

  • Registrieren Sie einen Datenbankbenutzer mit eingeschränkten Berechtigungen, damit Bedrock mit dem Cluster interagieren kann.

• Während des gesamten Prozesses der Ressourcenbereitstellung wird ein Fortschrittsbanner angezeigt, mit dem Sie den Status der folgenden Unterereignisse verfolgen können:

  • Erstellung des Aurora-Clusters

  • Seeding des Aurora-Clusters

  • Erstellung der Wissensdatenbank

  Das Banner bleibt sichtbar, bis die Wissensdatenbank vollständig erstellt ist, auch wenn Sie die Seite verlassen und zurückkehren.

• Sie können im Fortschrittsbanner auf View details klicken, um den Status der einzelnen Schritte zu sehen. Weitere Informationen zu Ereignissen während der Erstellung der Wissensdatenbank erhalten Sie, wenn Sie auf dem Bildschirm zur Detailanzeige den CloudFormation-Link auswählen. Sobald der Prozess abgeschlossen ist, ist Ihre neue Bedrock-Wissensdatenbank einsatzbereit.

• Die Stack-IDs für alle Ressourcen der Schnellerstellung finden Sie in den Tags der Bedrock-Wissensdatenbank, falls Sie darauf verweisen müssen.

• Der auf CloudFormation basierende Prozess der Schnellerstellung reduziert den Zeit- und Komplexitätsaufwand für die Verwendung von Aurora als Vektorspeicher erheblich.

• Aurora bietet hervorragende Leistung, Vektorskalierbarkeit und Kostenvorteile einschließlich der Möglichkeit, bei Nichtnutzung auf null Rechenkosten zu skalieren.

• Der Prozess der Schnellerstellung optimiert das Gesamterlebnis und ermöglicht es Ihnen, Ihre Bedrock-Wissensdatenbanken mit Aurora einfach zu erstellen und zu konfigurieren.

• Kunden können die CloudFormation-Vorlage als Grundlage verwenden, um die Bereitstellung mit ihren eigenen Konfigurationen anzupassen.

• Mit der Aurora-Schnellerstellungsoption wird der DB-Cluster mit Standardkonfigurationen bereitgestellt. Diese Standardeinstellungen entsprechen jedoch möglicherweise nicht Ihren spezifischen Anforderungen oder Ihrem beabsichtigten Anwendungsfall. Die Schnellerstellung bietet keine Optionen zum Ändern der Konfigurationen während des Bereitstellungsprozesses. Die Konfigurationen werden automatisch festgelegt, um die Bereitstellung zu optimieren. Wenn Sie die Konfiguration des Aurora-DB-Clusters anpassen müssen, können Sie dies nach der ersten Bereitstellung durch die Schnellerstellung in der Amazon-RDS-Konsole tun.

• Der Schnellerstellungsablauf vereinfacht zwar den Einrichtungsprozess, die Erstellung des Aurora-DB-Clusters dauert jedoch immer noch etwa 10 Minuten, genau wie bei einer manuellen Bereitstellung. Dies ist auf den Zeitaufwand zurückzuführen, der für die Bereitstellung der Aurora-Infrastruktur benötigt wird.

• Die Schnellerstellungsoption ist für Experimente und das Quick Setup konzipiert. Die mit der Schnellerstellung erstellten Ressourcen sind möglicherweise nicht für die Produktion geeignet und Sie können sie nicht direkt zu einer Produktionsumgebung in Ihrer VPC migrieren.